Tutoriel rapide d'ingénierie de mots au niveau nounou : du modèle structuré à la sortie stable

🛒 Pour les travailleurs du savoir et les développeurs, maîtrisez la méthode d'écriture de mots d'invite structurés et d'évaluation itérative à partir de zéro.

Objectifs du didacticiel et lecteurs applicables

Ce didacticiel vous apprend à maîtriser les méthodes de base et les étapes pratiques de l'ingénierie des mots rapides : écrire des mots rapides de manière structurée, évaluer les itérations avec des exemples et créer une bibliothèque de modèles personnels. Aucune connaissance en programmation n'est requise et il convient à tous les travailleurs intellectuels, opérations, produits et développeurs qui souhaitent utiliser de grands modèles de manière stable. Il faut environ 90 minutes pour apprendre et commencer.

1. Liste de contrôle de préparation

• [ ] Enregistrez un compte grand modèle disponible (choisissez parmi ChatGPT / Claude / DeepSeek, le tutoriel utilise DeepSeek comme exemple, il est gratuit et adapté au chinois)
• [ ] Préparer un outil de prise de notes (Notion / Feishu / local Markdown) pour l'enregistrement des modèles
• [ ] Préparer une tâche vraiment répétitive (telle que : rédiger des rapports hebdomadaires, rédiger une copie de produit, organiser des procès-verbaux de réunion, rédiger du SQL) -[ ] Préparer 3 à 5 « échantillons d'entrée » et « échantillons de sortie attendus » (échantillons d'acceptation) de la tâche

2. Comprendre les quatre éléments des mots rapides

Un mot d'invite de sortie stable contient généralement quatre parties :

1. Rôle : laissez le modèle entrer dans l'état avec une identité spécifique (telle que "Vous êtes un chef de produit senior")
2. Tâche : Clarifier ce qu'il faut faire (par exemple "organiser les exigences dans un plan PRD")
3. Exigences : Contraintes d'acceptabilité (format, longueur, ton, tabous)
4. Exemple : donnez 1 à 3 démonstrations d'entrée et de sortie (quelques plans) et contraignez le formulaire de sortie

Règle générale : lorsque la description de la règle ne fonctionne pas, ajoutez des exemples ; lorsqu'il y a trop d'exemples, réduisez-le au 1-3 le plus typique.

3. Utilisez le modèle de cinq paragraphes pour écrire le premier mot d'invite

Copiez le modèle ci-dessous et remplacez le contenu entre parenthèses pour obtenir la première version de l'invite :

# rôle
Vous êtes {identity description} et bon en {capacité}.

# Tâche
Veuillez compléter : {description spécifique de la tâche}

# entrée
{saisie de tâche ou texte original}

# Exigences
1. Format de sortie : {JSON/table/list/paragraph}
2. Longueur : {Nombre de mots ou de paragraphes}
3. Ton : {formel/convivial/concis}
4. Tabou : {Choses à ne pas faire, comme "Ne pas inventer de données"}
5. S'il y a des informations incertaines, veuillez marquer [à vérifier]

# Exemple
Entrée : {exemple d'entrée}
Résultat : {exemple de résultat}

Collez et exécutez dans DeepSeek et observez si le résultat répond aux critères d'acceptation.

4. Utilisez des exemples pour évaluer les mots d'invite d'itération

Les bons mots d'invite sont "testés", pas écrits correctement en une seule fois :

1. Créer un échantillon d'acceptation : préparez 3 à 5 groupes de « entrée → sortie attendue ».
2. Exécution du test : exécutez chaque ensemble d'entrées via les mots d'invite actuels.
3. N'oubliez pas le mode d'échec : à quelle catégorie appartient l'échec statistique : mauvais format/mauvais contenu/omission/digression.
4. Révision ciblée : Si le format est erroné, ajoutez des exemples et des contraintes de format ; si le contenu est erroné, ajoutez des restrictions telles que « uniquement basé sur la saisie, aucune connaissance externe supplémentaire » ; s’il y a des omissions, ajoutez une liste de contrôle.

Exemple d'itération : le mot d'invite nécessite la sortie d'une table, mais le modèle génère une liste. Ajoutez simplement « Le tableau Markdown doit être affiché, les noms de colonnes incluent : X, Y, Z » dans les « exigences » et donnez un exemple du tableau.

5. Contrôler le caractère aléatoire et la stabilité

• La plupart des produits de dialogue sont aléatoires par défaut et les résultats du même mot d'invite fluctuent.
• Lorsqu'une cohérence stricte est requise (comme la génération par lots de modèles), définissez la « température » sur 0 ou proche de 0 dans l'API.
• Pour les tâches de conclusion commerciale, « échantillonnage multiple + décision majoritaire/manuelle » peut être utilisé pour réduire les erreurs occasionnelles.
• Des instructions importantes sont placées au début et à la fin du mot d'invite (effet tête-bêche) pour éviter qu'un contexte long ne dilue l'attention.

6. Établir une bibliothèque de modèles personnels

1. Créez une page « Modèle Word d'invite » dans l'outil de prise de notes. Chaque modèle a une carte. Les champs sont : tâche, texte intégral du mot d'invite, exemple d'entrée, exemple de sortie, limite applicable et gestion des échecs.
2. Créez des modèles stables pour les tâches à haute fréquence selon la classification des tâches (écriture/organisation/analyse/codage/service client).
3. Versionnement du modèle : chaque modification majeure est enregistrée en tant que nouvelle version, et la raison et la date de la modification sont marquées.
4. Examinez les cas d'échec chaque semaine et précipitez les expériences communes dans des modèles.

7. Méthode de vérification

• Taux de réussite : Le même mot d'invite atteint la norme en même temps sur 5 ensembles d'échantillons d'acceptation ≥ 4 ensembles
• Stabilité : la même entrée est exécutée trois fois et le contenu clé de la sortie est cohérent
• Limites claires : Peut expliquer clairement les situations dans lesquelles le modèle "ne s'applique pas"
• Transférable : remettez le modèle à vos collègues et vous pourrez produire des résultats conformes aux normes sans votre explication.
• Une fois la norme satisfaite, le modèle est considéré comme prêt à être utilisé en production.

8. Foire aux questions et dépannage (FAQ)

1. Pourquoi mes mots d'invite sont-ils affichés en détail mais toujours désordonnés ? Vérifiez les exemples manquants ; les exemples de quelques plans sont les plus efficaces pour les contraintes de classe de format.
2. Les résultats du même mot d'invite sont parfois bons et parfois mauvais ? Abaissez la température ou échantillonnez plusieurs fois ; mettez des contraintes clés au début et à la fin.
3. Le modèle compile toujours des données ? Précisez clairement que "ne vous fiez qu'au contenu d'entrée, n'ajoutez pas de faits externes" et exigez que la marque [soit vérifiée].
4. La seconde moitié de la tâche de texte long est-elle hors sujet ? Divisez-les en plusieurs sous-tâches et traitez-les étape par étape, ou répétez les instructions clés au milieu.
5. Le modèle devient invalide après la mise à niveau de la version du modèle ? Établissez un mécanisme de retest et réexécutez l'échantillon d'acceptation une fois le modèle mis à jour.
6. Y a-t-il une grande différence dans les performances des différents modèles ? Liaison rapide de mots et de modèles : enregistrez une version affinée de chaque modèle principal et marquez les modèles compatibles.

9. Extension avancée

• Ingénierie API : encapsulez des modèles stables dans des fonctions/interfaces et utilisez du code pour appeler et évaluer par lots
• Évaluation automatisée : utilisez des scripts pour exécuter des échantillons d'acceptation par lots afin de quantifier l'effet des révisions de mots rapides
• Chaînes de réflexion et techniques avancées : utilisez les instructions étape par étape de « analyser d'abord, puis répondez » pour des tâches de raisonnement complexes afin d'améliorer la qualité du raisonnement
• Mots d'invite → Réglage fin : lorsque les mots d'invite ont des rendements décroissants, utilisez des ensembles de données de scène haute fréquence pour affiner le modèle afin d'obtenir une personnalisation d'ordre supérieur.

10. Exemple pratique : transformer "la rédaction d'un rapport hebdomadaire" en un modèle stable

Prenons l'exemple de la tâche « Génération de rapport hebdomadaire » pour démontrer une itération complète de mot d'invite :

v1 (écriture nue) : Aidez-moi à rédiger un rapport hebdomadaire - la sortie est très dispersée, le format est erroné et ne peut pas être utilisé.

v2 (plus structure) : complétez les rôles, les tâches, les exigences et les exemples selon le modèle en cinq étapes :

# rôle
Vous êtes un assistant de projet consciencieux et minutieux.

# Tâche
Générez un rapport hebdomadaire basé sur les dossiers de travail que je fournis.

# Exigences
1. Divisé en trois parties : progrès cette semaine/problèmes et risques/plan pour la semaine prochaine
2. Énumérez chaque partie avec les points clés et marquez la personne en charge de l'avancement.
3. Comptez uniquement sur le contenu que j'ai fourni et n'y ajoutez rien.
4. Format de démarque de sortie

# entrée
{Coller le relevé de travail de cette semaine}

La structure de la v2 est correcte, mais le "responsable de l'annotation au service progrès" rate souvent la cible.

v3 (exemples ajoutés) : ajoutez un ensemble d'exemples d'entrée et de sortie pour permettre au modèle de suivre le formulaire de sortie. Dans le même temps, "uniquement basé sur l'apport, pas de supplément" a été évoqué au début pour renforcer les contraintes.

v4 (limite ajoutée) : ajout de « Ne pas inclure les questions non mentionnées dans le dossier de travail dans le plan de la semaine prochaine » pour éviter que le modèle ne prenne ses propres décisions.

Après chaque modification, exécutez le test avec 3 à 5 ensembles d'enregistrements différents pour calculer le taux de réussite. Lorsque 5 groupes consécutifs répondent aux normes, la version 4 sera stockée dans la bibliothèque de modèles, avec des échantillons d'acceptation et des instructions de gestion des échecs en pièce jointe. Cette voie « écriture nue → ajout de structure → ajout d'exemples → ajout de limites → exécution de tests pour répondre aux normes » convient à presque toutes les tâches répétitives.

11. Tableau de recherche rapide des mots de commande courants

La combinaison de ces mots d'instructions dans un modèle de cinq paragraphes peut couvrir la plupart des tâches d'écriture, d'organisation et d'analyse.

12. Résumé : Transformez les mots-clés en habitudes

Le mot d'ordre du projet n'est pas « la mémorisation d'un modèle », mais un processus « d'expression d'une pensée claire ». Des progrès constants peuvent être obtenus en adhérant à trois principes : premièrement, il existe des critères d'acceptation (utiliser des exemples pour parler, ne pas se fier aux sentiments) ; deuxièmement, la structure d'abord (formule en cinq étapes de rôle-tâche-exigence-exemple-entrée) ; troisièmement, une itération continue (chaque échec est converti en amélioration du modèle). Précipitez des mots d'invite matures dans la bibliothèque de modèles d'équipe afin que chacun puisse se tenir sur les épaules de ses prédécesseurs et produire de manière stable. C'est la valeur à long terme du projet de mots-clés.