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掌握EARS语法,让你的AI提示词精准度提升200%,告别模糊需求描述! 核心内容: 1. EARS语法的起源与核心四要素拆解 2. 四大组合技实战演示(框架+理论+示例+增强) 3. 对比传统提示词与EARS改写后的效果差异
我们天天都在用AI,锅都是AI的,成果都是自己的(bushi
其实问题还是在我们的提示词上
那今天就跟大家讲讲怎么用EARS语法组合用法来增强提示词
EARS语法真的值得大家拥有。
分3步
1、EARS提示词
2、提示词框架怎么叠buff更好
3、结果对比
现在AI圈流行的写提示词的小技巧是EARS(简易需求语法),从在2023年PingCode的一篇知乎上有详细介绍可以自己看下。
简单地说:
EARS (简易需求语法)是英国罗尔斯・罗伊斯公司于 2009 年创造的简易需求语法: 英文全称为 Easy Approach to Requirements Syntax。 其起源是该公司工程师在分析各种系统需求表述时,
为了明确和简化需求,设定了一组初始的需求表述 “规则”。
1、你跟AI提,它自己是知道EARS是什么的,是大模型的背景信息,不用你给出具体的内容。
2、EARS (简易需求语法)的核心理念是用特定逻辑句式来约束自然语言下的需求描述:
将需求分解为实体、动作、关系、范围四个要素,通过强制使用:“系统应...”“当... 时” 等结构化句式,把自然语言的 “表述行为” 转化为 “指令行为”,使需求从 “描述性” 转变为 “规范性”。
举例:
当 到达任务设定的开始时间 或 截止时间前30分钟,且 系统检测到用户尚未执行该任务时,系统应 向用户触发一个带有鼓励性语言的弹窗提醒并伴随声音提示。
3、所以这套表述方法非常适做原子化拆解。当符合条件A时,触发B动作,就满足C功能,产生D响应。
1、EARS框架:“请使用EARS框架进行精确改写……”
经过EARS(简易需求语法)处理后的提示词都会细化到这种颗粒度👇🏻
2、理论强化:“请找到能处理相关任务相关领域的成熟理论……”
3、示例:“例如当用户使用该产品时……”
4、提示词增强:就是我们通常说框架👇🏻
# role
[角色定义]
## goals/skills
[目标技能]
## workflows
[工作流程]
## examples
[从原需求提取的示例]
## formats
[输出格式要求]
🔴 所以4个合起来说的提示词大概长这样:
需求陈述: 这里写你的需求
问题:
功能描述过于宽泛,没有具体细节
技术方案标准化,缺乏针对性
没有考虑行为心理学因素
缺少具体的交互设计指导
梳理以上需求,使用EARS(简易需求语法)对需求进行精确改写; 识别需求所属领域,请找到能处理相关任务相关领域的成熟理论; 提取需求陈述中提供的示例,按如下格式构造能够引导大语言模型更高质量完成任务的增强提示词:
role
[根据具体需求填入相应的专业角色定位]
goals/skills
[列出该角色应具备的核心目标和技能]
workflows
[描述完成任务的具体工作流程步骤]
examples
[从需求陈述中提取的具体示例]
formats
[指定输出的具体格式要求]
对比普通人的写法得到的提示词大概率是
增强后得到的结果是:明显和增强后不一样
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