prompt_generator

Ce métaproble préparé anthropique utilise plusieurs techniques d'ingénierie rapides, notamment:

1. Décomposition des tâches: l'ensemble du processus de génération d'invite est divisé en plusieurs étapes, notamment la définition des variables d'entrée, la structure d'instructions de planification et la rédaction d'instructions spécifiques. Cela aide à générer des invites plus structurées et complètes.

2. Apprentissage à quelques coups: plusieurs exemples d'instructions de tâches détaillés sont fournis, permettant à l'IA d'apprendre par imitation comment construire des instructions de haute qualité.

3. Playage des rôles: L'IA est invitée à jouer le rôle d'écriture des instructions pour un "assistant d'IA impatient mais inexpérimenté", qui aide l'IA à mieux comprendre les objectifs et le contexte de la tâche.

4. Instructions explicites: Des instructions très spécifiques et claires sont données, telles que l'utilisation de balises XML particulières et comment gérer les variables, en réduisant l'ambiguïté.

5. Pensez à haute voix: dans certains exemples, l'IA est nécessaire pour utiliser ou des balises pour démontrer son processus de réflexion, qui aide à générer des résultats plus transparents et explicables.

6. Gestion des erreurs Généfications: des exemples et des conseils pour le traitement des situations d'erreur sont fournis, tels que la façon de gérer les erreurs d'appel de fonction.

7. Utilisation des variables: le format {$ variable} est utilisé pour représenter les variables d'entrée, et des explications sont données sur la façon d'utiliser correctement ces variables dans l'invite.

8. Sortie structurée: L'utilisation de balises XML spécifiques pour organiser la sortie est requise, telles que les étiquettes, ce qui aide à générer des réponses structurées.

9. Contraintes et limitations: certaines limitations sont explicitement énoncées, telles que ne pas modifier ou extension des fonctions fournies, et ne pas utiliser de fonctions qui n'étaient pas fournies.

10. Meta-compting: L'ensemble du document lui-même est un méta-réparti, utilisé pour guider comment générer d'autres invites, démontrant une stratégie d'ingénierie rapide de haut niveau.

L'utilisation combinée de ces techniques se traduit par des invites générées qui sont plus structurées, explicites et efficaces, capables de mieux guider l'IA pour effectuer diverses tâches complexes.