近期发现一些读者朋友将 ChatGPT 当作搜索引擎使用，虽然这样做没有错，但却未能充分发挥出 ChatGPT 背后大型语言模型（LLM）的优势，有点像用斧头切菜一样浪费了潜力。
实际上，ChatGPT 的正确使用需要配合清晰、明确的 Prompt，那么 Prompt 是什么呢？
Prompt 的中文翻译是“提示词”，通常是一段文本或问题，用于引导语言模型生成相应的文本回复或完成某项任务。
一般而言，当用户输入一个 Prompt 时，ChatGPT 会根据这个 Prompt 生成一段回复文本。
回复文本的内容和质量取决于模型的训练数据、模型的结构和参数，以及输入 Prompt 的质量和准确性。
一个出色的 Prompt 应该能够清晰地表达用户的意图和需求，并同时包含足够的上下文信息，以便模型生成准确且有意义的回复。
一个出色的 Prompt 至关重要，最好包含三个核心要素：
任务： 清晰而简明地陈述模型应生成的内容任务；
指令： 模型在生成文本时应遵循的具体指令；
角色： 模型在文本生成中应扮演的具体角色。
以一个简单的例子为说明：
Prompt1：请写一篇以环保为主题的文章；
Prompt2：你是一名语文教师，请写一篇以环保为主题 800 字左右的文章。
比较这两个提示，Prompt2 明显更为完整，更能清晰地表达用户的意图和需求：
任务： 写文章；
指令： 以环保为主题，篇幅约为800字；
角色： 语文教师。
除了上述三个要素外，在设计 Prompt 时，结合经验总结了以下几点值得参考：
提供足够的上下文： 提问的背景应该清晰交代，避免像一些技术群里提问时完全不交代背景的情况，这样可以更好地获得有针对性的回答；
保持对话中的角色一致性： 在同一对话中避免频繁切换角色，以保持上下文的一致性。例如，向一个程序员突然提问医疗问题可能导致回答不够优质；
避免使用激烈或带有强烈情感色彩的词汇： 使用激烈言辞的 Prompt 可能导致生成的文本更富情感、强烈或具有争议性。
设计一个 Prompt 以引导 ChatGPT 阅读一段代码：
作为一位经验丰富的程序员，擅长多种编程语言。请您阅读以下代码，并在代码行内添加中文注释。最后，对这段代码进行解读，包括完成的任务和思路。如果存在错误，请指出并提出改正建议。在回答中包含代码的部分，请使用代码段格式。
给定的代码示例如下：
ChatGPT 的回答：
这段代码定义了一个名为CoordSystemSample的类的成员函数UpdateMVPMatrix，其目的是更新传入的glm::mat4类型的矩阵mvpMatrix，以计算模型视图投影（MVP）矩阵。
该函数接受三个参数：angleX和angleY表示绕X轴和Y轴的旋转角度（以度为单位），而ratio表示投影矩阵的宽高比。
在函数内部，首先确保角度在 [0, 359] 范围内，然后将角度转换为弧度。接下来，创建透视投影矩阵Projection和视图矩阵View。视图矩阵使用glm::lookAt函数定义了一个相机位置在(0,0,4)，朝向原点，上方朝向y轴正方向的视图。
然后，通过组合缩放、旋转和平移的变换矩阵，构建了模型矩阵Model。最终，将投影矩阵、视图矩阵和模型矩阵相乘，将结果存储在传入的mvpMatrix中，实现了MVP矩阵的更新。
对于 ChatGPT 的高效使用，有一个方便的资源推荐：prompts.chat/。这个网站收集了各种类型的 Prompt 模板，支持在线编辑和复制，让你无需费心设计复杂的提问，直接拿来使用即可。
从整体来看，ChatGPT在解读代码和回答问题的水平已经相当不错。或许有些读者可能觉得设计 Prompt 时需要考虑太多细节，感觉有点繁琐。没关系，一些常用的 Prompt 模板早已经有人设计好并共享在了这个网站上。
对于 ChatGPT 的高效使用，如果你有一些心得体会，不妨也分享一下。相互学习、分享经验，可以更好地利用这一强大工具。
