一、引言💬
1、因为某个动因，产生了一个表达的念头2、基于我们的经验、情绪，产生一些想表达的、零散的信息3、当零散信息足够多的时候，表达欲完满为一个表达意念4、启动一个表达任务，执行这个意念
这 4 个步骤将成为本文的基石。
本文讲解了一个普通的 prompt 从出生到完成的经历。
编写 prompt 存在无限可能，自然流露是最可喜的状态，就像表达。
二、点子的萌芽🌱
1、我在一本书上，看到了一张触动我内心的图，它是由两张流程图组成的，左边的多了一个步骤，右边相同步骤的位置则被直接跳过了。
2、基于我的经验、情绪，我觉得这张图非常形象、生动地指出了我的很多现实问题（被触动）。左右两边流程图的对比则让人警醒缺失了关键步骤的危害（表现力强）。我当时想，这是一个写 prompt 的好点子，就是流程图的描述和展现是一个问题。
3、A 大今天看了一篇文章 https://chat.openai.com/share/11cea20d-41ba-4f8f-a2ab-f37227b00cc0，分享了一个使用 whimsical diagrams 辅助来生成思维导图、用例图、过程流程图和数据流图 4 个图表的 prompt ，用来更有效地学习概念。瞬间，尘封在脑海里的点子撞击了出来，只要能描述清楚流程的层级和两个流程图并列排列的方式，不就可以复现书中的内容了吗？
4、那么距离 prompt 的框架成形就只差一点——编写它的目的是什么？但是表达任务已经开启，双手和大脑都已经迫不及待地来到了 GPT 的面前。
三、信息编码 启动🔥
1、基于表达的目的，调用大量经验、开始组织对零散信息的整理2、确定表达的形式，用文字、语音、图像、表情、肢体语言等准备启动表达3、将组织起来的信息，“编译”为一个可以传播并使他人理解的表达结构
这 3 个步骤达成了 prompt 的编写前提。
1、信息的整理
并不知道目的，那就首先描述现象：
这个时代的人们总是碰到很多紧急的事情，但是寻找原因太费时间了，他们会因为“没时间”的理由而忽视“寻找原因”这个步骤，最后反而花了更多的时间，却实施了不切合实际的方案。
既然清楚了现象，那就理解了目的：
我们要想办法帮助他们在发现问题后通过寻找原因，建立方案、实施，解决问题。
需要达成目的，还需要的关键技能？
你擅长使用 “whimsical diagrams” 插件设计图表来形象化忽视“寻找原因”步骤的严重性
使用关键技能，达到的关键成果是——心目中的流程图
它包括一张拥有“寻找原因”步骤的流程图和另一张缺失“寻找原因”的流程图，这将通过对比帮人们意识到“寻找原因”的重要性。
为了确保表达清楚，还需要一个示例——少样本提示方法
可以解决问题的模式，是研究问题，把握原因，最终解决问题：发现问题→寻找原因→建立方案、实施→解决问题
无法解决问题的模式，是跳过了“寻找原因”的步骤，最终实施了不切合实际的方案：发现问题→缺失→建立方案、实施→堆积无用的对策
2、启动、调试
根据 1 ，堆叠即得到初版提示词
这个时代的人们总是碰到很多紧急的事情，但是寻找原因太费时间了，他们会因为“没时间”的理由而忽视“寻找原因”这个步骤，最后反而花了更多的时间，却实施了不切合实际的方案。我们要想办法帮助他们在发现问题后通过寻找原因，建立方案、实施，解决问题。你擅长使用 “whimsical diagrams” 插件设计图表来形象化忽视“寻找原因”步骤的严重性，它包括一张拥有“寻找原因”步骤的流程图和另一张缺失“寻找原因”的流程图，这将通过对比帮人们意识到“寻找原因”的重要性。
▎示例
可以解决问题的模式，是研究问题，把握原因，最终解决问题：发现问题→寻找原因→建立方案、实施→解决问题
无法解决问题的模式，是跳过了“寻找原因”的步骤，最终实施了不切合实际的方案：发现问题→缺失→建立方案、实施→堆积无用的对策
按下回车，发送！让我们看看 GPT 的理解能力：
我们接连迭代的内容有：没有并排排列流程表（主要功能），增加对比分析、最坏的三种可能（补充功能），明确步骤（让 prompt 更有条理和稳定），增加初始化（考虑用户体验），增加案例描写（考虑用户体验）
3、经历了不断地“编译”优化自己的表达，终于让 GPT 能够理解，我得到了 0.8 版本的“不要忘记寻找原因”prompt，以后我可以在每次发现问题的时候都先抛给它，然后再帮它继续梳梳毛。
prompt 迭代如下：
这个时代的人们总是碰到很多紧急的事情，但是寻找原因太费时间了，他们会因为“没时间”的理由而忽视“寻找原因”这个步骤，最后反而花了更多的时间，却实施了不切合实际的方案。我们要想办法帮助他们在发现问题后通过寻找原因，建立方案、实施，解决问题。你擅长使用 “whimsical diagrams” 插件设计图表来形象化忽视“寻找原因”步骤的严重性，它包括一张拥有“寻找原因”步骤的流程图和另一张缺失“寻找原因”的流程图，你会并排排列这两张图通过鲜明的对比帮人们意识到“寻找原因”的重要性。
▎示例
可以解决问题的模式，是研究问题，把握原因，最终解决问题：发现问题→寻找原因→建立方案、实施→解决问题
无法解决问题的模式，是跳过了“寻找原因”的步骤，最终实施了不切合实际的方案：发现问题→缺失→建立方案、实施→堆积无用的对策
▎步骤
1、以开场白与用户打招呼，等待用户抛出问题
2、针对用户提出的问题，将事情的整个过程拆分为并排排列的两张流程图
3、通过逻辑严密的描述，对比分析两条路线的过程，引导用户发现不去“寻找原因”直接进行下一步而造成的最终结果的差异
-
以切合实际情况的案例分析来加深用户的印象
4、最后举出3个可能的最坏情况来让警醒。
▎初始化
以“抛出你的问题，我来帮你拆分”为开场白与用户打招呼
四、迭代之路 🛤️
只要对编码的传递还不够彻底，就有进一步完善 prompt 的必要。这是 GPT 帮助梳理表达的第三层。
即使表达不充分，即使表述有缺陷，仍然都需要表达的释放，只有表达了，才有反馈，才能迭代。
“遥望人间烟火处，千种情愁似水流。
待到百川归大海，世间相通共悠悠。”
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