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李继刚 | Prompt 的道和术-全网首播分享

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2024年11月27日修改

作者：张梦飞

微信公众号：Equity AI

原文：李继刚全网首播干货分享整理 | Prompt（提示词）的道和术，另附分享彩蛋

说明：本文由 @梦飞逐字整理

摘要：一个精彩的 Prompt 是驱动 AI Agent 稳定运作的核心✨。

李继刚在直播中分享了如何高效使用提示词（Prompt）与大模型交互的技巧。他提出“清晰表达”是核心，强调输入的重要性，并分享了“read in. prompt out.”的理念。他介绍了“分配角色”、“给出示例（few-shots）”和“思维链（Chain-of-Thought）”三个基本技巧，并提出了“压缩表达”的新观点，认为🚀精准的用词能提升大模型的输出质量。​

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大家好，我是梦飞。

今天补听了@李继刚Arthur 老师在AIPO共学中的直播，本次是李继刚老师第一次的直播分享，颇为难得。​

看的时候频频感叹李继刚老师对提示词的理解之深刻，思路之清晰，多处的总结都让我有一种茅塞顿开，醍醐灌顶之感。​

顿感此等分享如不整理为文稿，让更多人看到，简直是藏之名山，却未传其人！​

如果干货我没让粉丝们看到，我是真没把粉丝们当家人了，强烈建议阅读！​

因此，我斗胆自己动手整理了全篇分享。整场直播约2小时，原分享文本约32000字。因为是直播，所以原文本表述中有非常多的口语化和一些评论交谈。​

为了保持全文通畅，尊重继刚老师分享和方便大家阅读，我对整个文稿内容进行了纯人工整理，尽量保留了原话，全篇没有用到任何AI处理。以此保证在做了些许调整和精简的情况下，保留原汁原味的阅读体验。​

💡

金句：

1.
读书多，脑海中有很多方法论，把那些方法论一封装就是一个场景，所以写起来就有源源不断的想法会冒出来。​

2.
read in. prompt out. 因在前边，果在后边。​

3.
事物当前的本质，它不是客观的，而是取决于当时的社会的对它的意义的诠释。​

4.
提示词写不好就在外边去找，不断地试词，不断地调，那是跑偏了，真正的效果不好的时候，要回退，先回到自己脑海中，去想脑海中那个东西。​

5.
虽然只写了这三个字，但是哲学家这三个字是一个大的压缩包。​

6.
因为你措辞的足够精准，那个词在大模型向量与 embedding 那个向量空间中足够精准，相当于一支箭直接射在点上。​

7.
我觉得写提示词是有味道的一件事情，这个提示词，一看就是你的味道。​

以下是分享整理稿：

大家好，我是李继刚，自诩是一个读书人。