人工智能是一种非常强大的工具，但其回答的质量常常取决于我们如何有效地与其沟通。如果你曾经费尽心思从一个AI模型那里得到一个精确且结构良好的答案，你并不孤单。许多用户都遇到过不一致、模糊的回答或需要不断尝试来制定提示的问题。有没有办法能轻松地让AI的输出标准化和精炼呢？
提示修饰符 — 一种简单却强大的方法，通过添加结构化的前缀来增强AI的响应。用标准指令引导AI，使答案清晰、逻辑严谨且结构良好。无论你是研究者、开发者、营销人员，还是普通用户，这种方法能够帮你节省时间和精力，并充分发挥AI的潜力。让我们看看它是如何工作的，以及为何重要。
人工智能模型已经极大地改变了我们与技术互动的方式，实现了自动化内容生成，提供了研究协助，解决了问题。然而，AI生成的响应的有效性很大程度上取决于提示的设计。许多用户在与AI互动时会遇到一些常见问题。
- 模糊的提示会导致不可预测的反应。 AI模型生成答案是基于统计模式，而不是深层次的理解。例如，模糊的提示如“解释机器学习”，可能会导致广泛的响应，从适合初学者的定义到深入的技术讨论。
- 过于详细的提示会显得冗长且不一致。 用户常常试图通过编写过于详细的提示来弥补 AI 的不可预测性，但这并不总是能带来结构一致的回复。
- 有效的提示设计并不直观。 编写精确的提示需要经验积累，即使是细微的措辞变化也可能会显著影响 AI 的回复。没有标准化的方法，用户难以高效地获得所需的输出。
为解决这些问题，我提出一个简单但强大的解决方案：提示装饰——结构化的前缀，能够系统地精炼AI的响应。
- 介绍提示修饰器
受 Python 装饰器的启发，Prompt Decorators 允许用户在提示前添加简单的前缀来修改 AI 的表现。它们提供了一种标准化的方式，而无需编写冗长的指令。
Python 装饰器是什么？在 Python 中，装饰器以一种结构化的方式来修改函数的行为。比如说：
import time
def timer_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"运行用了多长时间: {end_time - start_time} 秒")
return result
return wrapper
@timer_decorator
def example_function():
time.sleep(2)
print("打印了 '函数执行'")
example_function()在这里，@timer_decorator 装饰器修饰了 example_function() 来测量其执行时间。基于这个概念，提示装饰器以结构化且可重用的方式修改 AI 的响应。
+++ 而不用 @？
在 Python 中，@ 符号用于为函数和类应用装饰器。另一方面，许多在线平台和工具也使用 @ 来标记用户和代理，这使得它不适用于 AI 提示。为避免冲突并确保清晰性，我选择了 +++ 作为提示修饰器的独特且直观的前缀，这样更便于理解和使用。
无提示装饰器
在标准提示下，AI直接回答请求，无需解释其推理。
给一个专注于AI/ML视频教程的AI YouTube频道起个名字。这样的回答可能会是简单的姓名建议，而不包含关于这些名字背后的想法的解释。
使用Reasoning装饰器
通过在提示前加上+++推理，AI需要先说明它的推理过程，然后再给出建议。
+++理由
给一个专注于AI/ML视频教程的AI YouTube频道起个名字。这要求AI在推荐名字之前，提供一个关于它考虑的因素（如清晰度、相关性和受众的吸引力等）的有条理的解释。
- 推理为用户提供有关AI响应背后逻辑的更多信息，使其更加透明和更有洞察力。
- 它还有助于AI获得更好的结果，通过引导它按照刚才概述的逻辑步骤。这模拟了推理模型的工作方式，有效地帮助模型在回答前“思考”。
用户通过使用+++Reasoning，能够获得更加条理清晰、合理且周到的回复。
提示标记是专门的标记，引导AI以更结构化、更逻辑清晰且更有用的方式生成回复。通过使用这些标记，用户可以控制AI如何处理和呈现信息，从而获得更高质量的回答。
推理装饰器这个 +++Reasoning 装饰器确保 AI 在回答前先给出逻辑性的解释。AI 不会直接给出答案，而是先列出它在得出结论前考虑的要素。
示例用法:
+++理由
最适合用于文本生成的AI模型是哪个？好处有：
- 帮助用户理解答案背后的逻辑思路。
- 确保回答更加周到和有充分的理由支持。
- 模拟推理过程，让AI在回应前先“思考”一下。
这个装饰器 (+++StepByStep) 让 AI 将复杂任务拆分成清晰且有序的步骤。它特别适用于需要一步步完成的任务。
示例用法:
+++一步一步地
要怎么调整一个 transformer 模型福利:.
- 通过呈现结构化的步骤来提高清晰度。
- 让技术解释更容易理解。
- 通过涵盖所有必要的步骤来确保完整性。
这个装饰器 (+++Debate) 让 AI 从多个角度讨论给定的话题。AI 不会只提供一个方面的答案，而是从利弊两方面来分析，促进一个更加平衡的讨论。
示例用法：
大家认为加密货币是否是好的投资选择？好处:
- 通过展示不同观点来鼓励批判性思考。
- 帮助用户根据不同的意见做出明智的决定。
这个装饰器（+++Critique）让AI在提出改进建议之前评估一个想法的优点和缺点。它适用于评估概念、产品或论点。
示例用例：
评价一下在线教育的好处和坏处。福利:
- 提供全面的评价。
- 通过识别需要改进的领域来提升解决问题的能力。
此装饰器 (+++Refine(iterations=N)) 指示 AI 进行多次细化处理，每次迭代中改进输出。迭代次数（N）指定了 AI 应该细化其回答的次数。
示例用法:
+++Refine
给一个AI驱动的写作助手提一句好口号。好处有:
- 产生更精致和高质量的结果。
- 帮助精炼创意内容，比如品牌信息或宣传语。
这个装饰函数（+++CiteSources）确保AI在陈述时提供参考文献或引用。它特别适合学术研究、研究相关或基于事实的话题。
这里是一个例子:
+++引用来源
谁发明了活字印刷术？好处有：
- 通过提供可查证的来源从而提高可信度。
- 降低误传的风险。
这个装饰器（+++FactCheck）优先确保事实准确，然后才生成回复。它在需要精准度的主题上非常重要。
示例
+++事实核查
咖啡有哪些健康好处？福利:
- 确保信息既可靠又准确。
- 帮助用户避免被我们的产品误导或遇到错误的数据。
这个装饰器 (+++OutputFormat(format=FORMAT)) 把响应格式化为特定格式（例如 JSON、XML、Markdown 或纯文本）。它在编程、数据分析和报告中很有帮助。
示例场景:
+++输出格式设置为JSON
列出2024年人工智能领域的三大重要进展。好处:
- 确保满足技术要求。
- 自动生成结构化输出，省时省力。
此装饰器 (+++Tone(style=STYLE)) 允许用户控制响应的语气风格，无论是正式、非正式、技术性的还是说服式的。它特别适合内容创作和专业沟通。
示例用法:
+++语气(语气=正式)
写一封邮件给您的教授，请求延期完成作业。福利:
- 根据不同的人群和场合来调整回答。
- 让沟通变得更专业、更易读。
每个装饰器都有其独特的功能，但一起使用时，它们提供了很大的好处：
- 增强清晰度: 确保回答结构合理、表达清晰。
- 提高准确性: 帮助核实事实并引用可靠来源。
- 模拟思维过程: 鼓励AI在回应前进行批判性思考，模拟人类思维过程。
- 定制回应: 让用户控制语气、格式和细节程度，以满足个性化需求。
通过将这些组件纳入提示中，用户可以大幅提升AI回答的丰富性、准确性和实用性。
4. 提示装饰器的定义
一个提示装饰器是一种特殊的指令，添加到提示中以改变AI生成回复的方式。这些装饰器有助于确保答案的结构化、逻辑性和条理性，使用户能够控制AI行为的各个方面，如推理深度、回复格式、口吻和事实准确性。
以下是官方定义的提示装饰器：
+++理由分析+++一步步分析+++苏格拉底提问+++讨论+++批评+++优化（迭代N次）+++引用资料+++核查事实+++输出格式（格式为FORMAT）+++语气（风格是STYLE）
为了更高效地使用这些装饰器，我亲自让ChatGPT记住它们。多亏了ChatGPT的个性化设置，这些装饰器现在被保存起来了，并且可以在我的对话中自动使用。这让我能够得到更结构化和符合预期的回答。
然而，在其他环境中，定义和使用提示装饰器就没有那么直接了。一些用户可能需要依靠一个系统提示来在与AI互动开始时注入这些定义。其他人可能通过代码、插件或扩展来自动在每个提示前加上这些装饰器定义。
为了让这些装饰器更加好用，我已经把它们的定义放到了一个GitHub仓库里。你可以随意下载、使用、修改或者分享它们。如果你有任何建议或改进，欢迎随时告诉我。
为了使Prompt Decorators在非个性化AI设置中的应用更简单，定义文件中包含：
- Prompt Decorators 的定义 — 这确保了所有AI系统都能理解这些装饰器的意思。
- 各种Prompt Decorators 的声明 — 这使AI模型在回应提示时能正确理解和使用这些装饰器。
通过在AI系统中加入这些定义，用户可以确保获得一致、结构化且高质量的回应，符合他们的要求。
需要注意的是，这并不是一个理想的实现方式，其他人可能会找到更好的方法来定义和使用这些提示修饰符。当前的方法只是这一想法的一种实现方式——一种让用户能够定义结构化的指令并有效地在日常AI互动中重复使用的方法。
尤其是有了ChatGPT的记忆和个性化功能后，这样就大大减少了重新解释指令的必要。它节省了时间，让用户能够通过更短且结构化的提示来做更多的事情。
5. 实际应用案例 市场营销与内容创作市场营销人员和内容创作者经常会不断优化他们的信息，以确保清晰度、互动性（交互性）和品牌一致性。这个过程通常包括多轮头脑风暴和编辑。+++Refine(iterations=3) 这个装饰器自动完成这一优化过程，通过根据提示生成越来越好的文本版本来自动化这一优化过程。
示例用例：
某家公司需要为一款AI驱动的生产力工具想出一个引人注目的标语。他们没有手动测试不同的版本，而是使用：
+++Refine(iterations=3)
建议一系列适用于AI助力的生产力工具的口号。人工智能将生成一个初始口号，然后通过三次迭代进行改进，使其更清晰、更有影响力和吸引力。
福利：
- 通过自动内容优化节省时间。
- 通过探索多种变体来激发创意。
- 确保营销信息既精炼又引人入胜。
你可以将 +++Refine 和 +++Reasoning 结合，从而得到更好的结果：
以下是AI赋能的生产力工具的一些标语选项。开发人员经常需要结构化的数据来进行自动化、API集成和数据处理。手动格式化AI生成的响应会花费很多时间且容易出错。使用 +++OutputFormat(format=JSON) 装饰器可以自动将响应格式化为所需的结构，从而省去了手动格式化数据的步骤。
示例用例：
一位开发人员正在构建一个金融分析仪表盘，并需要结构化的AI生成的见解：
+++输出格式：JSON
列出金融市场上最热门的AI趋势。AI将返回一个结构良好的JSON回复，使其可以直接集成到系统中，无需额外处理。
好处:
- 消除手动数据解析和格式化的需要。
- 确保与API和自动化工作流程的兼容性。
- 通过强制一致的输出结构来减少错误，提高准确性。
决策制定
高管、政策制定者和企业领导在做出明智决策之前，必须评估各种视角。+++Debate 插件确保 AI 生成的回应呈现平衡的观点，全面考虑利弊、风险和不同角度。
示例场景：
一位首席执行官正在考虑是否将公司转变为完全远程办公模式，并希望得到一个关于该主题的人工智能辩论。
+++讨论
公司是否应该转向永久的远程工作模式？AI将生成一个结构化的回答，概述其优点（例如，提高灵活性、降低成本）和挑战（例如，合作上的潜在问题、对公司文化的影响）。
福利：
- 通过展示多种观点来鼓励批判性思维。
- 帮助领导者做出更加全面和有根据的决策。
- 通过确保考虑各种视角来减少偏见。
研究人员、学生和学术界人士常常需要可靠的来源来支持他们的论点和发现。+++CiteSources 装饰器确保 AI 生成的回答包含可靠的参考或引用。
示例用例：
一名写气候变化论文的学生想要得到带有引用的AI生成的见解：
+++CiteSources
气候变化的主要原因有哪些？AI将提供一个由可信的科学研究成果、学术论文或政府报告支持的回答。
优势：
- 通过引用可验证的来源来提高可信度。
- 减少研究中的错误信息传播。
- 通过自动引用关键研究和资料来节省时间。
提示修饰器有可能极大地改变用户与AI互动的方式，演变成一个被广泛接受的系统，用于控制和改进AI的响应。随着AI模型日益先进并被广泛采用，几个关键的发展方向可能会塑造提示修饰器的未来。
集成到AI接口中其中最大的进步之一可能是行业领导者如OpenAI、Google和Microsoft提供的AI API原生支持Prompt Decorators。开发人员无需手动添加装饰符到提示中，而是可以将它们作为结构化参数直接包含在API请求中。
例如：
一个开发者如果使用人工智能聊天机器人的API，可能会发送这样的请求，
{
"prompt": "总结这篇研究论文的内容。",
"decorators": ["+++CiteSources", "+++FactCheck"] // 注释：这些是用于增强提示的装饰器
}这将使AI模型能够自动应用逻辑推理、引用文献和准确性检查程序，而无需依赖手动格式化。这样做将使AI集成更可靠、灵活和可扩展，在各种应用场景中。
作为开放标准的采用Markdown 提供了一种通用的文本格式语法，就像 Prompt Decorators (+++) 可以成为跨平台和不同 AI 模型引导 AI 回应的标准方式。
如果被广泛采用，像搜索引擎、写作助手、编码工具和虚拟助手这样的平台能够原生识别和处理装饰器模式，确保在不同系统中AI行为的一致性。
可能的影响:
- 用户可以无缝地在多个AI应用中使用装饰器，从而减少响应的一致性。
- AI模型可以被训练识别和解释装饰器，从而提升输出质量，无需大量提示工程的努力。
- 装饰器的标准化可以鼓励AI开发者将结构化响应格式设为默认功能。
随着人工智能的采用日益广泛，可以为特定行业开发专用的提示修饰器。这将使法律、医疗、金融和学术界的专业人士能够定制AI的响应，以符合行业标准和合规要求。
这里有一些特定行业的装饰器示例：
**+++LegalCheck**– 确保生成的法律回复遵守相关法律法规。**+++ScientificAccuracy**– 优先选用经过验证的研究和同行评审的资料来提供学术和科学内容。**+++FinancialRiskAnalysis**– 确保生成的金融见解包含风险评估，并附上免责声明。**+++MedicalGuidance**– 确保AI响应符合医学最佳实践，并引用权威健康资料。
这些行业专用的装饰器可以在专业环境中提高信任度、准确性和安全性，特别是在使用AI可能导致错误信息或产生严重后果的情况下。
7. 总结:AI已经融入了现代工作流程的核心，但确保结构化、准确且符合上下文的响应仍然是一项挑战。Prompt Decorators提供了一种简单而有效的方法来填补这一空白，让用户能够引导AI生成一致、可验证且结构合理的输出。
通过将提示增强功能集成到AI交互中，就能释放几个关键的好处。
✅ 一致且结构化的回答 — 降低不确定性，提高清晰度。
✅ 逐步改进生成的回答 — 实现内容的多轮精炼。
✅ 决策时的平衡视角 — 确保答案考虑多个角度。
✅ 提升事实准确性 — 鼓励AI在给出答案前验证事实。
✅ 机器可读的输出以实现自动化 — 提高与API和其他数据驱动流程的兼容性。
提示修饰器的潜力不仅仅局限于个别用户——它们可以在更广泛的层面上重新定义AI模型对查询的解释和回应方式。想象一个AI生态系统，在这个系统中，结构化和标准化的指导方针指引跨平台、应用和行业的交互。
💡 Prompt Decorators能不能像Markdown一样，成为通用的AI标准？
🔍 AI提供商们是否应该将它们直接集成到模型中以提高实用性和定制化程度呢？
随着AI的发展，结构化的引导将比以往任何时候都更加关键。现在是塑造AI提示未来的关键时刻。无论你是研究人员、开发人员还是人工智能爱好者，你的见解和贡献都可助力Prompt Decorators（提示装饰器）的发展。
🚀 加入对话，试试 Prompt 装饰器，并帮助塑造下一个 AI 交互的时代！ 🚀
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