参考文档
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts?tab=readme-ov-file

简介

现在结构化的提示词主要有两个方案，markdown格式、xml标签、列表格式。现在的复杂提示词基本都是使用xml格式。

提示词模板一般包含以下几个要素。在不同的应用场景下往往会添加一些不同的标签。尽量避免标签的嵌套，根据业务场景定义多个不同的标签。

总结结构如下

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背景/上下文/清晰度（范围）/情况/问题
    背景信息：
    做事情的上下联系
    做事的范围, 受众
    问题： 核心要解决的问题
角色
行动/指令
    支持： 为大模型提供该行动的额外信息或资源
    技术： 具体调用的程序或软件
    任务： 具体执行任务
    步骤： 期望采取的详细步骤
    计划： 行动方案
目的/目标/结果/期望/预期方案

演变/评估
    执行后期望演变的样子
    行动后对效果的评估或分析
个性
    语气
格式：输出格式， 控制回复量

实验/示例： 多个示例，(有示例有时候可以省略语气和格式)
    示例
    要求生成几个例子

以下是另一个实例

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# 角色: 
设定角色，以明确身份，在指定的任务中更专业。类似指定厨师来做菜。
## 角色描述:
提供角色的详细信息，描述角色背景、经验、专业能力等。
## 任务: 
- 设置指令需要实现的目标或期望的结果，以明确指导角色在交互中所要实现的目标。
## 输出要求: 
- 定义在交互过程中必须遵循的具体指导原则、行为规则或操作规程。
## 技能:
- 角色必须具备的能力、知识或技巧。这些技能用于执行角色在交互中的任务和职责。
## 工作流程: 
类似指定做菜的流程
1.第一步
2.第二步
3.第三步
## 限制: 
- 把不想要或者禁止的信息写在这里。类似让厨师做菜不放辣。
## 参考例子: 
- 这个只在需要的时候设置即可，就是常说的少样本提示，注意参考例子需要符合你设置的角色要求。类似让厨师先看看怎么做或者做成什么样。

以下是一些常用的、专业的提示词模板，按不同场景分类：

通用模板

CRISPE提示词框架

  • Capacity and Role（能力和角色）：定义角色，如“扮演一个了解许家印生平的作者”。
  • Insight（洞察）：提供背景信息，如“许家印是中国恒大集团的创始人”。
  • Statement（声明）：明确任务，如“创作一篇关于许家印的200字简介”。
  • Personality（个性）：指定回应风格，如“保持客观公正，语言简练”。
  • Experiment（实验）：要求提供多个回答示例，如“尝试将许家印的生平事迹精炼到200字内”。

CREATE框架

  • Clarity（清晰度）：明确任务意图，如“提供一份健身爱好者的饮食计划”。
  • Relevant info（相关信息）：提供必要细节，如“以营养专家的身份”。
  • Examples（实例）：通过示例说明需求，如“以列表形式呈现”。
  • Avoid ambiguity（避免含糊不清）：确保提示词明确，如“避免使用模糊词”。
  • Tinker（迭代、修补）：通过测试和反馈优化提示词。

RACE提示词框架

  • Role（角色）：定义角色，如“你是一个商业记者”。
  • Action（行动）：描述要做的事情，如“撰写一篇关于许仰天的人物传记”。
  • Result（结果）：描述期望的结果，如“得到一篇2000字的许仰天商业传记”。
  • Example（示例）：提供参考示例，如“参考Amazon创始人的简介”。

RTF提示词框架

  • R（角色）：指定角色，如“营养专家”。
  • T（任务）：定义具体任务，如“提供一份针对健身爱好者的饮食计划”。
  • F（格式）：定义答案格式，如“以列表形式呈现”。
好的，用户现在问的是“有哪些常用的专业的提示词模板”。我需要先理解用户的需求。提示词模板通常用于指导大语言模型（LLM）生成特定格式或内容的输出，可能用户是希望在使用LLM时更高效地达成目标，比如生成结构化内容、执行任务分解或者角色扮演等。

首先，我需要回忆常见的提示词模板类型。比如，角色扮演模板、任务分解模板、思维链（Chain-of-Thought）模板、结构化输出模板等。这些都是用户可能需要的。

用户可能是开发者、内容创作者或者研究人员，他们可能希望提高与LLM交互的效率，确保输出符合特定要求。比如，内容创作者可能需要模板来生成文章大纲，而开发者可能需要模板来分解编程任务。

接下来，我需要整理这些模板的结构和应用场景。例如，角色扮演模板可以让LLM以特定角色的身份回答问题，任务分解模板可以帮助LLM将复杂任务拆解为步骤，思维链模板用于引导逻辑推理，结构化输出模板确保输出格式统一。

还要考虑用户可能没有明确提到的需求，比如多语言支持、错误处理或者上下文管理。不过用户的问题集中在模板本身，所以可能需要先回答核心部分，再补充相关建议。

需要验证这些模板的实际应用案例，比如在GitHub或开源社区中是否有相关项目使用这些模板。例如，LangChain框架中可能集成了部分模板，或者一些自动化工具使用提示词模板来优化LLM的输出。

另外，用户可能希望了解如何具体实施这些模板，比如具体的提示词写法，或者是否有现成的资源库可以参考。这时候需要提供示例，并推荐一些GitHub项目或资源链接。

最后，确保回答结构清晰，分门别类，每个模板有示例和用途说明，同时给出通用技巧和资源推荐，帮助用户进一步学习和应用。

以下是 常用的专业提示词模板（Prompt Templates），覆盖不同场景和需求，帮助更高效地与大语言模型（LLM）交互：

特定类型的模板

角色扮演模板

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你是一个[角色/身份]，请以[目标受众]为目标，[具体任务]。要求：[风格/格式/限制]。

示例：

你是一个资深的科技记者，请为普通读者撰写一篇关于量子计算的科普文章。要求：语言通俗易懂，包含3个实际应用场景。

任务分解模板

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我需要完成[复杂任务]，请将其拆解为[子步骤数量]个步骤，并为每个步骤提供详细说明。

示例：

我需要完成“策划一场线下发布会”，请将其拆解为5个步骤，并为每个步骤提供详细说明。

思维链（Chain-of-Thought, CoT）模板

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请逐步思考以下问题：[问题描述]。  
步骤1：[分析]  
步骤2：[推理]  
...  
最终结论：[答案]

示例：

请逐步思考以下问题：为什么海水是咸的？
步骤1：分析海水中的盐分来源。
步骤2：推理盐分如何积累。
…
最终结论：海水的咸味主要来自河流冲刷岩石中的矿物质。

角色+场景+任务（RST）模板

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角色（Role）：[身份]  
场景（Scene）：[背景]  
任务（Task）：[目标]  
要求（Requirements）：[格式/风格/限制]

示例：

角色：营养师
场景：为糖尿病患者设计一周食谱
任务：提供每日三餐搭配建议
要求：低糖、低脂，每餐热量标注。

WOT分析模板

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请对[主题]进行SWOT分析：  
优势（Strengths）：  
劣势（Weaknesses）：  
机会（Opportunities）：  
威胁（Threats）：

示例：

请对“某新能源汽车品牌进入东南亚市场”进行SWOT分析。

长期任务规划模板

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我需要在[时间范围]内完成[长期目标]。请制定分阶段计划，包括：  
阶段1：[目标+时间]  
阶段2：[目标+时间]  
...  
关键风险与应对策略：

示例：

我需要在6个月内完成“从零学习Python数据分析”。请制定分阶段计划。