今天，我们将通过2个案例来展示如何使用 BRTR 原则优化 Prompt 。
优化流程：从模糊到精准
BRTR 原则优化 Prompt 的过程可以分为四个步骤：添加背景（Background）、明确角色（Role）、具体任务（Task）和明确要求（Request）。下面，我们通过2个案例来具体展示这一流程。
案例1：新手机营销文案
初始 Prompt : "写一些关于新手机的营销文案。"
这个 Prompt 非常模糊，没有提供足够的信息。接下来，我们开始逐步优化它。
优化步骤：
背景（Background）
思考逻辑: 我们需要考虑为什么需要这个营销文案。是为了推广一个新产品，还是为了提高品牌的知名度？
优化后: 我是一名市场营销专员，负责推广我们即将上市的新款智能手机。
这里选择“市场营销专员”作为背景，是因为这个角色通常会负责产品推广，可以让 AI 模型更准确地了解任务的商业背景。
角色（Role）
思考逻辑: 我们需要明确 AI 模型在这个任务中扮演什么角色。是一个营销专家，还是一个普通的文案写手？
优化后: 你是一名经验丰富的营销文案写手。
这里选择“经验丰富的营销文案写手”作为角色，是为了让 AI 模型知道它需要从专业的营销角度来考虑这个任务。
任务（Task）
思考逻辑: 在这一步，我们需要具体化任务。我们需要的是什么样的营销文案？是用于社交媒体推广，还是用于电子邮件营销？
优化后: 请为这款新手机生成吸引人的营销文案。
这里通过明确要求生成“吸引人的营销文案”，我们让 AI 模型知道这不仅仅是一个普通的写作任务，而是需要具有商业吸引力的文案。
要求（Request）
思考逻辑: 我们需要明确文案的具体要求。需要突出哪些产品特点？有没有字数限制？
优化后: 文案需要突出产品的主要特点和优势，如超长续航、高刷新率屏幕和优秀的游戏性能。解释为什么消费者应该购买这款手机。输出格式为一段不超过200字的文本。
这里通过明确要求文案需要“突出产品的主要特点和优势，如超长续航、高刷新率屏幕和优秀的游戏性能”，以及“输出格式为一段不超过200字的文本”，为此我们设定了明确的输出标准，这样AI模型就能更准确地满足这些要求。
最终优化后的 Prompt ：
我是一名市场营销专员，负责推广我们即将上市的新款智能手机。你是一名经验丰富的营销文案写手。请为这款新手机生成吸引人的营销文案。文案需要突出产品的主要特点和优势，如超长续航、高刷新率屏幕和优秀的游戏性能。解释为什么消费者应该购买这款手机。输出格式为一段不超过200字的文本。
案例2：上海旅游攻略
初始Prompt: "给我一份上海的旅游攻略。"
这个Prompt虽然明确了地点（上海），但仍然比较模糊，没有提供足够的信息来生成有用的旅游攻略。
优化步骤：
背景（Background）:
思考逻辑: 首先，我们需要明确为什么需要这个旅游攻略。是为了个人旅行，还是多人旅行，又或者商务出差？同时，还要考虑旅行的时间和预算
优化后: 我计划在明年4月进行一次个人旅行到上海，主要是为了观光和休闲。我将在上海旅游5天4夜。我的预算大约是5000元人民币。
这里选择“个人旅行”作为背景，是因为这样可以让 AI 模型更准确地了解任务的个人化需求。同时添加了时间（明年4月、5天4夜）和预算（5000元人民币）以便提供更多上下文。
角色（Role）:
思考逻辑: 我们需要明确AI模型在这个任务中扮演什么角色。是一个旅游专家，还是一个当地居民？
优化后: 你是一名旅游专家，对上海的旅游资源非常了解。
这里选择“旅游专家”作为角色，是为了让 AI 模型知道它需要从专业的旅游角度来考量这个任务。
任务（Task）:
思考逻辑: 在这一步，我们需要具体化任务。我们需要的是什么样的旅游攻略？是关于美食、住宿，还是旅游景点？同时，可以考虑添加特定的兴趣点，如美食、人文历史或户外活动。
优化后: 请为我生成一份全面的上海旅游攻略，特别关注美食和人文历史。
通过明确要求生成“全面的旅游攻略”，我们让 AI 模型知道这不仅仅是一个普通的信息提供任务，而是需要全面考虑各个方面。添加了特定的兴趣点（美食和人文历史）以使攻略更个性化。
要求（Request）:
思考逻辑: 最后，我们需要明确攻略的具体要求。需要包括哪些方面？输出格式是什么样的？
优化后: 攻略需要包括食物、住宿、旅游景点、交通等方面的信息。输出格式为一个详细的表格，列出每天的行程安排，包括各个活动或景点的名称和推荐时间。
这里明确了输出格式为表格，并列出了需要包括的信息类别。
最终优化后的 Prompt ：
我计划在明年4月进行一次个人旅行到上海，主要是为了观光和休闲。我将在上海旅游5天4夜。我的预算大约是5000元人民币。你是一名旅游专家，对上海的旅游资源非常了解。请为我生成一份全面的上海旅游攻略，特别关注美食和人文历史。攻略需要包括食物、住宿、旅游景点、交通等方面的信息。输出格式为一个详细的表格，列出每天的行程安排，包括各个活动或景点的名称和推荐时间。
通过以上两个案例，我们详细探讨了如何运用 BRTR 原则来优化 Prompt ，从而提升 AI 模型的输出质量。这一流程不仅适用于营销文案和旅游攻略，还可以广泛应用于其他多种场景和任务类型。
BRTR 原则的核心价值在于其系统性和全面性，它鼓励我们从背景、角色、任务和要求四个维度去思考和明确 Prompt 。这不仅有助于AI模型更准确地理解任务需求，也使最终的输出更加贴近实际应用。随着 AI 技术的不断发展，掌握如何有效地与AI模型交流将变得越来越重要，而 BRTR 原则提供了一个很好的起点。
出自：https://mp.weixin.qq.com/s/z087tB9nLhYiR60BzrZl1w