目前的这些热门的大模型都是生成式模型，可以简单理解提示词的主要作用就是去引导模型往你要的任务或者领域去，或者说限制它的“自由发挥”，生成符合我们需要的答案。如果你使用的模型没有在任何专门的领域进行微调过，你可以把它看作是一个充满全能智慧的人，它什么都会，它什么问题都能插一嘴，你要和这样的人交流，你需要去限制一下它的发挥，以防它太过发散，给你牛头不对马嘴的回复。或者说从另一个角度讲，你在做某件事的时候，或者和人交谈的时候，你也因该明确你要做的具体是什么事或者主题。所以往往最重要的是你能把需求讲清楚，尽量给足够多的信息，你就越有可能得到你满意的答案，因为众口难调，模型学习的是网上的公共数据，不一定是你想要的符合你偏好的数据。所以我一般会把提示词一般分为两部分，内容+要求，（内容部分：就是对你想要的内容进行表述，要求部分：就是改善它的答案的质量）基本适用与大部分的LLM例如Chat GPT或者图片生成Stable Diffusion这些。 内容这部分提示词主要是要清晰地表达你想要的内容，包括场景、背景、任务，需求等，可以提供一个小提纲，明确列出你要的关键信息和问题，最好给一些具体的例子给予参考，专业点叫few show，这些可以算是能有效改变回答质量的东西。
一些小技巧
如果比较复杂的东西可以考虑添加一个鼓励的提示词，鼓励模型想一想，例如chatgpt openai官方演示里常用的think step by step，这也算是一个常见的咒语，也可以多收集一些咒语来改善模型的回复，来鼓励模型进行逐步思考，产生更有深度和条理的回答。也可以考虑能否拆解为多个小任务，逐步解决，以确更好地理解每个部分。 还有模型其实是能够反省的，可以通过提示词引导它对自己的回答进行反思和改进。例如我经常用的写代码时可以写“检查一下你给的代码有没有问题”。 如果使用GPT4可以使用插件例如文档上传，联网等工具，简单理解就是提高这个内容的部分使它更丰富，更明确，所以有这玩意多用效果很好。
小例子
例如你希望用chat GPT生成小红书文案，你就需要把它的全知全能的人设变成一位小红书博主。 你可以这样写“你是一位小红书博主，你住在漳州，你需要写一篇小红书文案，主要内容分享一下在漳州的肉粽，主要介绍他有多好吃，它的配料是什么，地点在老城区公园，在你的文案中你的目标群体是18到30岁的年轻人，记住要是小红书的口吻，文案风格可以参考下面的例子“这里可以找一份符合你期待或者你喜欢风格的文案给chatgpt模仿”，语气不要太浮夸，字数200字左右，写完记得检查一下有没有问题。think step by step“ 总体就是：明确讲我要什么（场景、背景、任务，需求）+提供资料给chat GPT（类似小提纲）+提供示例+回答要求+常见咒语
图片生成
Stable Diffusion在我用来也是大差不差，一样内容+要求，内容就是图片画面的表述，要求就是图片质量的表述，但是在SD里面还是觉得想要一个比较好的质量还是得微调，或者LORA，词嵌入这些改善的效果原比单纯的修改提示词效果要好。