在编写 Prompt 时，从0到1地编写出第一版 Prompt 往往是最难的，而基于已有 Prompt 利用各种技巧进行优化则相对简单。我们使用了一套 “万能模版”，把一个 Prompt 拆分成了 “立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求” 这四个部分，利用这个模版可以得到一个“及格”的 Prompt。下面我就具体和大家阐述一下这个模版是如何得到的，为什么他是有效的。
Prompt 的作用就是根据我们的问题调用模型的能力，我们要通过提问的方式，明确的让模型知道我们想要什么，我们的目标是什么，从这个基本思想出发，Prompt 应该包含以下几点：
问题是什么：首先你要告诉模型你的问题是什么，你的任务是什么，要尽量描述清楚你的需求。
你要做什么：下面你需要告诉大模型具体要做什么，比如做一份攻略，写一段代码，对文章进行优化，等等。
有什么要求：最后我们往往还需求对任务补充一些要求，比如按特定格式输出，规定长度限制，只输出某些内容，等等。
通这 3 部分的描述我们就把 “要大模型做什么” 描述清楚了，这个想法十分自然，即便不是大模型，而是希望其他人为你完成某项任务，往往也需要通过这 3 部分把问题描述清楚。由于这仅仅是第一版 Prompt，你不需要描述的过于详细，也不需要使用技巧，只需要用简练的语言把这几部分描述清晰即可。以下是几个示例。
例1：生成代码注释
问题是什么：你的任务是帮我的代码生成注释。
你要做什么：我有一段 python 代码，需要你对代码的内容进行分析，并为代码添加注释。
有什么要求：请结合代码内容，尽量详细的补充注释，不要遗漏，每条注释请以 “comment:” 作为前缀。
例2：生成测试用例
问题是什么：你的任务是帮我设计一款产品的测试用例。
你要做什么：我会提供给你产品的需求文档，需要你结合需求的功能描述进行测试用例的编写。
有什么要求：请结合需求中功能的结构，对测试点进行梳理，并有层级的输出测试用例，请保证每一个功能的测试点没有遗漏。
在描述清楚任务后，我们就需要调度模型的能力去完成我们的任务，不同的任务需要用到不同的能力，这往往依赖认为的拆分。我们可以想像，当我们让一个小白帮我们完成一项任务时，我们需要对任务进行分解，并告诉他每一步需要怎么做，以此来让他完成一项复杂的任务。对于大模型而言，这当然也是试用的，甚至十分好用，这在第5章的 “CoT” 中还会再次提到。
你当然可以人为的完成这种拆分，再一条条的解释给大模型，但这种做法并不通用，每个领域都有自己独特的专项能力，每个任务都有自己的工作流程，因此这种方案并不适合放到一个通用的框架当中。好在大模型能力的调用还存在一条捷径，那就是“角色”，他就像大模型里自带一个“能力包”，可以很容易的对模型能力进行调用。每一个角色，都对应着该角色包含的若干能力，我们可以通过设定角色，“提示”大模型使用该角色对应的能力，这与前文“Prompt 到底是什么” 中介绍的想法极其匹配，充分说明是“Prompt” 提示的作用，通过简单的“提示”调用出大模型预先训练的能力，这也就是“角色”如此有用的原因。
由此我们就最终得到了我们的 “Prompt 模版”，通过这个统一的框架我们可以完成绝大多数 Prompt 初版的编写，让大家在面对各类任务时可以高效的完成从0到1的尝试，而不必陷入无从下笔的困境。
除了效果之外，对 Prompt 结构化的拆分也对 Prompt 管理提供了很大帮助，我们的 Prompt 库不再是大段的文本，而是拆分成了4张表“角色表”，“问题表”，“目标表”，“要求表”。通过这种方式我们可以很大的提升 Prompt 的灵活性，并通过动态组合4个元素的方式完成各类任务，这在面对复杂任务，或通过多模型解决问题时，会提供稳定有效的支撑。
