提示词框架:BROKE
AI魔法学院
2023-12-12
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想用好AI,学会提示词是必须的。不使用任务框架的话可能对话多次都得不到满意的结果。

市面上有很多大佬总结的方法论,今天介绍下陈财猫老师的BROKE框架

什么是OKR

想象一下你正在玩一个游戏,游戏的目标就是到达终点。在通往终点的路上,有很多小任务和挑战需要你完成。为了能够顺利地达到终点,你需要设定一系列的小目标,并制定一些具体的行动计划。

OKR 就是一种帮助你和团队设定目标和行动计划的方法。

OKR 代表的是:

·         O: Objectives(目标) - 这是你希望达到的最终目标,就像游戏中的终点。

·         KR: Key Results(关键成果) - 这是你为了达到那个目标需要完成的小任务或挑战,可以理解为游戏中的小任务。

比如,你的一个目标是变得更健康。为了达到这个目标,你可能会设定以下的关键成果:

1.      每周跑步三次,每次至少跑5公里。

2.      每天吃5份蔬菜和水果。

3.      一个月减少2公斤体重。

这样,OKR 就帮你清晰地知道你想要达到什么目标,以及为了达到这个目标你需要做些什么。

很多公司和团队使用OKR来帮助他们设定和达到他们的目标,因为这种方法可以使大家更加明确和聚焦。

BROKE框架介绍

BROKE框架是陈财猫设计的一套GPT提示设计流程,提高GPT的工作效率和质量,它是首字母的缩写,分别代表以下含义:

BROKEBackground,Role,Objectives,Key Result,Evolve的缩写,它包括四个部分:

·         Background:阐述背景,为GPT提供充足信息。

·         Role:设定角色,让GPT进入角色。

·         Objectives:定义任务目标,告诉GPT我们希望实现什么。

·         Key Results:定义关键结果,让GPT知道实现目标所需要达成的具体、可衡量的结果。

·         Evolve:试验并调整,通过试验来检验结果,并根据需要进行调整。

BROKE框架实践

1.使用GPT+BROKE框架生成Prompt

Q

用我下面的提示词方法论,生成主题为"如何刻意练习AI"的提示词

BROKE
Background,Role,Objectives,Key Result,Evolve的缩写,它包括四个部分:

- 
Background:阐述背景,为GPT提供充足信息。
- Role:设定角色,让GPT进入角色。
- Objectives:定义任务目标,告诉GPT我们希望实现什么。
- Key Results:定义关键结果,让GPT知道实现目标所需要达成的具体、可衡量的结果。
- Evolve:试验并调整,通过试验来检验结果,并根据需要进行调整。

A:

为了主题"如何刻意练习AI",使用BROKE方法论,以下是相关的提示词:

**Background**:
人工智能(AI)是当今技术发展的前沿领域,刻意练习是深度学习和精通技能的有效方法。对于学习AI,采用刻意练习的策略可以帮助实现更高的熟练度和专业能力。

**Role**:
假设你是一名AI初学者,希望通过刻意练习来加深你的AI知识和技能。

**Objectives**:
1. 理解AI的基础概念和核心技术。
2. 实践并实现AI项目来加强技能。
3. 获得持续的反馈,以便了解自己的进步和需要改进的地方。

**Key Results**:
1. 6个月内完成5AI相关的实践项目。
2. 获得至少3次外部或同行的专业反馈。
3. 至少阅读和总结10本关于AI的核心文献或书籍。

**Evolve**:
每个月至少评估一次学习进度,根据收到的反馈和项目的实践经验调整学习计划。如果某些方法或资源不再有效,寻找新的策略或资源来替代。

2.使用Prompt解决真实问题Q:

使用上一步的提示词进行提问

**行动计划**

**1. 
理解AI的基础概念和核心技术**:
   - **1.1**分配时间每周学习AI的基础知识,如机器学习、深度学习、强化学习等。
   - **1.2**选择和订阅相关的在线课程(例如 CourseraedXUdacity等)。
   - **1.3**定期参加AI相关的讲座、研讨会或线上直播,了解行业前沿动态。

**2. 
实践并实现AI项目来加强技能**:
   - **2.1**开始时选择简单的项目,如线性回归、决策树等,并逐渐迁移到更复杂的项目。
   - **2.2**利用开源数据集(如KaggleUCI Machine Learning Repository等)实践模型训练。
   - **2.3**为项目设置明确的目标和指标,确保每个项目有其学习目的。

**3. 
获得持续的反馈**:
   - **3.1**利用论坛(如 Stack OverflowRedditr/MachineLearning)和社区来分享你的项目,并寻求反馈。
   - **3.2**找到一位AI领域的导师或同行,定期讨论进度和遇到的挑战。
   - **3.3**对自己的项目写博客或记录,这样既可以梳理知识点,也可以吸引外部反馈。

**4. 
阅读和总结AI的核心文献或书籍**:
   - **4.1**列出要读的书单,设置每月阅读目标。
   - **4.2**对于每本书或文献,写下关键的学习点和心得。
   - **4.3**通过参加读书会或在线讨论小组,与他人分享你的读后感。

**5. Evolve**:
   - **5.1**每月初进行自我评估,列出上月完成的项目、收到的反馈和阅读的书籍。
   - **5.2**基于评估的结果,调整下月的学习计划。
   - **5.3**如果发现某个资源或方法效果不佳,考虑替换或寻找其他替代方案。

**
总结**
刻意练习并不是简单地重复,而是有目标、有计划、并持续求反馈的过程。你的成功不仅取决于你的努力,还取决于你如何高效地利用时间和资源。这个行动计划旨在为你提供一个结构化的方法来深化AI知识和技能。

得到了一个完整的提升计划,当然提示词还可以不断去优化的~

总结

这个框架的”O“”K“使用OKR方法对任务进行了拆分,“E”相当于对OKR的每一个目标的结果进行复盘。从而形成一个正向循环

出自:https://mp.weixin.qq.com/s/uPAjFI9TVWL7HMZoi2wkDA

© THE END

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