跟AI交互，Prompt提示詞很重要。

但是一句話寫的提示詞，效果不成；結(jié)構(gòu)化提示詞好用，但是難寫。

就沒有完美方案嗎？

有！

刀哥花了一整天做了一個(gè)Agent，可以一句話生成6個(gè)結(jié)構(gòu)化提示詞，一口氣上五樓也不累了，Bot地址附文末，敞開了隨便用！我請(qǐng)客，Coze買單。

看著不聰明，實(shí)際可好使了，直接上效果。

案例一 總結(jié)文章

一句話輸入需求，先讓“大聰明”生成一個(gè)結(jié)構(gòu)化提示詞試試。

因?yàn)樵蹅兺瑫r(shí)調(diào)用了6個(gè)大模型用來優(yōu)化提示詞，生成速度有點(diǎn)慢，所以每個(gè)模型生成后，都做了提示，提升用戶體驗(yàn)。

如果你在乎生成的速度，我把Agent源碼也分享出來了，獲取方式見文末，大家可以根據(jù)自己需求修改，理論上同時(shí)跑2-3個(gè)模型就成，速度會(huì)快一些。

就以咱們前一篇文章《我做的Agent智能體上了Coze扣子官方推薦之后……》為例，我們?cè)儆眠@一短一長兩個(gè)提示詞，去某大模型分別試試效果，看看輸出質(zhì)量是否有提高。

這是一句話提示詞的效果，說實(shí)話，針對(duì)這種簡單場景，效果也還成，就是最后那一坨不知道是啥意思。。。

再試試生成的結(jié)構(gòu)化提示詞：

這是使用前邊自動(dòng)生成的結(jié)構(gòu)化提示詞的效果，那真是沒毛病，文章中重要細(xì)節(jié)也得以保留了。

案例二：中英文互譯

跟第一個(gè)案例比，這個(gè)就算是比較復(fù)雜的任務(wù)了，生成提示詞的部分我們就不看了，直接看看效果對(duì)比：

可以看到，我們一句話提示詞，寫的并不是很明確，意圖比較模糊，這就考驗(yàn)大模型的理解能力了。

果不其然，您這意譯都把“Apple Intelligence”，翻譯成“蘋果智慧”了， 這就有點(diǎn)不能忍了吧。。。

再看看生成的結(jié)構(gòu)化提示詞的：

這結(jié)構(gòu)化提示詞輸出結(jié)果確實(shí)更強(qiáng)一些，每句話都有中英對(duì)照，“Apple Intelligence”翻譯成“蘋果智能技術(shù)”也更接近本意吧。還可以！

總之，這里自動(dòng)生成的Prompt，已經(jīng)足以應(yīng)付80%的場景了。

如果調(diào)試過程中還是有問題，那我們?cè)偈謩?dòng)微調(diào)一下就可以了。Agent還同時(shí)提供了這6個(gè)模型生成的結(jié)構(gòu)化提示詞供你參考，總有那么1-2個(gè)點(diǎn)是你沒有想到的，會(huì)給你啟發(fā)。

只需要點(diǎn)擊下方的鏈接，就可以查看相應(yīng)模型生成的提示詞，比如查看GLM的，先左右劃動(dòng)找到GLM，點(diǎn)擊鏈接。

什么？這6個(gè)都沒有你滿意的？

咱就是說，如果一個(gè)模型有問題，那是模型的問題；如果6個(gè)模型都有問題，那可不可能是你一句話提示詞的事兒呢？重新優(yōu)化下一句話吧老鐵。

如何獲取Agent

“大聰明提示詞助手”我已經(jīng)開源，公開了所有工作流和提示詞。

如果你想在此基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)，或者嵌套在自己的系統(tǒng)中，歡迎加入我的星球。

目前星球已經(jīng)公開了多個(gè)Agent源碼，一步一步教是如何創(chuàng)建出來的。

這也包括之前我上熱門推薦的證件照Bot，后續(xù)計(jì)劃還要更新更多，踩在前人肩膀上學(xué)習(xí)，最快！

你可能覺得我偶爾用用AI，這東西也沒啥用啊。

可能是吧，但如果你是制作一個(gè)復(fù)雜的Agent呢？你知不知道需要寫多少Prompt？保準(zhǔn)給你整崩潰了，看看下邊這個(gè)工作流感受一下。

（猜猜這個(gè)工作流是做什么的？也公開了源碼哦~）

況且現(xiàn)在價(jià)格還僅僅是兩杯咖啡的錢，你請(qǐng)誰喝咖啡，人家給你講這么多啊，是不？速來！

當(dāng)然啦，不加星球也沒關(guān)系，歡迎免費(fèi)使用！交個(gè)朋友！

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