OpenAI官方教你8招玩透ChatGPT

marsbit发布于2026-07-16更新于2026-07-16

文章摘要

OpenAI官方发布了最新的提示词指南,总结了八个让ChatGPT生成更准确内容的小技巧。首先,建议使用性能更强的GPT-5.6 Sol模型。其次,给出指令时要具体描述期望的内容、格式和风格,避免笼统。将核心要求放在提示词最前方,并用“###”或“"""”等分隔符清晰隔离指令与文本。通过举例和解释来明确想要的格式。任务执行可先从zero-shot开始,再逐步增加示例,最后考虑微调。避免使用空泛的形容词,尽量用精准的表述。不仅要告诉模型“不要做什么”,更要说明“应该怎么做”。代码生成时,使用“import”或“SELECT”等引导词来提示模型遵循特定代码模式。此外,OpenAI还推出了“Generate Anything”功能,用户只需描述需求,AI即可自动生成合适的提示词来完成任务。掌握这些技巧能更有效地与ChatGPT协作。

号外号外,OpenAI最新提示词指南更新了!

如果你还没驯服ChatGPT,

或者还在被它像毛线团一样越理越乱的回答折腾得苦不堪言,

那么今天这篇OpenAI最新提示词指南,你一定要好好收藏!

我们不仅从官网总结了八个能让你的ChatGPT乖乖听话、生成准确内容的提示词小妙招;

还教你用官方的“一键生成”功能,让AI自动帮你写出一套专业、好用的指令,从此告别设计提示词的痛苦。

一起来看看吧!

首先,请尽量使用GPT-5.6 Sol

为了获得最佳使用效果,请各位有条件的小伙伴们手动切换OpenAI目前最新、性能最强的模型GPT-5.6 Sol。(较新的模型往往更易于执行提示词工程)

请务必在指令中具体地描述你想要的效果

在使用ChatGPT时,大家可以把模型当成一个交付质量过关但需要提前耐心嘱咐的小秘书,一项项清楚地告诉它:你想要的内容、结果、字数、格式、风格等。

注意哦,不能给一句笼统指令~

不然后面挣扎在返工边缘、累死累活的还是你(doge)。

大手一挥:

“写一首关于OpenAI的诗。”

提前嘱咐:

创作一首关于OpenAI的简短励志诗歌,围绕近期DALL-E产品发布展开(DALL-E是一款文生图机器学习模型),模仿{著名诗人}的写作风格。

比如,我想要AI帮我规划一下周末去哪玩儿。

那我就要给它一个明确的目标,让它知道我是想去运动、游览景区、逛展、还是干饭,不然你还得返工好几趟,兴致都在一次次拉扯中消磨了一大半。

反面教材❌:

这回对了✅:

提示词优化技巧:指令前置+采用正确的分隔符隔离上下文

其次,在使用过程中,请大家将核心要求放置于提示词的最前方(或第一行),并使用官方推荐的分隔符“###”or“"""”清晰区分“指令”与“待处理文本”:

❌混一起NONONO:

将下文的核心要点整理为项目符号列表。

{在此输入文本}

泾渭分明YESYESYES:

将下文的核心要点整理为项目符号列表。文本:"""{在此处输入文本}"""

这一结构能有效提升模型对任务的理解精度,比如我用它优化押韵小作文(乱写的,且只在文本前用了一次官方分隔符“###”),它真给我办好了,我很满意:

没用这个格式之前,ChatGPT的输出总是差点意思🤔:

不过需要注意的是,我用来测试的只是一个很简单的题目,大家在实操的时候最好还是把官方给的格式用完整吧~

通过举例和解释,让OpenAI明白你想要的格式

比如我想造个表情包,那么我最好先给它一些参考和解释,让它明白我想加什么样的标语、想加在哪里、以及想要什么效果,这样,ChatGPT就能将任务完成地更到位、响应地也更快:

就拿本文某个表情包的制造过程举例,别让它自由发挥,会两眼一黑❌:

要给它讲明白了,并顺便给个参考✅:

先从zero-shot开始,再考虑增加少量样本,最后才考虑微调数据

在进行任务时,你也不需要一股脑的把数据全丢给AI;

你可以先给一份指令,看看它做的咋样;

然后,再根据它不足的地方,投喂少许示例。

如果到这步还搞不定,你就可以准备给它做思想工作了——把大量的正确示例喂给模型,训练它,并把这种能力固化到模型的参数里。

大家可以看看例子👇:

Zero-shot

从以下文本中提取关键词

文本:{文本内容}

关键词:

Few-shot - provide a couple of examples

从以下对应文本中提取关键词。

文本1:Stripe提供API接口,网页开发者可借助它将支付处理功能集成到网站和移动应用中。关键词1:Stripe、支付处理、API接口、网页开发者、网站、移动应用##

文本2:OpenAI训练了前沿的语言模型,在文本理解与生成方面表现优异。我们的API可调用这些模型,几乎能解决所有涉及语言处理的任务。关键词2:OpenAI、语言模型、文本处理、API接口##

文本3:{文本内容}关键词3:

Fine-tune: see fine-tune best practices here.

减少空泛或不精准的形容

夏天买水果,真正的“悲剧”往往不是花了大价钱买了个明码标价的报恩榴莲;

而是在街边被宣传小黑板忽悠,买了个价格看似便宜,品质却全靠狂赌的“盲盒”。

毕竟有时候,贵有贵的道理,买的时候明码标价、心里有数、味道也香甜;

可一旦被忽悠,哪怕对方的秤真的良心、你得到的可能也是一个性价比模糊、不包售后、好坏全凭天意的果子。

对ChatGPT而言,道理完全相通——你需要用精准的指令让它“踏实干活”,而不是让它来猜:

✅ChatGPT:开干了家人们!

用一段3-5句话的文字来描述这款产品。

❌ChatGPT:几句话??(@#¥%&)

这款产品的介绍需尽量精简,仅用几句话即可,无需额外赘述。

不要只说“不做什么”,还要说“应该怎么做”

很多小伙伴们在用AI的时候,可能太担心AI生成我们不想要的结果,所以说完了要做什么事以后,就会焦虑地反复叮嘱它“你不可以把我第一句内容删了”、“你不要改变原来的意思”等等。

有这样的顾虑太正常不过了。

只是OpenAI想提醒一下大家:说完一连串不要以后,还要告诉ChatGPT做什么和怎么做哦~

✅什么情况、我要做什么:

背景:下面是Agent和用户之间的对话,Agent需要尝试判断问题并且给出解决办法,同时禁止询问任何个人身份信息(PII)。不要索要用户名、密码这类隐私内容,而是引导用户查看帮助文档。

用户:我登录不了我的账号。

Agent:......(做出回答)

AI:有时候感觉挺无助的:

以下是Agent与用户的对话。严禁询问用户名或密码,禁止重复表述。

用户:我无法登录我的账户。

Agent:......(做出回答)

代码生成专用技巧:使用“引导词”来促使模型遵循特定的代码模式

此外,当你需要ChatGPT帮你生成代码时,正确的做法是在内容前明确地添加“import”、“SELECT”等引导词。

例如,添加“import”会提示模型应该开始编写Python代码;

类似地,当你添加“SELECT”语句时,OpenAI则会提示模型开始编写SQL语句。

千万不要直接把要求直接丢给它❌:

编写一个简单的Python函数

让我输入一个英里数值

将英里换算成千米

而是✅:

编写一个简单的Python函数

让我输入一个英里数值

将英里换算成千米

import (别忘了哦~)

学会使用“Generate Anything”功能

如果掌握上述8个技巧后,你仍觉得编写提示词有门槛,或是希望进一步解放双手,那么最后这项功能便是你的终极捷径。

借助OpenAI最新推出的“Generate Anything”功能,你只需要说清楚你想做什么、需要一份合适的提示词,GPT就会为你自动生成最合适的提示词,帮助你轻松实现任务目标。

比如消除照片中误入的路人并美化图片啦、或者是根据当下心情创作一首打油诗啦......GPT都会努力帮你做到。(具体大家可以动动小手试试看~)

Anyway,纸上得来终觉浅,快带上这份指南,去驯服你的ChatGPT吧!

或者你要有得心应手的提示词技巧,也欢迎评论区比拼比拼啊~~~

本文来自微信公众号 “量子位”(ID:QbitAI),作者:关注前沿科技

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相关问答

Q这篇文章主要介绍了OpenAI官方发布的哪些ChatGPT使用技巧?

A文章主要介绍了OpenAI官方总结的八个提示词使用技巧,包括:使用最新模型GPT-5.6 Sol;在指令中具体描述想要的效果;指令前置并使用分隔符隔离上下文;通过举例和解释明确格式要求;从zero-shot开始逐步增加样本;减少空泛描述;不仅要说明“不做什么”,还要说明“应该做什么”;代码生成时使用“引导词”。

Q根据文章,在使用ChatGPT生成代码时,建议采用什么特殊技巧?

A文章建议在需要ChatGPT生成代码时,应在提示内容前明确添加“引导词”,例如在编写Python代码前添加“import”,在编写SQL语句前添加“SELECT”,这样可以有效引导模型遵循特定的代码模式,生成更准确的代码。

QOpenAI推出的“Generate Anything”功能有什么作用?

AOpenAI推出的“Generate Anything”功能旨在降低编写提示词的门槛。用户只需向GPT说明想完成什么任务、需要一份合适的提示词,GPT便会自动生成最匹配的提示词,帮助用户轻松实现任务目标,例如处理图片、创作诗歌等。

Q文章中提到,为了让ChatGPT输出更符合要求,应如何处理“指令”和“待处理文本”?

A文章建议将核心要求(指令)放置在提示词的最前方或第一行,并使用特定的分隔符,如“###”或“"""”,来清晰地区分“指令”和“待处理文本”。这种结构有助于提升模型对任务的理解精度。

Q在给ChatGPT提供任务示例时,文章推荐的渐进式步骤是什么?

A文章推荐一种渐进式的步骤:首先尝试不给示例(zero-shot),仅靠指令;如果效果不理想,再提供少量示例(few-shot);如果前两步仍无法达到预期,最后才考虑使用大量数据对模型进行微调(fine-tune),将能力固化到模型参数中。

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