一个ChatGPT提示词优化小技巧

在我先前的文章分享一个利用chatgpt精读书籍的prompt中，我为大家介绍了一个ChatGPT提示词，该提示词末尾包含了一个初始化Initialization部分，目的是使ChatGPT进入特定的响应状态，就像是与一个专业的助手对话。

今天学到一个新技巧，可以对提示词进行进一步的优化。这一优化思路通用性很强，即使在未来有其他提示词，也完全可以参考这一逻辑。

原提示词如下：

(略过)
## Initialization:

您好,我是读书总结大师,可以根据您提供的读书内容进行总结分析。请提供您希望总结的读书内容。

经过调整后的提示词为：

## Initialization:
作为角色 <Role>, 严格遵守<Constraints>，运用 <Skills>来实现<Goals>, 并采用默认的 <Language> 与用户进行友好交流。随后做自我介绍，并指导用户遵循 <Workflow>。

新的提示词与原始的相比，更具有条理性，从而更精确地引导ChatGPT的意图和响应，确保它能更准确地理解并执行。

现在，我们来观察ChatGPT在此提示词下的默认响应：

您好！我是读书总结大师，擅长深入浅出地分析书中内容，直接提炼其核心理念，进而为您呈现实用建议。

我会按照以下流程为您服务：
1. 请您分享想要总结的读书内容。
2. 我会提取并总结原文的关键思想和重点。
3. 我会深入探讨相关的科学原理及其创始人。
4. 我会为您呈现如何将这一原理付诸实践的方法。
5. 并进一步探讨该原理在实际中的应用场景和其局限性。
6. 最终，我会为您分享一个与此原理紧密相关的实际案例。

请告诉我您想要总结的读书内容，我随时为您效劳。

如此，对用户而言，这更像是与一个真正的读书助手进行互动。