《掌握LLM应用：从新手到成为专家的路径和实践指南》展示了我如何有效使用大语言模型（LLM）工具，以提升个人成长和提问能力，以及把问题变成跟LLM交互的思考、方法和实践。书中不仅涵盖了LLM如何在工作、学习和生活中带来革命性变革，还详细探讨了如何构建高效的Prompt、提升与LLM的交互技巧。本书通过丰富的案例分析、实践技巧，帮助读者快速掌握LLM的核心技能。无论你是新手还是有经验的用户。

构建一个从观察现象到数字化信息编码，到提出问题到分析和解决问题的最佳实践。
从现象到LLM驱动的决策智能，是对于从观察、到建立信息化系统、到构建决策支持系统的抽象和简化，是信息化进一步形态。每个人因此而受益。结从观察到现象到输出高质量Prompt的思考流程和实践方法，全文旨在阐述其必要性、重要性的原因及其具体操作实践。
  1. 观察现象

• 明确观察内容：首先明确你想要AI生成的内容。你可能从某个具体问题、需求、或想法出发，比如写作、编程、数据分析等。
• 记录特征：观察和记录所发现的现象和问题的具体表现。比如，在你输入问题时，AI的回答是否不够详细、不够准确，或者生成内容与需求不符。
• 客观活动、行为信息化数据化，并构建个人应用的提示词上下文。
  

  2. 分析现象

• 确定问题的核心：分析AI输出不符合期望的原因。是因为问题描述不清楚、上下文不完整，还是输入指令不明确？
• 识别信息空白：思考AI在处理过程中可能缺乏什么信息，是专业术语、具体要求，还是对场景的理解？
  

  3. 构建Prompt思路

• 提炼目标：明确希望AI完成的任务，具体到生成哪类内容（如：总结、回答问题、写作等）。例如，你需要AI生成的是摘要还是创意写作，或者是执行某种分析。
• 设定角色和指令：通过角色设定可以提升AI对上下文的理解。例如，如果你需要AI生成法律文本，可以让它以“律师”的身份撰写。可以明确设定任务类型、语气和风格要求。
• 分解任务，逐步引导：对于复杂任务，可以将其分解成多个步骤，通过连续多个Prompt逐步输出。例如先生成提纲，再扩展为详细内容。
  

  4. 实践与验证

• 实验与优化：输入构建好的Prompt，观察AI输出的内容是否符合预期。通过不断尝试和调整Prompt的方式，例如精简语句、增加上下文、添加具体的指令，优化生成效果。
• 循环调整：根据输出效果，循环优化。添加示例、种子词或少量样本提示。
  

  5. 最佳实践

• 确保问题清晰明确：问题描述要避免模糊和多义，保证Prompt明确具体，并且使用精准的语法和逻辑。
• 注重细节与格式：Prompt中的关键词、指令、角色等应当明确标注，避免误解。
• 使用零、一、少量样本技巧：根据具体情况，提供零样本、一样本或少样本来帮助AI理解任务。
  

  通过这些思考和实践步骤，逐步从观察现象到优化Prompt输出，可以提高生成内容的质量和准确性。