大家好，我是Ai學習的老章

先來看倆提示詞：

Prompt1：

閱讀全文，文中共幾次父親的背影？分別有何深意，輸出 SVG 格式，3:4，小紅書風格：--省略《背影》全文

Prompt2：《背影》全文附在后面

大家覺得哪個更牛逼？

大部分人應該會選擇第二個，必然點贊飛起，評論區直呼666

第一個就太平平無奇了

可是效果如何，大家可以看看

第一個提示詞，輸出：

第二個提示詞，輸出：

孰優孰劣？第二個完全沒有完成任務

再來看一個測試

Prompt1：

你是頂級的、參透世間萬物發展規律的心理學家，用極短、極睿智、圖形化方式解釋四大終極人文關懷，如何理解死亡自由孤獨無意義，100 字以內，輸出 SVG 格式，3:4，小紅書風格。

輸出

Prompt2：還是那1000多個字的提示詞

孰優孰劣？

我還堅持之前判斷：

四個字：大道至簡

我理解這種結構化、細致入微上千字的提示詞應該會很穩定，試圖教會大模型如何生成特定內容。但結果顯示，并非如此，就Claude-3.7而言，我測試過N多類似長篇大論，看起來很牛逼的提示詞，往往都不理想。

具體原因：

• 新一代模型如Claude-3.7已經內置了更復雜的理解能力和行為模式，使得某些傳統提示技巧變得多余甚至有害。

• 過于復雜的提示詞反而可能導致模型在解析指令時產生混淆,即使模型有很大的上下文窗口，它的注意力機制也可能無法有效處理過長的提示詞，導致關鍵指令被"淹沒"。

• 有效的提示應該"清晰、直接且詳細"，可以利用其延展思考模式，讓模型自己進行推理，而不是試圖通過詳盡的提示詞來控制其每一步思考，這樣更適合新一代模型的提示策略。

• 任務分解與鏈式提示：將復雜任務分解為多個簡單步驟，通過鏈式提示逐步引導模型，比單一的長篇提示更有效。

• 多樣化示例而非冗長規則：提供少量但多樣化的示例，比列出大量規則更能幫助模型理解任務要求。

• 利用模型的思考能力：特別是對于Claude-3.7這樣支持延展思考的模型，可以明確要求模型在回答前進行思考，而不是試圖通過提示詞預設其思考路徑。

最后，以上均為純個人感受和經驗，僅供參考

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