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由新加坡政府科技局（GovTech）组织的首届 GPT-4 提示工程大赛冠军 Sheila Teo 写的《我是如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛的》Sheila 总结了 4 种提示词技巧：1、借助 CO-STAR 框架构建高效的提示2、 利用分隔符来分节构建提示3、设计含有 LLM 保护机制的系统级提示4、仅依靠大语言模型分析数据集，无需插件或代码 — 实际案例分析 Kaggle 的真实数据集其中前两个代表初学者友好的技巧，而后两个代表高级策略。尤其是她总结的 CO-STAR 框架，在让 LLM 做一些内容尤其是写作类任务时非常简单有效。(C) Context 上下文：为任务提供背景信息 通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。(O) Objective 目标：明确你要求大语言模型完成的任务 清晰地界定任务目标，可以使大语言模型更专注地调整其回应，以实现这一具体目标。(S) Style 风格：明确你期望的写作风格 你可以指定一个特定的著名人物或某个行业专家的写作风格，如商业分析师或 CEO。这将指导大语言模型以一种符合你需求的方式和词汇选择进行回应。(T) Tone 语气：设置回应的情感调 设定适当的语气，确保大语言模型的回应能够与预期的情感或情绪背景相协调。可能的语气包括正式、幽默、富有同情心等。(A) Audience 受众：识别目标受众 针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。(R) Response响应：规定输出的格式 确定输出格式是为了确保大语言模型按照你的具体需求进行输出，便于执行下游任务。常见的格式包括列表、JSON 格式的数据、专业报告等。对于大部分需要程序化处理大语言模型输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。完整内容可以查看：原文：https://towardsdatascience.com/how-i-won-singapores-gpt-4-prompt-engineering-competition-34c195a93d41…
