RODES：超强ChatGPT提示词框架 轻松搞定高质量AI提示词

编程客栈（）8月8日 消息:想要用好大语言模型（包括ChatGPT、Bard等AI工具），其中一大关键点就是能给出清晰和明确的指令提示，好的提示可以让大语言模型更好地理解你的需求并产生更相关的输出。

对于小白，如何编写高质量的提示?本文将跟大家分享一个简单容易操作的提示框架——RODES提示框架。这是一个简单但实用的提示词框架，通过遵循QCqkh这一框架，可以帮助大家编写高质量的提示词。

RODES 提示框架基于知名的帕累托原则（80-20规则），将重点放在能够产生最大影响的关键要素上。通过使用 jsRODES 提示框架，大家可以更好地组织和构思提示词，并提高其效果。该框架将帮助你专注于编写最重要的部分，从而提供更高性能的提示。

(资料图片)

该框架的五个要素包括:角色（Role）、目标(Objective)、详细信息(Details )、示例(Examples)、感知检查(Sense Check)。比如，在角色部分，您需要定义 AI 扮演的角色，并尽可能提供细节。在目标部分，明确指定任务的目标，并尽量具体等等。

RODES 提示框架具体如下:

1. 角色 （Role）

首先定义您希望 AI 扮演的角色。细节越多越好。示例:

您是世界级的推特代笔作家，撰写病毒式推文。

2. 目标 （Objective）

明确说明任务的目标。要尽可能具体。例子:

我希望您就我将为您提供的主题写一条病毒式推文。

3. 详细信息 （Details ）

提供您的请求的具体要求和约束，包括您希望模型遵循的确切步骤。

示例:

病毒式推文应满足以下要求:

- 长度不应超过280个字符。

- 它应该使用强有力的形容词，即不懈js的、令人兴奋的等。

- 它不应该有主题标签或表情符号等。

4. 示例 （Examples）

提供您想要的输入和输出的示例，让模型准确地学习您想要的内容。

5. 感知检查 （Sense Check）

最后，询问模型是否理解您的提示以及是否需要任何进一步的信息来完成目标。

如果你编程客栈想要进一步优化提示，可以参考本文中给出的示例和指导根据自己的需求去优化。

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