充分理解需求后再开发。

基础技巧

使用文本分隔符分割指令和上下文

建议的格式

下面的例子中，从“请根据”一直到“写一篇记叙文”是指令，“把大象塞进冰箱的步骤”是上下文。

请根据下面的“把大象塞进冰箱的步骤”，写一篇记叙文，描述今天早上我是如何把大象塞进冰箱的。

把大象塞进冰箱的步骤：

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把大象塞进冰箱的步骤是，先打开冰箱门，然后把大象塞进冰箱，再关上冰箱门。

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不建议的格式

请根据下面的“把大象塞进冰箱的步骤”，写一篇记叙文，描述今天早上我是如何把大象塞进冰箱的。把大象塞进冰箱的步骤是，先打开冰箱门，然后把大象塞进冰箱，再关上冰箱门。

使用标记语言标记输入格式

使用Markdown语法**Content**来使ChatGPT关注重点内容。

请根据下面的“把大象塞进冰箱的步骤”，写一篇**记叙文**，描述今天早上我是如何把大象塞进冰箱的。

把大象塞进冰箱的步骤：

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把大象塞进冰箱的步骤是，先打开冰箱门，然后把大象塞进冰箱，再关上冰箱门。

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使用有序列表与无序列表列出不同的项

请根据下面的“把大象塞进冰箱的步骤”，写一篇记叙文，描述今天早上我是如何把大象塞进冰箱的。

把大象塞进冰箱的步骤：

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1. 打开冰箱门。
2. 把大象塞进冰箱。
3. 关上冰箱门。

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- 使用夸张，生动的语言，突出故事的戏剧性。
- 对大象的外貌与体态进行详细的描写。

量化你的要求

建议的格式

请列出5个把大象塞进冰箱的方法，每一个都尽可能详细，不少于500字。

不建议的格式

请列出一些把大象塞进冰箱的方法，每一个都尽可能详细，长度中等。

不要说“不要做什么”​，要说“要做什么”

建议的格式

接下来，你要扮演一个客服机器人。客服机器人要在不询问与个人身份信息相关的问题的情况下，尽力诊断分析用户的问题并给出建议的解决方案。请不要询问用户的个人信息，而是把用户引导到帮助文档www.xxx.com/help。

不建议的格式

接下来，你要扮演一个客服机器人。在对话中不要向用户询问用户名和密码。

利用ChatGPT“接龙”的特性引导下一步动作

python
#写一段Python代码
#代码会要求我输入一个小数，如“1.5”
#代码可以把小时转化为分钟，如输入“1.5”时，答案应该输出“90.0”
import

多轮对话：ChatGPT“越用越聪明”的秘诀

• 在同一个对话中保持对同一主题的深度讨论
• 在不同的ChatGPT对话中讨论不同的事情

使用ChatGPT插件

进阶技巧

使用分治法让 ChatGPT 完成大而复杂的任务

和算法中的分治类似。

1. 分解(Divide)：将原问题分解为若干个较小的、相互独立的子问题。这些子问题通常具有与原问题相同的形式，但规模较小，因此更容易解决。
2. 解决(Conquer)：如果子问题还是比较难，可以将子问题分解为更简单的问题，直到可以轻松解决为止。
3. 合并(Combine)：将子问题的解组合成原问题的解。

上下文学习：为ChatGPT提供范例

1. 明确任务和目标
2. 提供示例

接下来，我希望你作为一个电影分类器。我会输入一些电影评论，而你应该根据电影评论判断并输出电影类型。请根据以下示例判断电影类型。

示例：

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示例1:

评论：这部电影的特效非常震撼，宇宙战舰的设计很独特。
标签：科幻。

示例2:

评论：电影里的爱情故事令人感动，结局让人流泪。
标签：爱情。

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问题：

评论：这部电影讲述了一群勇敢的士兵在战争中的英勇事迹。
标签：
ChatGPT：战争。

用链式思维提高 ChatGPT 的逻辑能力

Chain-of-Thought, CoT.

两个激活ChatGPT推理能力的“神秘咒语”​。

• 你只需在任务前加上一句“Let's think step by step”就可以。
• 让我们逐步来解决这个问题，以确保我们得到正确的答案(Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer)

自一致性：利用“投票”获得可靠答案

假设你有一个问题，问了五个朋友，他们都给出了相同的答案。在这种情况下，你可能会觉得这个答案相当可靠。

使用自一致性方法的基本步骤。

1. 使用链式思维提示来引导大语言模型生成推理过程
2. 多次重复生成答案，让ChatGPT从不同的思考路径得出结论。就是点击页面上的“重新生成”。
3. 通过“投票”选择最可靠的答案。选择出现次数最多的答案作为最终答案即可。

知识生成提示

我们在问ChatGPT问题之前，可以先要求它生成一些问题相关的知识，从而获得更好的回答表现。知识生成提示就像让ChatGPT在回答问题之前，先给自己找一本参考书，然后根据参考书回答问题。

使用知识生成提示可以按照下面的步骤。

1. 生成知识：让ChatGPT生成与问题相关的知识。例如，向ChatGPT询问与问题主题相关的基本信息或事实。
2. 整合知识和问题：将生成的知识与问题结合在一起。可以将知识和问题一起提供给ChatGPT，形成一个新的输入。