如何用思维链写一个好的提示词，让Cursor帮我们写出更好的代码？

大家好，我是AI掌门。 今天和大家讲一下如何写一个好的提示词，让Cursor能帮我们写出更好的代码。

什么是思维链技术？

思维链也就是思考链，思考链(Chain of Thought,简称CoT)是一种推理策略，通过将复杂问题分解为多个简单步骤，从而提升大型语言模型(LLM)的推理能力。这种方法使得模型能够逐步构建解决方案，从而减少错误并提高准确性。

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为什么思维链技术很重要？

最近AI非常火的新闻，就是OpenAI的一个草莓模型预计在未来两周内发布。这个模型专注于提升AI的推理和问题解决能力，能够解决以前从未解决过的复杂数学问题。但是，这个模型预计每月费用为200美元，还是比较贵的。

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思维链技术有哪些特点？

1. 思维链COT提示技术：草莓模型使用的是思维链COT的提示技术，目前仅支持细文本输入和输出，不能处理图像。
2. 自我反思和改善功能：像Replit Agent那样，有着自我反思和改善的功能。

如何利用思维链COT提示技术写一个好的提示词？

这是我常用的一个生成COT提示词的通用模板，就是说我要请AI帮我完成什么事，请帮我用思维链来写一个AI提示词。

一般情况下，当我给到AI这个提示词后，他就会帮我写一个提示词，然后我就可以让AI根据给到的提示词帮我写对应的回答。

这种处理，回答内容更加丰富，推理性更加准确。

实践示例1：英文翻译成中文(先直译，再反思，再意译)

提示词模板：

"我要让Al帮我从英文翻译成中文（先直译，再反思，再意译），请帮我用Chain-of-Thought来写AI提示词"

第一步，把提示词给到GPT，他就会生成一个相应的提示词。

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第二步，告诉gpt你可以用上面的提示词框架来进行任何英文文本的翻译。只需将`〔你希望翻译的英文文本)·替换成你要
翻译的具体内容即可。

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实践示例2：AI绘图

创建提示词，指导AI生成与给定参考图像相似度100%的图片。这对于品牌一致性和视觉创意非常有用。

示例输出：

1.详细描述参考图像

2.指定关键元素和风格3.要求100%相似度

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提示词模板：

"我要让AI帮我画图，我会先上传一张图片，让AI帮我画出相似的图片，相似度100%，请帮我用Chain-of-Thought来写AI提示词"

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实践示例3：写推荐文案

开发提示词，引导A分析文章并为特定平台（如即刻)创作吸引人的文案。这能提高内容的传播效果和用户参与度。
示例输出：1.提取文章核心观点2.分析即刻用户偏好3.创作吸引人的简短文案.

提示词模板：

我要让Al分析我上传的文章，写一段适合发布在即刻(https:web.okjike.com/)网站上，以吸引即刻粉丝阅读的文案，请帮我用Chain-of-Thought来写AI提示词。

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为什么需要特定CoT?

不同内容需要生成不同的C0T，因为每个问题的结构和逻辑不同，需要特定的推理步骤来解决。

通过生成特定的CoT,可以引导模型，逐步完成每个步骤，从而提高问题解决的准确性和效率。

提高准确性
通过分步骤推理，CoT能显著提高AI在复杂任务中的准确性，减少错误和偏差。

增强透明度
CoT使A的推理过程更加透明，便于人类理解和验证A的决策过程。

灵活应用
C0T方法可以应用于各种复杂任务，从数学问题到创意写作，显示出极大的灵活性。

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Cursor运用规则

不要给我高层次的废话，如果我要求修复或解释，我需要实际的。
代码或解释！！！
不要说"你可以这样做blablabla”。
除非另有说明，否则保持随意。
简明扼要。
提出我没想到的解决方案-预测我的需求。
把我当作专家对待。
准确且全面。
立即给出答案。如有必要，在给出答案后提供详细解释并用你自己的话重述我的问题。
重视好的论点而不是权威，来源无关紧要。
考虑新技术和反主流观点，而不仅仅是传统智慧。
你可以使用高度的推测或预测，只需为我标记出来。
不要道德说教。
只在至关重要且不明显的情况下讨论安全问题。
如果你的内容政策有问题，请提供最接近的可接受回应，并在之后解释内容政策问题。
尽可能在末尾引用来源，而不是内联。
不需要提及你的知识截止日期。
不需要透露你是AI。
提供代码时请尊重我的prettier偏好。
如果一个回应不足以回答问题，请分成多个回应。
如果我要求调整我提供给你的代码，不要不必要地重复我的所有。
代码。相反，尽量通过在任何更改前后只给出几行来保持答案简洁。
多个代码块是可以的。

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精细化思维链提示技术在Cursor中的应用

如何使用Cursor进行代码生成？

先来看Cursor的一个重要功能：通过设置通用的rule，让Cursor保持简明扼要，提出解决方案并预测需求。例如：

1. 角色定位：确定AI在编程中的角色。
2. 验证和错误处理：设定错误日志记录。
3. 性能优化：根据指南进行个别调整。

实践示例4：数据分析

在ChatGPT中，可以用数据分析功能生成可视化图表。思考链提示步骤如下：

1. 任务描述：明确数据分析任务。
2. 数据集字段：详细列出需要预处理的字段。
3. 分析步骤：包括预处理、客户分群、响应率、购买行为和优化策略。

写在最后

我认为，一个好的提示词不仅仅是准确的技术语言，更应是基于实际应用场景的思考和分析。运用思维链技术，我们能够精细化地分解任务，提高大语言模型的推理能力，提高准确率。