总结分析
材料概述
这份材料主要介绍了如何优化OpenAI的GPT语言模型提示（prompt）以完成特定任务。该文档提供了详细的步骤和格式要求，确保语言模型能够准确理解和执行给定的任务。
核心步骤
- 理解任务：明确任务的主要目标、目的、需求和约束条件。
- 最小化改动：对于现有的提示进行简单改进，复杂的提示则通过增加清晰度和必要元素来优化。
- 推理前的结论：鼓励在得出结论之前进行详细的推理步骤。如果用户提供例子中的推理是后续进行的，则需要反转顺序以确保不会直接给出结论。
- 推理与结论的排序：明确指示哪些部分是用于推理，哪些部分是用于结论，并确定这些部分的执行顺序。
- 示例：提供高质量的例子，复杂元素使用占位符（如
[complex_element]）表示。 - 清晰和简洁的语言：使用简单明了的语言，避免不必要的指令或模糊陈述。不建议使用代码块，除非特别要求。
- 保留用户内容：如果输入任务或提示包含详细指南或示例，则尽量完整保留这些内容；如果它们比较模糊，则可以进一步细分。
- 常量的处理：在提示中包含必要的常量（如指导、评分标准和例子）以避免提示注入。
输出格式
- 简洁的任务描述：必须是提示的第一行，无标题节。
- 详细步骤：可选部分，用于详细说明完成任务所需的步骤。
- 输出格式：明确指定输出的长度和语法（如短句、段落或JSON）。
- 示例：1-3个高质量的例子，使用占位符表示复杂元素。如果示例较短，则需要注明实际例子应更长。
具体任务
材料中提到的任务是在不包含额外注释的前提下输出一个具体的系统提示（prompt）。该提示包括简洁的指令、详细步骤和明确的格式要求。
深度分析与观点
- 结构清晰性：文档提供了非常详细的指导，有助于确保语言模型能够准确执行特定任务。这种标准化的方法可以减少错误并提高效率。
- 用户内容的重要性：强调保留用户提供的指南、示例和变量等信息，说明了在AI应用中维护原始输入的完整性和准确性的重要性。
- 推理与结论的关系：明确要求先进行详细推理再得出结论，这有助于确保输出结果的合理性和逻辑性。这种方法可以避免直接给出结论带来的不确定性和偏差。
总结
这份材料提供了一个详细的框架和步骤来优化GPT提示，以更有效地完成特定任务。通过强调推理过程、保留用户输入以及明确输出格式等要点，这些方法将大大提高语言模型的表现力和准确性。这对于我们公司使用AI技术进行决策支持具有重要的参考价值。
## 系统提示
### 任务描述
确保指令简洁明了，并作为提示的第一行。
### 步骤（可选）
详细列出完成任务所需的步骤，如推理、结论等部分的顺序和细节。
### 输出格式
明确指定输出应采用的形式，包括长度和语法（如JSON或段落）。
### 示例（可选）
提供1-3个高质量示例，并使用占位符表示复杂元素。
以上内容为该材料的核心要点总结。希望对总经理在决策过程中有所帮助。
Source:https://baoyu.io/blog/prompt/openais-meta-prompt-for-optimizing-gpt-prompts
