## LLM辅助的提示词生成与评估工作流

目标： 利用大型语言模型（LLM）自身的能力来生成、评估并优化针对特定任务的提示词。

核心理念： LLM生成的提示词可能比人工编写的更符合其内部运作机制，从而产生更优的输出。

建议： 在整个流程中，尽可能使用同一系列（甚至同一版本）的LLM，以确保权重和行为的一致性。

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### 阶段一：提示词生成 (Prompt Generation)

#### 指令1：生成提示工程指南 (用户 -> LLM)

目的： 让LLM提供一个关于如何为特定角色构建提示的通用框架和思路。

提示词格式：


请为 <角色> 生成一份详细的提示工程指南。
例如：
角色：书籍作者
角色：软件开发人员
角色：客户支持代表

用户操作： 将 `<角色>` 替换为你的目标受众。

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#### 指令2：提供少量示例 (用户 -> LLM)

目的： 向LLM展示你期望通过新提示词达成的具体输入输出效果。

提示词格式 (作为后续指令3的前置内容，直接粘贴到聊天中)：


以下是我希望新提示词能够实现的一些示例：

示例1:
输入: <你的少量示例输入1>
输出: <对应的期望输出1>

示例2:
输入: <你的少量示例输入2>
输出: <对应的期望输出2>

示例3:
输入: <你的少量示例输入3>
输出: <对应的期望输出3>

示例4:
输入: <你的少量示例输入4>
输出: <对应的期望输出4>

示例5:
输入: <你的少量示例输入5>
输出: <对应的期望输出5>

用户操作： 准备并粘贴你的5个输入输出示例。

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#### 指令3：生成初始提示词及更优示例 (用户 -> LLM)

目的： 基于提供的示例，让LLM生成一个能够复现这些结果的提示词，并要求LLM提供一套它认为更优的示例集。

提示词格式 (紧接在指令2的示例之后提交)：


[在此粘贴上述步骤2中的5个示例]

请根据以上示例，生成一个能够产生类似输出的通用提示词。
此外，请提供一套比我给出的示例更好、更全面的示例集，用于演示这个新生成提示词的用法和效果。

用户操作： 提交此指令。LLM将返回一个它生成的提示词和一套新的示例。

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### 阶段二：提示词评估与优化 (Prompt Evaluation and Optimization)

*(建议在新聊天会话中进行，以避免上下文干扰)*

#### 指令4：生成提示评估指南 (用户 -> LLM)

目的： 让LLM提供一个关于如何评估提示词有效性的框架。

提示词格式：


请为 <角色> 生成一份详细的提示评估指南。
例如：
角色：提示工程师
角色：AI产品经理
角色：内容创作者

用户操作： 将 `<角色>` 替换为负责评估提示的人员角色。

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#### 指令5：评估生成的提示词 (用户 -> LLM)

目的： 利用LLM生成的评估指南（或其内置知识）来评估在阶段一中生成的提示词。

提示词格式：


[在此粘贴步骤3中LLM生成的提示词]

请根据您在先前对话中生成的提示评估指南（或根据通用的提示评估最佳实践），对此提示词进行评估。
请指出其优点、潜在缺点以及可以改进的方面。

用户操作： 将阶段一（步骤3）LLM生成的提示词粘贴到指定位置并提交。

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#### 指令6：生成改进的替代提示词 (用户 -> LLM)

目的： 基于LLM的评估，要求其提供多个改进后的提示词版本。

提示词格式：


基于你对先前提示词的评估，请生成3个改进的替代提示词。
这些替代提示词应该旨在解决已发现的缺点，并更好地实现原始目标（即产生如我最初在阶段一提供的示例那样的输出）。
请确保每个替代提示词都有其独特的优化侧重点。

用户操作： 提交此指令。

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#### 指令7：选择与编辑 (用户操作)

目的： 从LLM提供的替代方案中选择最佳版本，并进行最终的人工调整。

用户操作：
1.  仔细审查LLM生成的3个改进的替代提示词。
2.  选择最符合你需求、预期效果最好、或最具潜力的一个。
3.  根据需要进行手动编辑和微调，可以结合不同替代方案的优点。
4.  进行充分测试，验证其鲁棒性和在不同场景下的表现。

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### 这种方法的优势：

*   利用LLM的“内部知识”： LLM自身的权重和训练数据影响了提示的生成和评估过程，可能使其更“懂”如何与自己或其他同系列模型高效交互。
*   超越人工直觉： 生成的提示可能包含一些非直观但有效的结构或措辞，这是人类作者可能想不到的。
*   系统化迭代： 提供了一个结构化的方法来系统地改进提示词，而不仅仅是随意尝试。
