提示的构建
优秀的提示一般都在开始时陈述相关的数据或上下文，并在结束时给出具体的操作指令。这样做能让AI先清楚地了解必须处理的信息，再明白应该如何利用这些信息。
例如： 如果你希望AI创作一个关于一个爱好热带水果的海盗Captain Hook的短故事，你的提示可能会这样设置：
数据：Captain Hook是一个酷爱热带水果的海盗。指令：围绕Captain Hook寻找一种传奇热带水果的冒险故事来编写一个短篇。
使用肯定性指令
肯定性的指令相比于否定形式，更能有效地引导AI。当你明确指出想要的结果时，它能为AI提供一个明确的方向。否定性指令有时会留给AI太多不确定性。
例如： 与其说：故事中不要使用复杂词汇
不如直接指导：用简单且容易理解的语言写故事。
明确的动词使用
使用精确描述性强的动词可以更好地指导AI，让结果更符合预期。根据上下文，类似 '写' 这样普遍的动作可能会有多种理解方式。
例如： 与其说：给故事定个结局
不妨具体一些，比如：构思一个充满冒险元素的故事结局。
一张纸测试
如同人类，AI同样需要明确、富含背景的指令。如果其他人能够仅凭你写在一张纸上的指令理解你的意图，那么AI也很有可能做到。
例如： 想象你留下的一张纸上写着：写关于Captain Hook的冒险。
一个人可能会疑惑：是什么样的冒险？发生在什么地方？氛围如何？如果你给出更多背景信息：编写一个以Captain Hook在加勒比海搜寻传奇热带水果的冒险为主题的幽默短故事。
无论是人类还是AI，都能根据这些详尽的上下文创作出更符合预期的作品。
明确具体要求
从一开始就具体明确您的要求，如格式或风格，可以帮助您得到理想的输出成果。
例如: 如果您需要一个以项目符号列出的报告摘要，请在您的指令中特别说明这一点。
不要只是说总结报告，而应该说请以项目符号的形式总结报告。
避免重复标签
在向人工智能提供数据时，确保每一条数据都有其独特的标识，以防止任何混淆或错误的分析。
例如: 如果您手头有来自不同年份的销售数据，不要将它们仅标记为'销售1', '销售2'等，而是应该明确标记为'2019年销售', '2020年销售'等。
尝试用不同的词语或说法
如果您最初的指令没有获得预期的结果，可以尝试改用其他词语或另一种表达方式给出相同的指令。
例如: 如果“总结报告”没有提供您所需的信息深度，可以尝试“提供报告的详细概览”。
使用“综合性”或“变革性”措辞
这类用词可以帮助引导人工智能对您的指令进行策略性处理。
例如: 如果常规指令，“写一个关于闹鬼的房子的故事”得到了一个陈词滥调的回答，您可以用变革性的措辞，例如“从鬼魂的视角重新构思闹鬼房子的故事”。
指令应详细清晰
向人工智能提出详实且连贯的要求，将能够得到最为全面的回答。
例如: 不是简单地请求写一篇文章，而是给出像“写一篇关于过去十年气候变化对生物多样性影响的信息性文章”这样详细的指令，能够为人工智能提供更丰富的内容、基调和方向。
