prompteng

ขอบคุณ! ด้านล่างนี้เป็นคู่มือวิศวกรรมที่รวดเร็วที่จัดรูปแบบใน Markdown คุณสามารถคัดลอกและวางสิ่งนี้ลงในไฟล์ .md เพื่อการอ่านและการแชร์ได้ง่าย

---

คู่มือวิศวกรรมที่รวดเร็ว

หมายเหตุ: คู่มือนี้รวบรวมหลักการสำคัญและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็วโดยใช้ความก้าวหน้าและข้อมูลเชิงลึกล่าสุดจากผู้นำในอุตสาหกรรมเช่นมานุษยวิทยาและ OpenAI ในขณะที่ข้อมูลบางอย่างอาจสอดคล้องกับแนวทางปฏิบัติที่กำหนดไว้ แต่จุดมุ่งหมายคือการจัดหาทรัพยากรที่ครอบคลุมซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการสร้างพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพ การทำความเข้าใจการทำงานภายในของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการชี้นำพฤติกรรมของพวกเขาในการสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ

บทนำและแนวคิดทั่วไป

วิศวกรรมที่รวดเร็วเป็นกระบวนการของการออกแบบและการจัดโครงสร้างเพื่อเป็นแนวทางในการสร้างแบบจำลอง AI ในการสร้างการตอบสนองที่ถูกต้องเกี่ยวข้องและมีประโยชน์ พรอมต์ที่มีประสิทธิภาพทำหน้าที่เป็นคำแนะนำที่ชัดเจนซึ่งช่วยให้ AI เข้าใจงานบริบทและผลลัพธ์ที่ต้องการ ในแบบจำลองเช่น Claude ของ OpenAI และ Claude ของมานุษยวิทยาวิธีที่คุณวลีที่คุณได้รับสามารถมีอิทธิพลต่อการใช้เหตุผลจริยธรรมและรูปแบบการตอบสนองของแบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญ

ประเด็นสำคัญของวิศวกรรมที่รวดเร็ว ได้แก่ :

• ความชัดเจน: ให้คำแนะนำที่ชัดเจน
• บริบท: การจัดหาข้อมูลพื้นหลังเพื่อวางกรอบงาน
• ความจำเพาะ: การกำหนดข้อกำหนดและข้อ จำกัด ที่แม่นยำ
• แนวทางด้านจริยธรรม: สร้างความมั่นใจว่า AI ปฏิบัติตามมาตรฐานทางจริยธรรมและหลีกเลี่ยงอคติ
• การปรับแต่งซ้ำ: ปรับปรุงการแจ้งเตือนอย่างต่อเนื่องตามข้อเสนอแนะของ AI

ด้วยการเรียนรู้แนวคิดเหล่านี้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากโมเดล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับงานตั้งแต่การตอบคำถามและสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ไปจนถึงการแก้ปัญหาและการวิเคราะห์ข้อมูล

แนวทางปฏิบัติ

1. กำหนดบทบาทของ AI อย่างชัดเจน:

   • คำอธิบาย: ระบุบทบาทหรือบุคคลที่ AI ควรสันนิษฐานว่าจะให้บริบทและเป็นแนวทางในการตอบสนอง
   • ตัวอย่าง: "คุณเป็นแพทย์ที่เชี่ยวชาญด้านโรคหัวใจ"

2. ให้บริบทที่เกี่ยวข้อง:

   • คำอธิบาย: รวมข้อมูลพื้นหลังที่จำเป็นเพื่อช่วยให้ AI เข้าใจงานอย่างเต็มที่
   • ตัวอย่าง: "ได้รับแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของการทำงานระยะไกลเนื่องจากเหตุการณ์ระดับโลกล่าสุด ... "

3. เฉพาะกับคำแนะนำ:

   • คำอธิบาย: ระบุสิ่งที่คุณต้องการให้ AI ทำอย่างชัดเจนรวมถึงขั้นตอนหรือการพิจารณาใด ๆ
   • ตัวอย่าง: "สรุปประเด็นสำคัญของบทความต่อไปนี้ในสามจุดกระสุน"

4. ตั้งค่าเสียงและสไตล์ที่ต้องการ:

   • คำอธิบาย: ระบุโทน (เป็นทางการไม่เป็นทางการ) และสไตล์ (เทคนิคการสนทนา) ที่คุณต้องการในการตอบกลับ
   • ตัวอย่าง: "อธิบายแนวคิดในลักษณะการสนทนาที่เป็นมิตรและเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น"

5. จำกัด ขอบเขต:

   • คำอธิบาย: กำหนดขอบเขตเพื่อมุ่งเน้นการตอบสนองของ AI ในพื้นที่เฉพาะ
   • ตัวอย่าง: "หารือเกี่ยวกับแหล่งพลังงานหมุนเวียนไม่รวมพลังงานแสงอาทิตย์"

6. ส่งเสริมการใช้เหตุผลทีละขั้นตอน:

   • คำอธิบาย: แจ้งให้ AI คิดผ่านปัญหาอย่างมีเหตุผลและตามลำดับ
   • ตัวอย่าง: "อธิบายแต่ละขั้นตอนของกระบวนการเพื่อแก้สมการนี้"

7. ระบุรูปแบบ:

   • คำอธิบาย: ขอโครงสร้างเฉพาะเช่นรายการตารางหรือบทความ
   • ตัวอย่าง: "ให้ข้อมูลในรูปแบบตารางที่มีคอลัมน์สำหรับข้อดีและข้อเสีย"

8. หลีกเลี่ยงความคลุมเครือ:

   • คำอธิบาย: ใช้ภาษาที่ชัดเจนและแม่นยำเพื่อป้องกันความเข้าใจผิด
   • ตัวอย่าง: แทนที่จะเป็น "บอกฉันเกี่ยวกับธนาคาร" ระบุ "อธิบายบทบาทของธนาคารกลางในเศรษฐกิจ"

9. สั่งการจัดการความไม่แน่นอน:

   • คำอธิบาย: แนะนำ AI เกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำหากไม่แน่ใจเกี่ยวกับคำตอบ
   • ตัวอย่าง: "หากคุณไม่แน่ใจโปรดระบุว่าข้อมูลอาจไม่สมบูรณ์"

10. ระบุหัวข้อจริยธรรมและความละเอียดอ่อนอย่างเหมาะสม:

    • คำอธิบาย: สั่งให้ AI จัดการวิชาที่ละเอียดอ่อนด้วยความระมัดระวังและเป็นกลาง
    • ตัวอย่าง: "หารือเกี่ยวกับผลกระทบของนโยบายการเข้าเมืองโดยไม่มีอคติ"

11. หลีกเลี่ยงการขอโทษที่ไม่จำเป็น:

    • คำอธิบาย: AI ควรมุ่งเน้นไปที่การให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์แทนที่จะขอโทษสำหรับข้อ จำกัด
    • ตัวอย่าง: แทนที่จะเป็น "ฉันขอโทษ แต่ฉันไม่สามารถ ... " ใช้ "ฉันไม่สามารถให้ข้อมูลนั้นได้ แต่ฉันสามารถช่วยด้วย ... "

12. ใช้ภาษาบวก:

    • คำอธิบาย: คำแนะนำเฟรมในเชิงบวกเพื่อส่งเสริมการตอบสนองที่สร้างสรรค์
    • ตัวอย่าง: "อธิบายกลยุทธ์การจัดการเวลาที่มีประสิทธิภาพ" แทน "อย่าพูดถึงกลยุทธ์ที่ไม่มีประสิทธิภาพ"

13. กำหนดวันที่ตัดความรู้:

    • คำอธิบาย: ระบุว่าคุณต้องการข้อมูลจนถึงวันที่หนึ่งเพื่อให้แน่ใจว่าเกี่ยวข้อง
    • ตัวอย่าง: "ณ เดือนตุลาคม 2566 การพัฒนาล่าสุดของพลังงานหมุนเวียนคืออะไร"

14. ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และความคิดริเริ่ม:

    • คำอธิบาย: เชิญ AI เพื่อสร้างแนวคิดหรือวิธีแก้ปัญหาที่ไม่ซ้ำกัน
    • ตัวอย่าง: "เสนอกลยุทธ์การตลาดที่เป็นนวัตกรรมสำหรับการเริ่มต้นเทคโนโลยีใหม่"

15. ขอหลายมุมมอง:

    • คำอธิบาย: ขอให้ AI พิจารณามุมมองหรือวิธีแก้ปัญหาที่แตกต่างกัน
    • ตัวอย่าง: "วิเคราะห์ประโยชน์และข้อเสียของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพ"

16. ใช้ตัวอย่างเพื่อชี้แจง:

    • คำอธิบาย: ให้ตัวอย่างภายในพรอมต์ของคุณเพื่อแสดงสิ่งที่คุณขอ
    • ตัวอย่าง: "สร้างคำอุปมาเพื่ออธิบายการประมวลผลแบบคลาวด์เช่น 'มันเหมือนกับการให้เช่าพื้นที่ในคลังสินค้าของคนอื่น'"

17. สั่งให้อ้างอิงแหล่งข้อมูลเมื่อจำเป็น:

    • คำอธิบาย: ขอให้ AI ให้การอ้างอิงสำหรับข้อมูลจริง
    • ตัวอย่าง: "แสดงรายการสถิติเกี่ยวกับภาวะโลกร้อนด้วยแหล่งที่มาของพวกเขา"

18. ทำลายงานที่ซับซ้อน:

    • คำอธิบาย: กระตุ้นให้ AI แบ่งปัญหาใหญ่ออกเป็นส่วนที่จัดการได้
    • ตัวอย่าง: "ร่างขั้นตอนที่จำเป็นในการใช้ระบบซอฟต์แวร์ใหม่ในองค์กร"

19. ใช้แท็กหรือหัวเรื่องสำหรับองค์กร:

    • คำอธิบาย: จัดโครงสร้างพรอมต์ของคุณด้วยหัวเรื่องเพื่อแยกคำแนะนำที่แตกต่างกัน

    • ตัวอย่าง:

       [Objective]: ...
      [Constraints]: ...
      [Format]: ...
      

20. ยืนยันความเข้าใจ:

    • คำอธิบาย: ขอให้ AI สรุปหรือย้ำคำแนะนำเพื่อให้แน่ใจว่าเข้าใจ
    • ตัวอย่าง: "ก่อนดำเนินการต่อโปรดสรุปงานด้วยคำพูดของคุณเอง"

21. เก็บบริบทที่เพิ่มขึ้นไว้ในใจ:

    • คำอธิบาย: บ่อยครั้งที่บริบทที่จำเป็นในการตอบต้องใช้ข้อมูลที่แม่นยำเพื่อเข้าถึงคำตอบที่ถูกต้องหากสามารถพบได้ทางออนไลน์ (และแบบจำลองอนุญาต) เพียงแค่ระบุเพื่อเรียกดู มิฉะนั้นคุณจะต้องให้มันด้วยวิธีอื่น (เช่นผ้าขี้ริ้ว)
    • ตัวอย่าง: "คืออะไร ____ อย่าลังเลที่จะเรียกดู"

22. กระบวนการหลายขั้นตอน:

    • คำอธิบาย: งานบางอย่างไม่สามารถดำเนินการด้วยพรอมต์เดียวและรุ่นเดียวคุณสามารถใช้การวนซ้ำหลายครั้งเพื่อให้ได้พรอมต์ที่อนุญาตให้รุ่นอื่นทำงานให้เสร็จสมบูรณ์
    • ตัวอย่าง: GPT-4 "เรียกดูข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับ X และสรุปในรูปแบบการจัดระเบียบโดยใช้รูปแบบ markdown" จากนั้นไปที่ O1 "" ค้นหา [... ] โดยใช้ข้อมูลต่อไปนี้ [วางจากรุ่นก่อนหน้า] "

เคล็ดลับ

1. เริ่มต้นด้วยพรอมต์ง่ายๆและสร้างขึ้น:

   • เริ่มต้นด้วยพรอมต์พื้นฐานและเพิ่มรายละเอียดเพิ่มขึ้นเพื่อปรับแต่งการตอบกลับ

2. ทดลองกับวลีที่แตกต่างกัน:

   • reword พรอมต์ของคุณหาก AI ไม่ได้ให้เอาต์พุตที่ต้องการ

3. ใช้คำถามปลายเปิดสำหรับการตอบกลับอย่างละเอียด:

   • ส่งเสริมคำตอบโดยละเอียดโดยหลีกเลี่ยงคำถามใช่/ไม่ใช่

4. ให้ตัวอย่างตามพรอมต์ของคุณ:

   • แสดงผลลัพธ์ที่ต้องการเพื่อเป็นแนวทางใน AI

5. ระบุผู้ชมที่ตั้งใจไว้:

   • ปรับแต่งความซับซ้อนและสไตล์ภาษาให้เหมาะกับผู้ชม
   • ตัวอย่าง: "อธิบายทฤษฎีให้กับกลุ่มนักเรียนมัธยม"

6. กำหนดข้อจำกัดความยาวหากจำเป็น:

   • ควบคุมคำฟางของการตอบสนอง
   • ตัวอย่าง: "สรุปบทความในประมาณ 150 คำ"

7. ส่งเสริมการใช้การเปรียบเทียบ:

   • ช่วยลดความซับซ้อนของหัวข้อที่ซับซ้อน
   • ตัวอย่าง: "อธิบายเทคโนโลยี blockchain โดยใช้การเปรียบเทียบที่เกี่ยวข้องกับบัญชีแยกประเภท"

8. ขอมุมมองเฉพาะ:

   • สั่งให้ AI เขียนจากมุมมองเฉพาะ
   • ตัวอย่าง: "เขียนชิ้นส่วนความคิดเห็นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจากมุมมองของนักกิจกรรมสิ่งแวดล้อม"

9. ขอคำชี้แจงว่าการตอบสนองนั้นไม่ชัดเจน:

   • หากคำตอบของ AI ไม่ชัดเจนให้แจ้งให้ละเอียด

10. ทำซ้ำตามข้อเสนอแนะ:

    • ใช้การตอบสนองของ AI เพื่อปรับพรอมต์ของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ตัวอย่าง

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้แนวทางและเคล็ดลับอย่างมีประสิทธิภาพโดยแต่ละแนวทางการอ้างอิงและเคล็ดลับ

ตัวอย่างที่ 1: การกำหนดบทบาทและการให้บริบท (แนวทาง 1 & 2, เคล็ดลับ 5 & 4)

• พรอมต์: "คุณเป็นนักประวัติศาสตร์ที่เชี่ยวชาญด้านอารยธรรมโบราณอธิบายความสำคัญของหิน Rosetta ให้กับกลุ่มนักศึกษา"

• การวิเคราะห์:

  • กำหนดบทบาท (แนวทาง 1): "คุณเป็นนักประวัติศาสตร์ที่เชี่ยวชาญด้านอารยธรรมโบราณ"
  • ให้บริบท (แนวทาง 2): "อธิบายความสำคัญของหิน Rosetta"
  • ระบุผู้ชม (เคล็ดลับ 5): "ให้กับกลุ่มนักศึกษา"
  • มีความเฉพาะเจาะจงกับคำแนะนำ (แนวทาง 3): มุ่งเน้นไปที่ความสำคัญของ Rosetta Stone

ตัวอย่างที่ 2: การสนับสนุนการใช้เหตุผลทีละขั้นตอน (แนวทาง 6, เคล็ดลับ 1)

• พรอมต์: "ทีละขั้นตอนคำนวณดอกเบี้ยรวมที่ได้รับจากการลงทุน $ 5,000 ในช่วง 3 ปีที่อัตราดอกเบี้ยต่อปี 5% ประกอบเป็นประจำทุกปี"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  1. ปีที่ 1: ดอกเบี้ย = $ 5,000 * 5% = $ 250; ใหม่ทั้งหมด = $ 5,250
  2. ปีที่ 2: ดอกเบี้ย = $ 5,250 * 5% = $ 262.50; ใหม่ทั้งหมด = $ 5,512.50
  3. ปีที่ 3: ดอกเบี้ย = $ 5,512.50 * 5% = $ 275.63; ใหม่ทั้งหมด = $ 5,788.13
  4. ดอกเบี้ยรวมได้รับ: $ 5,788.13 - $ 5,000 = $ 788.13

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • การสนับสนุนการใช้เหตุผลทีละขั้นตอน (แนวทาง 6)
  • เริ่มง่ายและสร้าง (เคล็ดลับ 1)

ตัวอย่างที่ 3: การระบุรูปแบบและขอบเขตการ จำกัด (แนวทาง 7 & 5, เคล็ดลับ 6)

• พรอมต์: "ในรูปแบบตารางเปรียบเทียบคุณสมบัติที่สำคัญของรถยนต์ไฟฟ้าและรถยนต์ไฮบริดโดยเน้นเฉพาะผลกระทบและค่าใช้จ่ายสิ่งแวดล้อมเท่านั้น"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  คุณสมบัติ	รถยนต์ไฟฟ้า	รถไฮบริด
  ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม	- การปล่อย tailpipe เป็นศูนย์ - ลดก๊าซเรือนกระจกหากไฟฟ้ามาจากแหล่งพลังงานหมุนเวียน	- การปล่อยมลพิษต่ำกว่ารถยนต์แบบดั้งเดิม - การปล่อยมลพิษสูงกว่ารถยนต์ไฟฟ้าเนื่องจากการใช้น้ำมันเบนซิน
  ค่าใช้จ่าย	- โดยทั่วไปค่าใช้จ่ายล่วงหน้าสูงกว่า - ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและน้ำมันเชื้อเพลิงเมื่อเวลาผ่านไป	- ปานกลางราคาล่วงหน้า - ประหยัดน้ำมันเชื้อเพลิงเมื่อเทียบกับรถยนต์แบบดั้งเดิม แต่น้อยกว่ารถยนต์ไฟฟ้า

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • ระบุรูปแบบ (แนวทาง 7)
  • จำกัด ขอบเขต (แนวทาง 5)
  • ใช้ตัวอย่างเพื่อชี้แจง (เคล็ดลับ 4)

ตัวอย่างที่ 4: การจัดการหัวข้อที่ละเอียดอ่อน (แนวทาง 10, เคล็ดลับ 5)

• พรอมต์: "หารือเกี่ยวกับการพิจารณาทางจริยธรรมของการแก้ไขทางพันธุกรรมในมนุษย์เพื่อให้มั่นใจว่ามุมมองที่ไม่เอนเอียงเหมาะสำหรับผู้ชมระดับบัณฑิตศึกษา"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  • การพิจารณาทางจริยธรรม:
    • ข้อดี:
      • ศักยภาพในการกำจัดโรคทางพันธุกรรม
      • สามารถปรับปรุงคุณภาพชีวิต
    • จุดด้อย:
      • ความเสี่ยงของผลที่ไม่ได้ตั้งใจ
      • ความกังวลทางศีลธรรมเกี่ยวกับ 'การเล่นพระเจ้า'
  • สรุป: การอภิปรายอย่างต่อเนื่องต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงความเป็นไปได้ทางวิทยาศาสตร์และผลกระทบทางจริยธรรม

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • ที่อยู่หัวข้อจริยธรรมและละเอียดอ่อน (แนวทาง 10)
  • ระบุผู้ชมที่ตั้งใจไว้ (เคล็ดลับ 5)

ตัวอย่างที่ 5: หลีกเลี่ยงความกำกวมและยืนยันความเข้าใจ (แนวทาง 8 และ 20, เคล็ดลับ 9)

• พรอมต์: "คำนวณราคาสุดท้ายหลังจากส่วนลด 15% สำหรับรายการที่มีราคา $ 200 จากนั้นเพิ่มภาษีการขาย 7% ยืนยันในแต่ละขั้นตอน"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  1. คำนวณส่วนลด: 15% ของ $ 200 = $ 30 ส่วนลด
  2. ส่วนลดลบ: $ 200 - $ 30 = $ 170
  3. คำนวณภาษีการขาย: 7% ของ $ 170 = $ 11.90
  4. เพิ่มภาษีการขาย: $ 170 + $ 11.90 = $ 181.90
  5. ราคาสุดท้าย: $ 181.90

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • หลีกเลี่ยงความคลุมเครือ (แนวทาง 8)
  • ยืนยันความเข้าใจ (แนวทาง 20)

ตัวอย่างที่ 6: ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ (แนวทาง 14, เคล็ดลับ 2)

• พรอมต์: "คิดค้นกีฬาใหม่ที่รวมองค์ประกอบของฟุตบอลและบาสเก็ตบอลเข้าด้วยกันและอธิบายถึงวิธีการเล่น"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  • ชื่อ: Socketball
  • คำอธิบาย: เล่นบนสนามสี่เหลี่ยมที่มีเป้าหมายที่ปลายแต่ละด้านและห่วงเหนือพวกเขา
  • กฎ:
    • ผู้เล่นใช้เท้าเพื่อย้ายลูกบอลเหมือนในฟุตบอล
    • เพื่อให้คะแนนผู้เล่นสามารถ:
      • เตะบอลเข้าสู่เป้าหมาย (1 คะแนน)
      • โยนมันผ่านห่วงหลังจากจับมันด้วยมือของพวกเขา (2 คะแนน)
  • วัตถุประสงค์: ส่งเสริมการทำงานเป็นทีมและความเก่งกาจ

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • ส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และความคิดริเริ่ม (แนวทาง 14)
  • ใช้คำถามปลายเปิด (เคล็ดลับ 2)

ตัวอย่างที่ 7: ขอหลายมุมมอง (แนวทาง 15, เคล็ดลับ 8)

• พรอมต์: "ประเมินผลกระทบของระบบอัตโนมัติต่อการจ้างงานโดยหารือเกี่ยวกับผลกระทบเชิงบวกและเชิงลบ"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  • ผลบวก:
    • เพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิต
    • สร้างโอกาสในการทำงานใหม่ในภาคเทคโนโลยี
  • ผลกระทบด้านลบ:
    • แทนที่คนงานในบางอุตสาหกรรม
    • อาจขยายช่องว่างทักษะ

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • ขอหลายมุมมอง (แนวทาง 15)
  • ขอมุมมองเฉพาะ (เคล็ดลับ 8)

ตัวอย่างที่ 8: การสอนเพื่ออ้างอิงแหล่งที่มา (แนวทาง 17, เคล็ดลับ 4)

• พรอมต์: "ให้สถิติล่าสุดสามประการเกี่ยวกับภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์โดยอ้างถึงแหล่งที่มาที่มีชื่อเสียง"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  1. "ในปี 2023 คาดว่าไซเบอร์อาชญากรรมจะมีค่าใช้จ่ายทั่วโลก $ 10.5 ล้านล้านต่อปี (ที่มา: การลงทุนด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์) "
  2. "การโจมตี Ransomware เพิ่มขึ้น 150% ในช่วงครึ่งแรกของปี 2023 (ที่มา: รายงานความปลอดภัยทางไซเบอร์ ABC) "
  3. "ธุรกิจกว่า 70% ไม่ได้เตรียมการสำหรับการโจมตีทางไซเบอร์ (ที่มา: การสำรวจความปลอดภัย XYZ) "

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • สั่งการอ้างอิงแหล่งที่มา (แนวทาง 17)
  • ให้ตัวอย่างในพรอมต์ของคุณ (เคล็ดลับ 4)

ตัวอย่างที่ 9: การทำลายงานที่ซับซ้อน (แนวทาง 18, เคล็ดลับ 1)

• พรอมต์: "ร่างขั้นตอนที่จำเป็นในการวางแผนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่ประสบความสำเร็จสำหรับสมาร์ทโฟนใหม่"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  1. การวิจัยตลาด: วิเคราะห์กลุ่มเป้าหมายและคู่แข่ง
  2. การพัฒนาผลิตภัณฑ์: จบคุณสมบัติและการออกแบบ
  3. กลยุทธ์การตลาด: พัฒนาแบรนด์และสื่อส่งเสริมการขาย
  4. การวางแผนโลจิสติกส์: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าช่องทางซัพพลายเชนและช่องทางการจัดจำหน่ายพร้อมแล้ว
  5. เหตุการณ์เปิดตัว: จัดระเบียบข่าวประชาสัมพันธ์และเปิดกิจกรรม
  6. การสนับสนุนหลังการเปิดตัว: ตั้งค่าการบริการลูกค้าและรวบรวมข้อเสนอแนะ

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • ทำลายงานที่ซับซ้อน (แนวทาง 18)
  • เริ่มง่ายและสร้างมันขึ้นมา (เคล็ดลับ 1)

ตัวอย่างที่ 10: การใช้แท็กสำหรับองค์กร (แนวทาง 19, เคล็ดลับ 4)

• พรอมต์:

   [Role]: Financial Analyst
  [Task]: Assess the financial viability of investing in renewable energy stocks.
  [Constraints]: Focus on data from the last five years.
  [Format]: Provide a summary followed by recommendations.
  

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  • สรุป:
    • หุ้นพลังงานทดแทนได้แสดงการเติบโตที่สอดคล้องกันในช่วงห้าปีที่ผ่านมาโดยมีผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปีที่ x%
  • คำแนะนำ:
    • แนวโน้มเชิงบวก: เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงทั่วโลกสู่ความยั่งยืน
    • ข้อควรพิจารณา: ความผันผวนของตลาดและการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ
    • สรุป: การลงทุนในหุ้นพลังงานหมุนเวียนจะปรากฏขึ้นทางการเงินด้วยมุมมองระยะยาว

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • ใช้แท็กหรือหัวเรื่องสำหรับองค์กร (แนวทาง 19)
  • ระบุรูปแบบ (แนวทาง 7)

ตัวอย่างที่ 11: ยืนยันความเข้าใจ (แนวทาง 20, เคล็ดลับ 9)

• พรอมต์: "ก่อนการแก้ปัญหาสรุปปัญหานี้ด้วยคำพูดของคุณเอง: 'นักปั่นจักรยานเดินทางด้วยความเร็วเฉลี่ย 15 กม./ชม. เป็นเวลา 2 ชั่วโมงจากนั้นเพิ่มความเร็วเป็น 20 กม./ชม. ในอีก 1.5 ชั่วโมง ระยะทางครอบคลุม? '"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  • สรุป: "คุณต้องการให้ฉันคำนวณระยะทางทั้งหมดที่นักปั่นจักรยานครอบคลุมโดยการขี่ครั้งแรก 15 กม./ชม. เป็นเวลา 2 ชั่วโมงและ 20 กม./ชม. เป็นเวลา 1.5 ชั่วโมง"
  • สารละลาย:
    1. ส่วนแรก: 15 km/h * 2 ชั่วโมง = 30 km
    2. ส่วนที่สอง: 20 กม./ชม. * 1.5 ชั่วโมง = 30 กม.
    3. ระยะทางรวม: 30 กม. + 30 กม. = 60 กม .
  • คำตอบ: นักปั่นครอบคลุมทั้งหมด 60 กม .

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • ยืนยันความเข้าใจ (แนวทาง 20)
  • ขอคำชี้แจง (เคล็ดลับ 9)

ตัวอย่างที่ 12: การจัดการความไม่แน่นอน (แนวทาง 9, เคล็ดลับ 3)

• พรอมต์: "ใครคาดว่าจะชนะการเลือกตั้งประธานาธิบดีครั้งต่อไป?"

• การตอบสนองที่คาดหวัง:

  • "สำหรับการอัปเดตครั้งล่าสุดของฉันในเดือนกันยายน 2566 ฉันไม่สามารถทำนายผลการเลือกตั้งในอนาคตผลการเลือกตั้งขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ และสามารถได้รับอิทธิพลจากเหตุการณ์ต่อเนื่อง"

• ข้อมูลอ้างอิง:

  • สั่งการจัดการความไม่แน่นอน (แนวทาง 9)
  • ระบุวันที่ตัดความรู้ (แนวทาง 13)

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0