本文为大型语言模型（LLM）的提示工程提供了一份实用指南，强调清晰具体的指令而非简洁性。它介绍了与 ChatGPT 和 Claude 等模型有效交互的原则、策略和模式。该指南包含一个用于生成模型补全的 Python 辅助函数，并详细介绍了使用分隔符和提供上下文等技术，以针对各种应用实现可靠且结构化的输出。 AI
影响 为用户提供了实用的技术，以便更好地利用现有 LLM 来实现应用。
排序理由 本文是关于 LLM 提示工程技术的指南，并非发布新模型或产品。
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<h4><em>A practical guide to writing prompts that behave. Clear instructions, structured outputs, chain-of-thought reasoning, and the patterns that take you from playing with ChatGPT to building real applications on top of LLMs.</em></h4><figure><img alt="" src="https://cdn-image…