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介绍
大家好,我是熊猫Jay, 本文将接着上一篇文章 , 继续讲解更多的提示词使用场景.希望对大家有所帮助.
除了回答问题外，另一个重要的场景是让 AI 根据你的要求完成一些内容生成任务，根据输出的结果差异，我将其概括为以下几个主要场景：
无中生有
锦上添花
化繁为简
本章，我们先来聊聊「无中生有」场景。顾名思义，就是让 AI 给你生成一些内容。你只需要向 AI 描述你想写的内容，AI 就会按你的要求写出该内容。比如：
招聘信息：
️ 电商平台的货物描述：
短视频脚本：
编写代码：
像撰写招聘信息等，你只需要明确目标，将目标定得比较明确即可生成能让你较为满意的答案。本章我想聊下写代码。下面是一个让 写代码的案例。
:
为计算机科学系的所有学生创建一个MySQL查询.
Table departments, columns = [DepartmentId, DepartmentName]
Table students, columns = [DepartmentId, StudentId, StudentName]
技巧 3：使用引导词，引导模型输出特定语内容
在代码生成场景里，有一个小技巧，上面提到的案例，其 还可以继续优化，在 最后，增加一个代码的引导，告知 AI 我已经将条件描述完了，你可以写代码了。
在 的最后增加 可以很好地提示 AI 可以写 SQL 代码了。
为计算机科学系的所有学生创建一个MySQL查询.
Table departments, columns = [DepartmentId, DepartmentName]
Table students, columns = [DepartmentId, StudentId, StudentName]
SELECT
返回的结果是一致的:
场景5: 改写内容场景介绍
除了从 0 生成内容外，你也可以先给 AI 一段已经写好的内容，然后让 AI 对其进行修改，让 AI 帮你将内容改得更好。实际的场景有如：
翻译：将中文文档翻译成英文，亦或者将英文翻译成中文。关于翻译，我还想强调，像 除了能翻译人类的语言外，还能翻译编程语言，比如将 代码翻译成 代码。
修改：修改内容的语法，甄别内容里的错别字。
润色：润色文章，将内容改成另一种风格。
本章重点介绍下润色场景，下面这是个润色的例子。
请改写下面的句子，使它们更容易理解。OpenAI是一家美国人工智能(AI)研究实验室，由非营利性的OpenAI Incorporated (OpenAI Inc.)及其营利性子公司OpenAI Limited Partnership (OpenAI LP)组成。OpenAI进行人工智能研究的目的是促进和发展一个友好的人工智能。OpenAI系统运行在世界第五强大的超级计算机上。[5][6][7]该组织于2015年由Sam Altman、Reid Hoffman、Jessica Livingston、Elon Musk、Ilya Sutskever在旧金山成立
技巧 4：指定角色或人物
前面提到的改写例子，我在 里加了 角色 让其更易于阅读，这个优化方法是 OK 的。也很常用，比如你想将你写的 Email 改得更商务，则只需要加 商务 相关的词即可。
我再介绍一个更有效的技巧，就是在 里增加一些 role（角色）相关的内容，让 AI 生成的内容更符合你的需求。
比如还是上面那个 改写 的例子，我在例子前加入这样的一段话，我让 AI 假设自己是一个小学老师，并且很擅长将复杂的内容转变成 7、8 岁小朋友也能听懂的话，然后再改写这段话：
你是一名小学老师，你可以把复杂的内容解释得七八岁的孩子都能理解。请改写下面的这句话，使他们更容易理解
另外除了增加角色外，还能让 AI 模拟某个人，比如让 AI 以 马云 说话的风格改写上述那段话：
场景6: 内容解释场景介绍
**锦上添花 **下的第二大的场景是 信息解释。它跟改写内容有点像，但又不太一样，信息解释有可能提供超过原文内容的信息。
举几个信息解释的例子，大家应该就能理解了：
解释代码：比如你看到一段 的代码，但你看不懂，你可以让 AI 解释下代码的含义。
解释论文：看某篇论文看不懂，或者论文里的某一段看不懂，你也可以让 AI 解释。
以解释代码为例，它的 是这样的（此案例来自 官方案例）：
解析下方代码是用来做什么的:
Python 3
def remove_common_prefix(x, prefix, ws_prefix):
x["completion"] = x["completion"].str[len(prefix) :]
if ws_prefix:
# keep the single whitespace as prefix
x["completion"] = " " + x["completion"]
return x
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