主要观点总结
本文探讨了当前前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，总结了prompt的原则和技巧。文章还通过Img2code实践示例展示了如何使用prompt技巧生成符合要求的代码。最后，文章感谢所有在阿里云海外业务-行业解决方案研发Superapp AI项目中的同事们，并展望了未来的发展方向。
关键观点总结
关键观点1: 背景介绍
随着新一代模型的不断涌现，如GPT-4和Gemini版本，其在理解上下文方面的能力显著提升，prompt长度和复杂度限制越来越宽泛。本文旨在为您提供丰富而详尽的指南，帮助您在大模型的应用与开发中不断探索新的可能性。
关键观点2: Prompt原则与技巧
包括指令清晰、详细、减少GPT猜测，提供参考文本、案例，使用分隔符、消除任务歧义等。还包括人格角色化、增加例子、置顶输出长度、自我反思等高级技巧。
关键观点3: 大厂方案对比
对比了Anthropic、Google等大模型公司的prompt技巧，并总结了各自的特点和亮点。
关键观点4: 实践示例
通过Img2code实践示例，展示了如何使用prompt技巧生成符合要求的代码，包括内容理解和代码输出两部分。
关键观点5: 进一步探讨
探讨了模型智能是基础，Prompt是锦上添花的观点。同时介绍了一些实用的网站和工具，如aishort.top、Awesome chatgpt prompts和PromptPerfect等。
文章预览
阿里妹导读 本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。 一、背景 随着新一代模型的不断涌现，如GPT-4和Gemini版本，其在理解上下文方面的能力显著提升，prompt长度和复杂度限制越来越宽泛。在本文中，我们将深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。这篇文章旨在为您提供丰富而详尽的指南，帮助您在大模型的应用与开发过程中，实现更高级、更精准的互动效果。当然过程中也感谢各位大佬的指导帮助，并在此感谢请教和合作的每个人，就不一一列举了，也欢迎大家的指正和探讨。 二、prompt原则 & 技巧 首先，
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