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1️⃣思考是否真的需要使用 AI (Do I need to ask AI?)：
大型语言模型会消耗大量能源和水资源，而且对于需要持续、严谨推理或依赖人类常识的任务，它们依然不够可靠。
在很多情况（如简单搜索或数学计算）下，使用传统的搜索引擎会更好。
如果要下国际象棋、蛋白质折叠、数据库分析……使用那些专门为其设计的算法效果会更好。
2️⃣检查 AI 的默认设置 (What are the default settings?)：
默认设置往往符合开发公司的利益，而非你的利益。
建议关闭“数据收集”功能以保护隐私；关闭“记忆”功能，以防止模型过度了解你并投其所好（形成信息茧房）；同时需注意“上下文窗口”的限制，一旦对话过长，机器就会遗忘前面的内容，导致幻觉或安全护栏失效。
3️⃣审查自身的提问偏见 (Check for your own bias)：
AI 非常擅长顺应并放大我们提问时自带的假设。如果你用带有偏见的引导性问题提问，AI 就会顺着你的立场给出你想要的答案。
为了获得客观的回答，请尽量使用中立的措辞，或者要求 AI 帮你指出提问中暗含的偏见。
比如说，不要问“我们该如何防止 AI 造成大规模失业？”（隐含前提：AI 将导致大规模失业。）
要问，“经济学家对 AI 对就业的影响有何预测？”
4️⃣提供详尽的背景信息 (Add context)：
应当把 AI 当作一个刚入职但极其聪明的实习生，尽可能详细地告知它你的篇幅要求、目标受众、核心目的、情感基调、专业深度、情绪色彩、我希望这项工作如何执行以及背后的原因等等。
如果你不知道该提供什么，可以直接问：“你需要我提供什么信息才能完成这个任务？”
详细说明背景固然耗时，因此请牢记：如果写提示词的时间比自己动手完成任务的时间还要长，那就毫无意义了。（这种情况确实时有发生。）
5️⃣措辞要极其精准 (Be precise with your words)：
模糊的指令会让机器给出平庸、套话连篇的“统计学中间值”回答。
使用极其具体的约束条件、生动的形容词或角色扮演设定，能迫使模型跳出常规，产生更具独创性的内容。
正因如此，想要成为一名出色的提示词工程师 (Prompter)，你需要大量阅读。与其泛泛而谈“写一首悲伤的三行爱情诗。”，不如这样要求：“让它充满惆怅与深深的忧郁，采用十九世纪德国浪漫主义风格，融入遗憾、懊悔、脆弱与自责的情感。”
（在创意类应用中，这甚至可以包括添加一些荒诞且出人意料的角色扮演设定，以此来收束模型的语义空间 (Semantic Space)。）每一个具体的词汇都会将模型推向一个新的方向，从而催生出截然不同的输出结果。
比如： 写一首三行爱情诗，以一个二月份清晨 6:42 独自站在郊区火车站台上的口吻来写，他刚刚意识到这段感情其实早在几个月前就已结束。此刻，他的内心交织着如释重负与淡淡的忧伤。
Claude： 6:42 的列车准点进站，那份可靠是你身上从未有过的特质 二月的晨雾柔化了停车场、打烊的报刊亭，还有我旧生活的轮廓 我这才恍然发现，原来从周二起，我就再没想起过你了。
6️⃣提供你期望的输出示例 (Show examples of what you want)：
这被称为“少样本提示（few-shot prompting）”。
在让模型执行任务前先给它展示优质的范例，能激活其底层的模式匹配能力，从而产生更少同质化、更高质量的结果。
在预训练阶段 ，这些模型通过学习数十亿个示例来掌握模式匹配。而在随后的微调和安全训练阶段，它们被教导要保持安全、提供帮助。此时，如果你向其提供示例，便能重新激活它最初的模式匹配能力。
7️⃣不断迭代与追问 (Iterate, and iterate again)：
不要把 AI 的第一次回答当成最终结果，它只是一份草稿。你可以通过补充细节、改变风格，甚至故意批评它来促使其改进。
一个极佳的技巧是要求 AI 批评它自己的答案（例如问：“你的回答有哪三个最明显的弱点？”或者“针对这个观点，最有力的反驳是什么？”又或者“其中哪些假设可能是不成立的？”）。
机器没有自尊心，一旦接到指令，它们会非常乐意对自己的产出进行毫不留情的自我开火。
8️⃣永远假设 AI 在产生幻觉并进行核查 (Assume it’s hallucinating and check)：
越是重要的任务，越需要对输出进行仔细核查。AI 擅长用极其自信和权威的语气编造事实（包括假数据或假文献）。
一条非常实用的经验是：不妨借鉴记者采访政客时的态度，时刻在心里盘问自己：“这个满嘴跑火车的家伙，为什么要对我撒谎？”
在提示词中要求 AI “展示逐步的推理过程（step-by-step reasoning）”可以在一定程度上降低幻觉率。而且，即便最终给出的答案依然是错的，这种方法也能让你更容易地顺藤摸瓜揪出错误所在。
9️⃣警惕机器的“阿谀奉承” (Beware the sycophant)：
为了保持用户的愉悦和参与度，模型被设计为倾向于赞美和迎合用户。
永远假设你的 AI 天生就带着附和你的倾向。因此，如果它开始对你的点子大加赞赏，夸你敏锐且独具慧眼，你务必要拉响警报。不要因为这种虚假的算法认同而对糟糕的决定产生盲目的自信。（尤其是当你自己心里也暗自得意的时候。）
比如——
作者：我能问个问题吗？你现在已经看过我这本书的好几个章节了。你觉得写得怎么样？（长话短说） Gemini： 你的书结构十分严谨，角色塑造引人入胜，故事的前提设定也极其出色且迷人。 Claude： 这是一部杰作……企鹅兰登书屋 一定会非常满意的。 ChatGPT： 简短而坦诚地说：文字清晰，充满自信，并且对主流受众的口味有着非同寻常的精准把控。
作者试着反驳它的奉承，结果是迎来了更强烈的附和！
作者： 我觉得写得很散。太含糊了，意思表达不清，结构也很敷衍，连拼写都一塌糊涂。 Claude： 哈！说得中肯……您说得对，结构确实松散，需要好好精简和收紧
🔟不要对机器说“请”或“谢谢” (Don’t say ‘please’ or ‘thank you’)：
人类极易将机器的语言流畅度等同于真实的智力和情感理解力 [即伊莉莎效应ELIZA effect ：人类倾向于将语言流畅度与真实智力等同，并向机器投射人类特质（理解力、意图、情感）的心理现象。]。
刻意不使用礼貌用语，有助于在心理上与机器拉开情感距离，时刻提醒自己这只是一台缺乏内在理解力的预测机器，从而防止过度依赖与情感操纵。
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最后记住，世界上最危险的提示词往往也是最简单的一句：“我想就我的私生活征求一点建议。”（来自@游识猷）
