主要观点总结
文章主要讨论了在使用大模型时如何撰写提示词，并强调了角色设定的重要性。作者通过实际例子展示了角色设定对大模型答案的影响，并指出不同大模型的能力差异可能导致对角色设定指令的遵从程度不同。文章还提到了其他重要的提示词写作原则，并推荐了相关的延伸阅读。
关键观点总结
关键观点1: 文章的核心观点是强调在使用大模型时，角色设定是撰写提示词的重要原则之一。
通过具体实例，展示了角色设定能够显著影响大模型的答案。
关键观点2: 文章提到不同大模型的能力差异会影响对角色设定指令的遵从程度。
因此，在使用提示词时需要注意这种差别，避免将低质量的答案当作真实结果。
关键观点3: 文章提供了其他重要的提示词写作原则，并鼓励读者参考相关延伸阅读以获取更多信息。
此外，文章还提到了使用AI时的一些建议和注意事项。
文章预览
疑惑 在《 如何更好地撰写提示词？ 》一文里，我给你详细介绍了如何优化提示词，与大模型高效交互。 其中，我提到了「 使用角色设定 」这一项。不过有不少小伙伴对此不以为然。在他们看来，这 纯属是多此一举 。 大模型就是大模型，你告诉它需要干什么不就完了？装模作样弄个「角色设定」，有必要吗？ 恰好，我这里有个新的例子。起因是朋友发来了一张图。 例子 图片来源不可考，咱们今天也不探讨其中列出条目的准确性以及是否公允。不过我相信很多导师和研究生看完，兴许心里五味杂陈。 朋友发来图片的同时，问了个问题： 如果我把这个输入到 gpt 智能体的规则设定里面会咋样 好问题总会激发好奇心。不过我想这事儿应该还用不上「智能体」，直接灌给大模型就好了嘛。 尝试 说干就干，我拿出 Claude 3.5 Sonnet 新版，把图片喂给它
………………………………
