Validação da eficácia de palavras-chave estruturadas
Os testes de comparação mostram que a qualidade das respostas de IA usando os modelos do PromptHelper melhora significativamente: a integridade das respostas no domínio acadêmico melhora em 401 TP3T, a lógica dos relatórios de análise de negócios melhora em 351 TP3T e a precisão das soluções de programação chega a 921 TP3T. O valor central disso está na transformação de requisitos difusos em comandos estruturados que podem ser parafraseados por máquinas.
Cenário típico de elevação:
- Questionamento básico → aplicação do modelo de princípios PEARL: adição de requisitos de evidência e estruturas lógicas
- Simple Counselling → Ativando o modelo de raciocínio em várias etapas: forçando um processo de pensamento passo a passo
- Discussão aberta → Carregando o modelo socrático: rumo ao diálogo crítico
Casos reais mostram que, depois de usar o 『Modelo de análise aprofundada』 na plataforma Kimi, o tamanho da resposta aumentou de 200 para 800 palavras, e o número de fontes citadas aumentou de 1 para 5 fontes confiáveis.
Essa resposta foi extraída do artigoPromptHelper: Scripts de usuário eficientes para escrever e gerenciar prompts de IAO
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