OpenAI 提示工程基础指南

TL;DR

OpenAI 的新提示指南解释了如何通过关注期望结果来编写有效的 ChatGPT 提示，可选择性地添加目标、上下文、输出和边界信息，使用户无需依赖严格语法即可获得准确、安全且可复用的结果。

提示结构 – 从结果开始

关键点： 每个提示都应以说明期望结果开头，而不是列出逐步指令。这能引导模型聚焦于最终输出，并赋予其选择最佳方法的自由。

示例：

将这些会议笔记转化为项目团队的简短更新。
将决策和下一步行动放在最前面。

该提示告诉 ChatGPT 要创建什么 以及 谁将阅读，这对许多任务已足够。

何时添加细节 – 目标、上下文、输出、边界

元素 应包含的内容 何时重要
目标 你希望 ChatGPT 执行的高层次操作。 对于较大或高风险任务至关重要。
上下文 相关的文档、电子表格、截图或 URL，用于支持答案。 当答案依赖于特定数据或视觉信息时使用。
输出 期望的格式、长度、受众或详细程度。 当结果的呈现方式很重要时（例如，一页高管摘要）。
边界 防止意外更改的约束（例如，保持预算数字不变，标记缺失数据）。 对于安全、合规性，或错误会导致结果不可用时至关重要。

仅包含影响答案的元素；无需填满所有字段。

添加有用上下文

  • 文件： 需要总结、比较或创建文件时，附加 PDF、电子表格或演示文稿。
  • 图像： 附加截图或图表，并指出相关区域以提供视觉上下文。
  • 网络搜索： 当需要最新信息时请求实时搜索，并要求提供来源以验证答案。
  • 项目： 使用 项目 在相关对话中共享持久的文件和资料夹。

连接的资料源

当插件提供对外部服务（如 Google Drive、Slack 等）的访问时，请命名资料源及所需的具体信息，例如：

使用 Drive 中最新的项目计划，以及项目 Slack 频道中的相关决策和更新，准备一份状态更新。

模型将自动检索指定项目，无需你描述每个搜索步骤。

插件与个性化

  • 插件 为 ChatGPT 提供可复用的工具集成（Drive、Gmail、GitHub 等）。通过在输入框中输入 @ 并选择所需工具来调用插件。
  • 个性化 设置（设置 → 个性化）允许你设置默认个性或自定义指令，适用于所有对话。将对话特定的偏好保留在提示本身中。

定义边界

边界可防止模型执行意外操作。仅包含最重要的一两个约束，例如：

  • 保持已批准的日期和预算数字不变。
  • 仅使用提供的资料；发现缺失信息时应标记，而非猜测。
  • 将消息准备为草稿——不要发送。

说明预期用途

告知模型你将如何使用结果，以便其调整长度、细节和组织方式：

  • 创建一份一页的摘要，供主管快速浏览，决策内容优先。
  • 起草一封跟进邮件，列出负责人和截止日期。
  • 生成一张计划支出与实际支出的对比表格，并突出显示超过 10% 的差异。

对于关键输出，可在接受结果前要求进行最终验证步骤（例如，“确认每个行动项都有负责人和截止日期”）。

迭代式提示 – 调整 vs. 排队

当生成过程正在进行时，你可以：

  • 调整： 向当前运行添加消息以改变方向、补充缺失细节或提供新信息。
  • 排队： 将消息保存至下一次运行，适用于需等待当前工作完成的后续操作。

在桌面应用中，默认行为可在 设置 → 通用 → 跟进行为 中设置。在 CLI 中，按 Enter 进行调整，按 Tab 进行排队。

项目更新的完整提示示例

为周一的领导层会议准备一份一页的项目状态更新。使用 Drive 中最新的项目计划，以及项目 Slack 频道中的相关决策和更新。

以领导层需要做出的决策和下一步行动开头。总结进展、风险、负责人和截止日期。保持已批准的日期和预算数字不变。标记任何冲突或缺失的信息，且不要发送或发布任何内容。

在完成前，请检查每个下一步行动是否都有负责人和截止日期。

该提示涵盖了 目标、上下文、输出、边界 和最终验证请求，而无需枚举每个步骤。

语音输入快捷键

在 ChatGPT 桌面应用中，按 Ctrl + Shift + D 可直接将语音转录输入到输入框，然后编辑后再发送。

实用提示模板

理解一个主题

向从未投资过的人解释复利是如何工作的。
使用一个具体例子，并定义你引入的任何金融术语。

起草与润色写作

起草一封友好的邮件，拒绝这次邀请，因为我会出差。
控制在 120 字以内，并为未来活动留出余地。

比较选项

为一年国际旅行两次的个人比较这两个手机套餐。
以表格形式展示重要差异，然后推荐一个并解释权衡。

规划实际任务

规划五顿工作日的晚餐，每顿不超过 30 分钟。
避免花生，跨餐次复用食材，并最终生成一份整合的购物清单。

何时使用 ChatGPT Work 而非普通聊天

  • 聊天： 适合快速提问、简短重写、头脑风暴和轻量级草稿。
  • ChatGPT Work： 专为需要多个资料源、工具集成、顺序步骤或生产就绪文件的任务设计。在 Work 中，你需明确描述期望结果，提供资料，命名受众，并指定审查流程。

高效使用 ChatGPT Work

  1. 从单一可审查的结果开始。 仅包含相关资料，定义受众、格式和长度。
  2. 区分必要工作与可选润色。 当方法重要时请求计划，并在影响外部系统前要求明确批准。
  3. 迭代： 审查首次输出，优化提示，并为重复任务复用工作流。

将资料转化为成品文件（示例）

  • 高管简报与幻灯片： 附加季度报告，指定高管受众，请求以决策为导向的简报，并要求生成包含每个数据点引用的六页幻灯片。
  • 决策研究备忘录： 请求比较三个客户支持平台，包含价格、安全性和迁移工作量，并要求生成附有链接、假设和待解决问题的备忘录。
  • 发布计划： 提供产品简报，请求时间表、负责人、依赖项、风险矩阵、公告草稿、常见问题解答和发布日检查清单，并对任何缺失决策进行标记。

对于重复自动化任务，先在普通聊天中优化提示，然后在该聊天中安排任务或创建独立的定时任务。

代码导向工作的 Codex 指南

  • 解释代码库： 说明目标，选择相关文件，请求摘要、图表或清单。
  • 修复 bug： 提供可复现步骤、约束（例如保持 API 结构不变），并要求 Codex 提出最小补丁并运行验证测试。
  • 编写测试： 指向函数，请求编写符合项目规范的单元测试。
  • 从截图原型： 附加图像，指定框架约束（React、Vite、Tailwind、TypeScript），并请求完整组件代码及 README。
  • 迭代 UI： 启动开发服务器，然后给出聚焦的样式或布局提示；在浏览器中审查更改，并告知 Codex 保留或回滚修改。
  • 将重构委托给云端： 创建本地计划，然后将实现交由在隔离环境中运行的云端 Codex 环境处理。
  • 代码审查： 在 CLI 中使用 /review 或在 GitHub PR 中标记 @codex 以获取安全导向的反馈。
  • 文档更新： 要求 Codex 修改特定文档，验证链接有效性，并迭代直至渲染页面正确。

安全与验证实践

  • 对高影响力输出始终请求最终检查（例如，“确认每个下一步行动都有负责人”）。
  • 使用边界防止模型修改关键数据。
  • 在发布、发送或提交前手动审查生成的文件。
  • 使用插件或连接资料源时，确保已配置适当的计划和工作区权限。

结论

OpenAI 的提示指南提供了一个清晰、模块化的框架——目标、上下文、输出、边界——使用户能够编写简洁、以结果为导向的提示，利用连接的资料源和插件，并通过调整或排队安全地迭代。遵循这些最佳实践，用户可在写作、分析和代码导向工作流中从 ChatGPT 和 Codex 获得更高品质、更可靠的结果。

Sources