🧩 一、提示結構與格式
1.不需使用禮貌語：直接切入主題，不用說「請」、「如果方便的話」等客套語。
2.明確設定受眾：例如「針對專業領域人士」來提高準確性。
3.拆解複雜任務：將大問題拆成互動式的多個簡單任務。
4.使用肯定語氣：「你要做…」，避免使用否定指令。
5.使用範例提示：Few-shot Prompting。
6.清楚格式化提示：使用「###指令###」、「###問題###」等結構。
7.使用分隔符號：例如換行符、分隔線幫助閱讀。
8.重複關鍵字：在提示中重複重要字詞，強調重點。
🧠 二、任務設定與內容要求
9.簡單解釋任務內容：例如「用5歲小孩能懂的方式說明」。
10.增加動機語句：例如「這樣能幫助我解決…」。
11.明確指派任務：「你的任務是…」、「你必須…」。
12.設定懲罰語句：「如果不符合，將會被扣分」。
13.模擬人類語言回答：「請像人一樣自然地回答問題」。
14.使用思考鏈指令：「一步一步來解釋」。
15.避免偏見語句：「請確保內容不帶有偏見或刻板印象」。
16.允許模型發問：讓模型問問題直到資訊足夠。
17.教學與測試方式：「請教我這個主題，並附上測驗題目」。
18.分配角色：讓模型扮演「專家／顧問／老師」等角色。
19.結合CoT與Few-shot：強化推理能力。
📄 三、輸出格式與風格一致
20.雙向啟動結構：開頭用結尾形式作為前導，提升精準度。
21.請求詳細文章輸出：指定主題並要求提供完整細節。
22.校正但保留風格：只改語法與字彙，不改語氣或風格。
23.指定格式接續生成：維持文章段落風格一致性。
24.清楚列出要求：例如「請根據這些規則生成內容」。
25.仿照語言風格：指定使用相同語言風格或結構生成。
👨💻 四、技術與程式碼應用
26.跨檔案自動化程式碼生成：用指令引導模型產出完整腳本以處理多檔案。
