如果你不幸進來了，這恰恰是提示詞的功效，因為標題就是提示詞給出的。

提示詞工程，又叫Prompt Engineering，是一種專門針對語言模型進行優化的方法。它的目標是通過設計和調整輸入的提示詞（prompt），來引導這些模型生成更準確、更有針對性的輸出文本。

在與大型預訓練語言模型交互時，無論是智譜清言、deepseek、豆包還是ChatGPT，給定的提示詞會極大地影響模型的響應內容和質量。提示詞工程關注于如何創建最有效的提示詞，以便讓模型能夠理解和滿足用戶的需求。這可能涉及到對不同場景的理解、使用正確的詞匯和語法結構，以及嘗試不同的提示策略以觀察哪種效果最佳。

就個人而言使用而言，提示詞要編寫清晰、具體的指令，目標明確、任務細致、背景材料豐富，即使寫的有問題，大語言模型是可以做上下文識別的，我們可以逐步進行完善豐富；如果一個大語言模型不行，我們可以切換到不同大模型下生成+組合。。

舉例一：本文的標題就是基于 “給 一文讀懂大語言模型提示詞 生成10個爆款標題”生成的。

可以看到大語言模型給了四類十一個標題名稱。

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舉例二：：讓大語言模型寫一個武俠小說

以 “安史之亂” 為背景，虛擬一個主人公，背景人物包括李白、杜甫、張巡、南霽云、郭子儀、顏真卿，創作一篇金庸武俠風格小說目錄，全文共50個章節，每個章節目錄取名要兼具文言風格，同時用200字寫該章節的簡要內容，風格要大氣磅礴，通過江湖紛爭民族矛盾來達到俠之大者。

寫的挺好的，還可以繼續擴寫。

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舉例三：讓大語言模型寫代碼

1、幫我寫一段python代碼，對氣象的最高溫度、最低溫度進行預測

結果用了Sklearn做了回歸分析，不是我們想要的

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2、幫我寫一段python代碼，用深度學習方法，對氣象的最高溫度、最低溫度進行預測

結果用了tensorflow來寫，也不是我們想要的

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3、幫我寫一段python代碼，用pytorch和LSTM，對氣象的最高溫度、最低溫度進行預測

這段沒問題，用CPU訓練，但是我想用GPU

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4、幫我寫一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，對氣象的最高溫度、最低溫度進行預測

這段沒問題，但我想預測的是未來七天的天氣

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5、幫我寫一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，對未來七天的氣象的最高溫度、最低溫度進行預測

這段沒問題，但數據是隨機生成的，我想預測meteostat的自動數據

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6、幫我寫一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，通過meteostat獲取歷史天氣數據，對未來七天的氣象的最高溫度、最低溫度進行預測

這段沒問題，但代碼數據缺少封裝，我想用dataset和dataloader

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7、幫我寫一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，通過meteostat獲取歷史天氣數據，pytorch的dataset和dataloader封裝數據，對未來七天的氣象的最高溫度、最低溫度進行預測

這段沒問題，但代碼比較臃腫，不符合編程規范要求

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8、幫我寫一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，通過meteostat獲取歷史天氣數據，pytorch的dataset和dataloader封裝數據，并對訓練過程和預測過程進行函數封裝，對未來七天的氣象的最高溫度、最低溫度進行預測

最后，我們可以一邊調試，一邊享受結果了。

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https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library/

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其他網上的提示詞，在這里就不做復讀機了，一方面是怕侵權，一方面毫無意義。