作者介绍了一种新的提示词工程方法，侧重于创建能够暴露错误和漏洞的提示词，而不是仅仅优化以获得更好的答案。这种方法适用于严肃的工作，如构建生产工具或进行安全研究，在这些场景中，可预测的失败至关重要。核心思想是将提示词视为塑造模型行为的控制界面，充当思考工具、攻击面和质量过滤器。 AI
影响 提示词工程的这种视角转变，通过强调可预测的故障模式，可能带来更健壮和更安全的AI应用。
排序理由 文章讨论了一种提示词工程的概念性方法，并引入了一种手动方法，而不是宣布新产品或研究发现。
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<p><em>Most prompt books optimize for better answers. I wanted prompts that fail visibly.</em></p> <p>Most prompt collections are fine if all you need is a nicer answer. They save time. If you've never thought about how to ask an AI to reformat a table or draft a meeting summary,…