让大语言模型（LLM）来生成并评估提示词：

1.  告诉 LLM：“生成一个详细的提示词工程指南，目标受众是 <角色>。” （例如“图书作者”、“软件开发者”或“客服代表”等）
2.  粘贴 5 个我希望提示词达到的示例（即 few-shot 输入 + 输出）
3.  指示它：“生成一个能产出这些示例输出的提示词，并提供更好的一组选例。”然后提交
4.  在一个新的对话中，指示它：“生成一个详细的提示词评估指南，目标受众是 <角色>。”
5.  粘贴上一步生成的新提示词，并让它“评估这个提示词”
6.  告诉它：“生成3个改进后的替代提示词”
7.  从中挑选一个最佳的，并根据需要进行编辑

这种方法的一个好处是：LLM 自身的权重会影响提示词的生成与评估方式。
最终得到的提示词通常会比你自己写的更好。建议使用和你最终将使用的模型属于同一系列的模型进行处理。
这套流程效果非常好，而且操作非常简单。
