提示词的逻辑与生活

让模型扮演一个角色，从而决定它的用词、深度和视角。

背后的逻辑它固定了说话人的立场。就像在论证中选定一个视角，它会影响哪些前提显得相关、用哪些词。但它不会带来任何知识或资质。

?不写这一项，模型就得猜 你想要哪种专家的口吻、多详细、从什么角度说。

注意： 角色是一身戏服，不是一纸资格证。扮演医生的模型并不是医生，所以健康、法律或钱的建议，要找真正的专业人士核实。

谁会读或用这个回答，他们已经知道些什么。

背后的逻辑它设定了回答可以默认的共同背景。什么算信息充分，取决于听的人是谁，所以受众决定了要解释多少。

?不写这一项，模型就得猜 要不要讲基础知识，读者认识哪些词。

注意： “新手”这种模糊的受众帮助不大。不如说清楚他们已经知道什么，拿到回答后要做什么。

回复的情绪色彩：友好、正式、坚定、俏皮或平和。

背后的逻辑语气改变的是怎么说，而不是说了什么。逻辑把内容和表达分开，语气就是对表达的要求。

?不写这一项，模型就得猜 听起来该温暖、中性、正式还是直接。

注意： 语气可能把内容弄模糊。如果你要求“让人安心”，要检查回复有没有把你本该听清楚的事实说软了。

用哪种语言回答，用词要多通俗或多专业。

背后的逻辑一句话只有双方理解一致才管用。选好语言和阅读难度，可以避免晦涩，这正是格赖斯的方式准则提醒的。

?不写这一项，模型就得猜 用哪种语言、简体还是繁体、多深的难度。

注意： 翻译可能读起来很流畅，却仍然是错的。重要的东西，比如药品说明或合同，请找精通这门语言的人检查。

你所处情况的基本事实，回答应该以此为基础。

背后的逻辑背景提供前提，也就是被当作已知的说法。结论的好坏，取决于它出发时的前提。

?不写这一项，模型就得猜 你的处境。于是它会用一个典型情况来填空，而那未必是你的情况。

注意： 错误的前提会换来自信满满的胡说。如果你给的背景事实错了或过时了，推理再漂亮的回答也很可能是错的。

一个或几个样本，展示好答案长什么样。

背后的逻辑示例靠归纳起作用：模型从几个例子里推出一个一般规律。和所有归纳一样，它选中的规律未必是你想的那个。

?不写这一项，模型就得猜 你脑子里想的风格、长度和规律。

注意： 模型可能照着示例学得很像，连其中的巧合也照搬。如果你的示例全是吃的，就等着收到更多跟吃有关的名字吧。请有意让示例多样一些。

必须出现的词或名字，或者用来锁定话题的词。

背后的逻辑关键词标出了回答必须围绕的主题词。它们像一道相关性测试：一个回答如果完全没碰到它们，就是跑题了。

?不写这一项，模型就得猜 你在意的具体名字、事物或想法是哪些。

注意： 关键词列得太长，就成了词语大杂烩。挑几个真正重要的词，并检查它们用得对，而不是硬塞进去。

为请求中可能有多种意思的词下定义。

背后的逻辑给词下定义，可以防止偷换概念，也就是一个词在中途悄悄换了意思。定义让关键词从头到尾指的都是同一样东西。

?不写这一项，模型就得猜 一个有歧义的词，你心里指的是哪种意思。

注意： 自己的话，自己总觉得一看就懂。“便宜”“尽快”“健康”“短”这些词，正是误解藏身的地方。用数字把它们钉住。

回答应该涵盖什么，又该略去什么。

背后的逻辑范围设定了论域：这场对话谈论的那一组对象。说法要在这个论域里评判，论域模糊，答案也会模糊。

?不写这一项，模型就得猜 该讲多宽或多窄，什么算跑题。

注意： 范围太窄，可能把重要的东西挡在外面。可以请模型提醒你边界外不远处有什么要紧的事。

回答必须遵守的规则，比如长度、花费或要避开的东西。

背后的逻辑限制是必要条件：违反任何一条，回答就不合格，别的方面再好也没用。但满足所有限制，也不等于回答就够好。

?不写这一项，模型就得猜 你的硬性限制。于是它可能推荐你根本用不上的东西。

注意： 请自己逐条对照检查。模型有时会悄悄违反某条规则，比如字数，却说得好像遵守了一样。

你的任务，或你需要的信息，属于哪个时间段。

背后的逻辑这一项主要是实际需要，不太关乎逻辑。聊天模型是你问它才答，不按日程工作。逻辑上的部分是时间标记：很多说法只是截至某个日期才成立。

?不写这一项，模型就得猜 哪些日期要紧，事实要多新。

注意： 模型有知识截止日期，也可能不知道今天是几号。凡是跟时间有关的，请自己告诉它日期，最新的事实要另找来源核实。

回答的形状：清单、表格、步骤、邮件或一小段话。

背后的逻辑格式约束的是形式，不是内容。它回应了格赖斯“要有条理”的建议：同样的信息，换成一眼能扫完的形状，就更容易核对。

?不写这一项，模型就得猜 你要清单、表格、段落还是步骤。

注意： 整齐的表格能让猜测看起来像事实。格式让回答更好读，并不让它更可靠。

你希望回答达成什么：整个请求的意义所在。

背后的逻辑目标就是你推理要走向的结论。没有它，相关性就没有锚点，因为格赖斯把相关性和对话的目的联系在一起。

?不写这一项，模型就得猜 你为什么问。于是它分不清什么才有用。

注意： 说出目标可能让回答偏向它。请说“帮我做决定”，而不是“说服我”，除非你真的只想听一面之词。

回答结尾要落到的下一步，给你自己，或给读到它的人。

背后的逻辑论证可以以一个实践性的结论收尾：决定该做什么。行动号召把推理变成一个清楚的下一步。

?不写这一项，模型就得猜 要不要以下一步收尾，下一步是什么。

注意： 太强硬的行动号召会适得其反。只要一个清楚、诚实的下一步，不要施压，也不要编造“仅剩两个名额”这类紧迫感。

回答应该指明的出处，方便你核对每个说法从哪里来。

背后的逻辑引用来源把一个说法和它的证据连起来。它服务于格赖斯的质的准则：缺乏充分证据的话不要说。

?不写这一项，模型就得猜 你需不需要来源，信任哪类来源。

注意： 模型可能编造看起来很真的引用：像模像样的标题、作者和链接，其实根本不存在。能给自己的来源就自己给，每条引用都要亲自打开看过再相信。

支持说法的数字，比如数量、平均值或比率。

背后的逻辑用数字支持一个一般性说法，是归纳的一种。数字只有真实、够新、而且针对的是对的人群，才能支持说法。

?不写这一项，模型就得猜 你要不要数字，要多精确。

注意： 模型可能给出看似精确、却没有真实来源的数字。尽量提供你自己的数据，每个数字在转述之前都要追到源头。

真实的人或文本的原话，一字不差地复述。

背后的逻辑引语是一种证言：证明某人说过某话的证据。只有准确、不脱离语境才算数。错误的引语就是一个假前提。

?不写这一项，模型就得猜 你要不要引语，引谁的，要多准确。

注意： 模型可能编造引语，或者把真实的话安到错的人头上。请自己贴上原话，或者对照可靠的原文核实每一句引语。

回答应该考虑的其他人的看法，而不只是你自己的。

背后的逻辑从几个立场去看，可以检验一个结论是否对所有相关的人都成立。从一边看显而易见的前提，从另一边看可能是错的，或者根本不相干。

?不写这一项，模型就得猜 谁的利益和看法算数。于是它可能只讲一面。

注意： 列出各方观点，不等于掂量了它们。把两方摆得一样重，可能掩盖了其中一方证据强得多。

对一个想法最有力的反对意见，让你在依赖它之前先检验它。

背后的逻辑这是波普尔的证伪思想：要设法驳倒一个想法，而不只是证实它。一个反例就能推翻一个一般性说法，反对意见就是去找薄弱之处。

?不写这一项，模型就得猜 你想要诚实的反驳，还是简单的附和。

注意： 模型往往会附和提问的人。如果你从不要求反对意见，没听到反对就不能证明你的想法好。

拿熟悉的东西作比较，帮助解释新的东西。

背后的逻辑类比把已知情况的结构映射到新情况上。它能解释，也能启发，但永远证明不了什么。检验它的办法，是找出它在哪里不成立。

?不写这一项，模型就得猜 你对哪些熟悉的东西足够了解，可以拿来比较。

注意： 每个类比都会在某处失灵。请模型说明它的比较在哪里不再适用，免得你把不对的那部分也搬了过去。

邀请模型在回答前先问你它需要知道的事。

背后的逻辑提问把一次性的猜测变成对话。缺失的前提由你补上，而不是被假设出来，这样回答就能达到你需要的信息量。

?不写这一项，模型就得猜 你忘了说的一切，它都会悄悄用常见的默认值填上。

注意： 模型的问题有多有用，取决于你的回答。请诚实、具体地回答；如果你随口一猜，它就会在你的猜测上继续搭建。