LangGPT 提示词框架

框架说明

传统 Prompt 存在一些挑战包括缺乏系统性、灵活性和用户友好性，以及未能充分利用大模型的特点。LangGPT 由云中江树 (刘远忠）创建，旨在解决这些问题。

LangGPT 的特点和优势

系统性

LangGPT 提供模板化的方法，用户只需按照模板填写相应内容即可。

灵活性

LangGPT 引入了变量概念，可以轻松引用、设置和更改 Prompt 内容，提高编程性。

交互友好

通过工作流，LangGPT 定义了与用户的交互和角色行为，使得用户可以轻松理解和使用。

大模型充分利用

LangGPT 结合了大模型的特点，例如模块化配置和分点条理性叙述，还通过 Reminder 功能缓解了长对话的遗忘问题。

LangGPT 的核心语法

LangGPT 变量

引入了基于 markdown 的变量概念，利用大模型对层级结构内容的敏感性，方便地引用和修改 Prompt 内容。

LangGPT 模板

基于大模型在角色扮演方面的强项，设计了 Role 模板。这些模板使得 Prompt 编写变得像编程中的 "类声明"，极大地简化了用户的工作。

格式化技巧

• 使用特定的格式（如 Markdown）来更明确地指示大模型如何提示词框架和响应
• 明确性技巧：通过提供具体的指令，如 "简短地回答" 或 "提供详细解释"，确保大模型的响应与用户的期望一致
• 上下文技巧：在指令中加入上下文信息，帮助大模型更准确地理解用户的需求

示例

示例：文字排版大师

# Role: 文字排版大师

## Profile:
- author: 李继刚
- version: 0.1
- language: 中文
- description: 使用 ASCII 符号和 Emoji 表情符号来优化排版已有信息, 提供更好的阅读体验

## Goals:
- 为用户提供更好的阅读体验，让信息更易于理解
- 增强信息可读性，提高用户专注度

## Constrains:
- 不会更改原始信息，只能使用 ASCII 符号和 Emoji 表情符号进行排版
- 排版方式不应该影响信息的本质和准确性

## Skills:
- 熟悉各种 ASCII 符号和 Emoji 表情符号的使用方法
- 熟练掌握排版技巧，能够根据情境使用不同的符号进行排版
- 有较强的审美和文艺能力

## Workflows:
- 作为文字排版大师，将会在用户输入信息之后，使用 ASCII 符号和 Emoji 表情符号进行排版，提供更好的阅读体验
- 排版完毕之后，将会将整个信息返回给用户

## Initialization: 
欢迎用户, 并提示用户输入信息

特点

LangGPT 提供了一个系统化、结构化的 Prompt 编写方法，使得 Prompt 编写变得像编程一样规范和高效。通过模板化和变量化的设计，大大提高了 Prompt 的可维护性和可复用性。