032篇 – DESIGN SCRIPT 提示词(DESIGN SCRIPT Prompt)

大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。

使用设计脚本指令,我们可以利用ChatGPT的功能生成自定义脚本或代码片段,以完成特定任务或解决问题。这种技术让我们像开挂一样,轻松搞定代码编写,让ChatGPT成为我们的编程小助手。

理解设计脚本指令

设计脚本指令是什么?简单来说,就是通过给ChatGPT一些特定的提示词,来生成自定义脚本或代码片段,从而完成特定的任务或解决问题。就像是跟ChatGPT说:“嘿,帮我写个代码呗!”然后它就乖乖给你整出来。

来看个例子:

User: Can you design a script to sort an array in ascending order?
ChatGPT: Certainly! Here's a Python script to accomplish that:

中文翻译如下:
用户:你能设计一个脚本将数组按升序排序吗?
ChatGPT:当然可以!以下是实现该功能的Python脚本:

在这个例子中,用户要求一个脚本将数组按升序排序。ChatGPT的回应包括一个根据给定提示词生成的自定义Python脚本。感觉是不是很酷?

使用设计脚本指令的最佳实践

为了让ChatGPT乖乖听话并输出你想要的脚本,以下这些小技巧一定要记住哦:

  • 清晰定义任务或问题:任务描述要清晰明了,就像给ChatGPT画张地图,让它知道你要去哪里。
  • 使用适当的语言或语法:明确你想用的编程语言或语法,别让ChatGPT猜你的心思。
  • 考虑效率和优化:如果你对性能有要求,就提醒ChatGPT用高效的算法,这样脚本才能跑得飞快。
  • 鼓励自定义和灵活性:要一个容易调整的脚本,以便适应不同的需求,就像你的口味随时可以调整。

示例应用-Python实现

来个实际例子吧!以下是一个使用设计脚本指令的Python脚本,看看它是怎么和ChatGPT互动的。

import openai

# 设定你的API密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

def generate_chat_response(prompt):
   response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",
      prompt=prompt,
      max_tokens=100,
      temperature=0.7,
      n=1,
      stop=None
   )
   return response

user_prompt = "User: Can you design a script to calculate the factorial of a number?\n"
chat_prompt = user_prompt + "ChatGPT: Absolutely! [DESIGN SCRIPT: calculate the factorial of a number]\n"

response = generate_chat_response(chat_prompt)
print(response)

在这个例子中,我们定义了一个函数generate_chat_response(),这个函数接受一个提示词,并使用OpenAI API生成ChatGPT的响应。chat_prompt变量包含用户的提示词和ChatGPT的响应,包括设计脚本指令,要求生成一个计算阶乘的脚本。

输出

运行这个脚本后,你会收到来自ChatGPT的生成响应,其中包括一个用于计算数的阶乘的自定义Python脚本。

用户提示词是“你能设计一个脚本来计算一个数的阶乘吗?”,ChatGPT会回应如下输出:

def factorial(n):
   if n == 0:
      return 1
   else:
      return n * factorial(n-1)

n = int(input("Enter a number to calculate its factorial: "))
print(factorial(n))

结论

在本章中,我们探索了ChatGPT提示词工程中的设计脚本指令。通过使用这些指令,我们可以让ChatGPT生成自定义脚本或代码片段,以完成特定任务或解决问题。感觉就像拿到了编程的魔法棒,是不是很神奇?

写在最后

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其他内容:

01-前言

02-介绍

03-提示词在AI模型中的作用

04-什么是生成式人工智能?

05-NLP和ML基础

06-常见的NLP任务

07-优化基于提示词的模型

08-调优和优化技术

09-预训练和迁移学习

10-设计有效提示词

11-提示词生成策略

12-监控提示词效果

13–特定领域的提示词

14–ACT LIKE提示词

15–INCLUDE提示词

16–COLUMN提示词

17–FIND提示词

18–TRANSLATE提示词

19–DEFINE提示词

20-CONVERT提示词

21–CALCULATE提示词

22–生成创意提示词

23–CREATE A LIST提示词

24–确定原因提示词

25–评估影响提示词

26–推荐解决方案提示词

27–解释概念提示词

28–大纲步骤提示词

29–描述优势提示词

30–使用EXPLAIN DRAWBACKS指令

31–缩短提示词

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发布者:Touch.AI,转转请注明出处:https://rencai.yredu.xyz/?p=4471

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