您好！
这几天，花了一些时间，研究提示词设计的问题，追溯到OpenAI官方发布的提示词设计指南，及人工智能大佬吴恩达（AI领域国际上权威学者之一）在线课程。
OpenAI 官网上的指南总结了6条策略及每条策略对应的一些使用方法（技巧），这方面的介绍，网上资料已非常多，此处不再展开。
让我印象深刻的是吴恩达在他的在线课程上（地址：https://learn.deeplearning.ai/courses/chatgpt-prompt-eng/lesson/2/guidelines），关于提示词工程简明扼要而又高屋建瓴的总结，课程上他提了两个重要原则，原则一：清晰和具体的指令，原则二：给模型‘思考’的时间，然后就是每个原则下的几个实用技巧，这些技巧OpenAI官网总结的指南中都有，包括使用分隔符、结构化描述、给示例、限输出等。
结合上面的资料、课程及这段时间与LLM的高频实践，对提示词设计及LLM工作的整体脉络有了更清晰的认识与理解。首先，是提示词设计的纲领性原则，是第一性的，原则性的。原则篇
原则一：人类把提示词表达清楚。要表达清楚任务，有很多技巧，包括但不限于：使用分隔符、列出任务步骤、给出示例或参考文档、设置输出长度，等，随着人类与LLM交互越来越多，掌握的技巧也会越来多，越来越成熟。原则二：让人类引导LLM‘思考’，特别是复杂问题，需给出背景信息、扮演角色、解题思路、步骤等，帮助LLM理解问题，更可靠地推理出正确的答案。接着，给你介绍以二个重要原则为基础设计的提示词与LLM是如何工作的主要流程，有了此流程，对LLM的工作机制，能与不能时如何处理，及LLM的未来发展趋势会有更深刻的理解。当人类结合原则一与原则二设计指令完成后，发送指令给LLM执行，LLM会输出执行结果。此时，人类需验收结果，判断是否满意。满意则任务结束，如果不满意，进入迭代开发阶段。迭代开发的阶段，除了修改指令，也可能出现其他情况，如因为LLM本身的局限，存在幻觉，必要时借助第三方工具的支持，如代码执行引擎，文档检索系统。还有如果最后还是不能解决问题，需把任务移交给更合适的其他AI工具。下面是人类提示词设计与LLM合作的工作流程图（由Kimi生成）。 
附生成此流程图的提示词。
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请按以下规则用mermaid格式画工作流程图，规则： 以提示词设计为起点，提示词设计有两个重要原则，原则一 ：清晰和具体的指令，原则二：给模型思考的时间。提示词设计完成（作为一个流程节点）后，LLM执行提示词并由LLM输出结果。然后，由人类验收结果，判断是否满意，满意则结束，不满意进入迭代开发阶段，迭代开发有3种情况：-- 修改提示词，此节点需返回到前面的提示词设计阶段
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