大模型提示工程之Prompt框架和示例

今天和大家分享一下：大模型提示工程之Prompt框架和示例：

TAG框架

• 任務（Task）: 開發一個新的手機應用，旨在幫助使用者更好地管理他們的日常健康。
• 行動（Action）: 進行市場調查，設計使用者友好的介面，開發核心健康跟蹤功能，測試應用並收集使用者反饋。
• 目標（Goal）: 在六個月內釋出應用，並在釋出後的第一個月內達到10萬次下載。

SPAR框架

• 情境（Scenario）: 使用者對現有的健康管理應用感到不滿，因為它們通常操作複雜，功能繁多而不實用。
• 問題（Problem）: 使用者需要一個簡單直觀的應用來跟蹤日常健康資料，如飲食、運動和睡眠。
• 行動（Action）: 設計並開發一個以使用者體驗為中心，功能集中於核心健康管理的應用。
• 結果（Result）: 使用者能夠輕鬆管理自己的健康，應用的使用者滿意度和市場佔有率提高。

TRACE框架

• 任務（Task）: 提升應用的使用者參與度和日活躍使用者數（DAU）。
• 請求（Request）: 需要一個功能，能讓使用者定製個性化的健康計劃。
• 行動（Action）: 開發一個演算法，根據使用者的行為和偏好提供定製化健康建議。
• 背景（Context）: 使用者參與度低，因為缺乏個性化和互動性。
• 示例（Example）: 競爭對手的應用透過引入個性化健康計劃，使其DAU增加了25%。

SCOPE框架

• 情境（Scenario）: 應用市場上健康管理類應用眾多，但使用者粘性不高。
• 複雜情況（Complications）: 使用者往往下載後短期內使用，但很快就棄用。
• 目標（Objective）: 建立一個具有高使用者粘性的健康管理應用。
• 計劃（Plan）: 引入社交功能，讓使用者能夠分享進度，並與朋友一起參與健康挑戰。
• 評估（Evaluation）: 透過跟蹤使用者的留存率和社互動動資料來評估應用的粘性。

APE框架

• 行動（Action）: 在應用內引入基於位置的健康食品推薦功能。
• 目的（Purpose）: 使使用者能夠根據自己的位置找到健康的飲食選項，從而促進健康飲食習慣。
• 期望（Expectation）: 使用者能夠頻繁使用此功能，提升整體應用的使用頻率和使用者滿意度。

SAGE框架

• 情況（Situation）: 使用者反映應用中缺乏互動和個性化體驗。
• 行動（Action）: 新增一個AI健康助手，為使用者提供個性化建議和互動體驗。
• 目標（Goal）: 增強使用者體驗，提高使用者的日常活躍度。
• 預期（Expectation）: 透過使用者反饋和活躍度資料，期望AI健康助手能提升使用者滿意度至少20%。

RTF框架

• 角色（Role）: 作為使用者的健康管理顧問。
• 任務（Task）: 提供根據使用者生活習慣定製的健康建議。
• 格式（Format）: 以每日提醒和週報的形式提供健康建議。

ROSES模型

• 角色（Role）: 作為健康管理應用的開發者。
• 目標（Objective）: 提供一款能夠幫助使用者實現健康目標的應用。
• 情境（Scenario）: 使用者希望透過應用來跟蹤和改善他們的日常健康習慣。
• 解決方案（Solution）: 開發包含飲食、運動和睡眠跟蹤的綜合性健康應用。
• 步驟（Steps）: 進行市場調查，設計UI/UX，開發應用功能，進行測試，收集反饋，釋出應用。

CARE框架

• 背景（Context）: 健康管理應用市場競爭激烈，使用者對新應用的期望日益增高。
• 行動（Action）: 開發一個整合了最新技術（如AI和AR）的創新健康管理應用。
• 結果（Result）: 應用因其創新特性和卓越的使用者體驗而脫穎而出，獲得高使用者評價。
• 示例（Example）: 一款採用AI個性化推薦系統的健康應用在三個月內下載量翻倍。