1-1 Markdown学习

AI为我提供的Markdown相关问题解答如下：

Markdown的详细语法：

Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成有效的HTML。下面是一些基本的Markdown语法：

标题：使用#表示标题，一级标题使用一个#，二级标题使用两个#，以此类推。例如，# 一级标题，## 二级标题。
段落：直接输入文本即可，换行会自动生成段落。
强调：使用*或_包围文本表示斜体，使用双*或双_包围文本表示粗体。例如，*斜体*，**粗体**。
列表：无序列表使用*、+或-开头，有序列表使用数字加点号。例如，* 无序列表项1，1. 有序列表项1。
链接：使用[链接文字](链接地址)的形式。例如，百度。
图片：使用!加上链接地址和可选的标题。例如，!。
代码：使用单个反引号包围行内代码，使用三个反引号包围代码块。例如，`行内代码`，`` 代码块 `。
引用：使用>开头。例如，> 引用文本。
分割线：使用三个或以上的*、-或_。例如，***。
删除线：使用双~包围文本。例如，~~删除线~~。

Markdown的高级用法：

1. 插入数学公式

在Markdown中插入数学公式主要依赖于LaTeX语法。LaTeX是一种基于TeX的排版系统，广泛用于文档中复杂数学公式的排版。在Markdown文档中，你可以使用LaTeX语法编写数学公式，并将其包含在Markdown的代码块中，以便正确地显示。

行内公式：使用单个美元符号$包围公式。例如： $a^2 + b^2 = c^2$ 将在行内显示为：a^2 + b^2 = c^2。
块级公式：使用双美元符号$$包围公式。例如：$$a^2 + b^2 = c^2$$ 将显示为一块独立于文本的公式：a^2 + b^2 = c^2。

2. 绘图

Markdown 本身不支持直接绘图，但可以通过集成其他语言来实现。比如，你可以使用Python的Matplotlib库来生成图表，并将图表导出为图像文件，再将图像文件插入到Markdown中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.savefig('figure.png')

然后在Markdown中使用：

![Figure](figure.png)

3. 制作PPT

一些Markdown编辑器，如Typora、Deckset，支持将Markdown文档转换成PPT格式。操作步骤如下：

在支持的Markdown编辑器中编写文档。
使用编辑器的功能导出或转换文档为PPT格式。

4. 格式转换

Markdown文档可以转换为多种格式，例如HTML、PDF等。不同的编辑器和工具提供不同的转换功能。

Pandoc：Pandoc是一个支持多种文档格式转换的工具，可以通过命令行使用Pandoc将Markdown文件转换为HTML、PDF、Word等格式。
```
pandoc input.md -s -o output.pdf
```
Typora：Typora是一款Markdown编辑器，支持直接将编辑的文档导出为PDF、Word、HTML、Textile等格式。

Markdown 在chatgpt等AIGC的提示词工程中的应用

1. 结构化提示词

Markdown因其简洁的语法和清晰的结构，成为编写和管理复杂提示词的理想格式。在ChatGPT等AI模型训练或交互时，可以利用Markdown来组织和格式化提示词，以优化AI的理解和处理。

# ChatGPT Prompt: Customer Service Interaction

## Introduction
This is a customer service interaction scenario. The AI should respond as a customer service representative.

## Example Interaction
**User:** How can I track my order?
**AI:** To track your order, please provide your order number. We'll provide you with the current status of your shipment.

通过使用标题、加粗、有序列表等Markdown语法，可以清晰地区分不同的对话轮次、参数设置和示例响应，从而提升提示词的可读性和可维护性。

2. 插入代码

在处理涉及到编程或脚本的提示词时，Markdown的代码块语法可以方便地嵌入和高亮显示代码，这对于开发涉及代码生成或理解的AI模型尤为重要。

```python
def greet_user(name):
    return f"Hello, {name}!"

The above Python function greets a user by name. The AI model should understand the functionality and possibly generate similar code or repurpose it according to the given prompt.

利用Markdown的代码块，可以清晰地展示代码，同时保持整个文档的整洁和一致性。

#### 3. 格式化输出

在AI模型生成的内容需要以特定格式呈现时，Markdown的优势尤为突出。例如，在生成报告、文档或网页内容时，Markdown的格式可以直接被很多编辑器和平台识别，使得最终内容的呈现更加专业和易于维护。

```markdown
## Title
### Subtitle

- **Bullet point 1**
  - Details about bullet point 1
- **Bullet point 2**
  - Details about bullet point 2

这种格式化方法可以训练AI模型生成直接可用的文档结构，提高内容生成的适用性和准确性。

4. 自动化和工具化

由于Markdown的普遍性和简洁性，很多自动化工具和脚本都支持以Markdown格式作为输入或输出。这意味着在AIGC工作流中，提示词的编写、修改、和存储可以通过自动化工具实现，极大地提高效率。

总的来说，在AIGC中，特别是在与如ChatGPT这样的模型互动时，Markdown提供了一个高效、清晰且灵活的方式来组织和管理提示词。这不仅使得人与AI之间的交流更为顺畅，还有助于提升生成内容的质量与一致性。

学习、实践AI平台返回的内容回答：

1.Markdown的基本语法我已基本掌握，可以运用在日常写作中。几款线上工具之前没有使用过，今天了解之后会陆续了解和使用。制作ppt和格式转换我没有掌握，利用AI给的方法和网上搜索的教程学会了方法，日后会多次实践。

2.我之前不了解提示词框架，通过AI学习如下：

ICDO框架
- 定义：ICDO主要用于创建清晰、具体的提示，以提升AI模型的交互效率和准确性[⁴]。它由以下几部分组成：
  - Instruction（指令）：明确描述AI需要执行的任务。
  - Context（背景信息）：提供任务相关的上下文信息。
  - Input Data（输入数据）：提供给AI处理的具体数据。
  - Output Indicator（输出指示器）：指示AI输出的类型或格式。
- 适用场景：
  - 数据处理与转换：如数据清洗、文本翻译或图像转换。
  - 内容创作：如撰写报告、创作诗歌或设计图像[²]。
  - 技术任务：如编码或算法设计，需要指定输入数据和期望的输出格式。
  - 教育与培训：如提供特定领域的知识或技能培训。
- 应用实例：假设你需要AI将一段法文商务文本翻译成英文，并且要求翻译准确且符合商务专业风格。按照ICDO框架，可以编写如下提示词：
  - Instruction: 请将以下的法文段落翻译成英文。
  - Context: 这段法文将用于我们公司的年度商务报告，报告将呈现给股东和潜在投资者。
  - Input Data: "La croissance économique de la France a été stable au cours des dernières années, malgré les défis mondiaux."
  - Output Indicator: 正式和专业的商务英文风格。
BROKE框架
- 定义：BROKE框架强调任务的背景、角色、目标、关键输出和持续改进[⁵]。包括以下部分：
  - Background（背景）：说明任务的相关背景信息。
  - Role（角色）：设定AI需要扮演的角色。
  - Objectives（目标）：明确AI需要达成的目标或完成的任务。
  - Key Result（关键结果）：定义实现目标所需达成的具体、可衡量的结果。
  - Evolve（改进）：通过试验和调整来优化结果。
- 适用场景：
  - 项目管理与协作：如帮助管理项目、分配任务或协调团队合作。
  - 创意与设计：如提供创意建议、设计方案或艺术创作。
  - 研究与分析：如进行数据分析、市场研究或学术研究[¹]。
- 应用实例：假设你需要AI帮助你制定一个新项目的项目计划，并且要求明确项目的背景、目标和关键成果。按照BROKE框架，可以编写如下提示词：
  - Background: 我们公司即将启动一个新的市场营销项目，目标是提升品牌知名度。
  - Role: AI将扮演项目经理的角色。
  - Objectives: 制定详细的项目计划，包括主要任务、时间表和资源分配。
  - Key Result: 项目计划应包含所有关键任务及其截止日期，以及所需的资源和预算。
  - Evolve: 根据初步计划反馈进行调整和优化。
CRISPE框架
- 定义：CRISPE框架更注重AI的角色和背景，特别适用于需要AI在特定背景下扮演特定角色完成任务的场景[¹][²]。包括以下部分：
  - Capacity and Role（能力与角色）：定义AI需要扮演的角色和具备的能力。
  - Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，帮助AI理解问题或需求。
  - Statement（指令）：明确陈述问题或需求。
  - Personality（个性）：设定AI回答问题的个性或语言风格。
  - Experiment（尝试）：要求AI提供多个答案或建议，以便用户进行比较和选择。
- 适用场景：
  - 角色扮演与模拟：如模拟医生、律师或教师提供专业建议。
  - 情境模拟：如模拟商务谈判、心理咨询或角色扮演游戏。
  - 个性化互动：如希望AI具有特定的性格或风格进行互动。
  - 多样化输出：如希望从AI那里获得多种不同的答案或建议[²]。
- 应用实例：假设你需要AI扮演一位数学老师，帮助你的10岁儿子解决数学问题。按照CRISPE框架，可以编写如下提示词：
  - Capacity and Role: AI扮演经验丰富的小学数学老师。
  - Insight: 学生是我的10岁儿子，他在家中在线学习四年级数学课程。
  - Statement: 请帮助解答以下数学问题，并提供解题步骤。
  - Personality: 使用友好、鼓励性的语言风格。
  - Experiment: 如果可能，请为每个问题提供两种不同的解题方法。

除了ICDO、BROKE和CRISPE框架外，还有许多其他提示词框架，它们各自具有独特的结构和应用场景。这些框架旨在通过特定的格式和结构指导AI模型理解和执行任务，从而提高交互效率和输出质量。以下是几种常见的提示词框架：

APE框架
- 定义：APE框架将用户的请求分解为行动（Action）、目的（Purpose）和期望（Expectation）三部分。
- 原理：行动（Action）需要完成的特定任务或活动；目的（Purpose）解释为什么要执行这个任务，以及它如何支持更大的目标；期望（Expectation）明确通过执行特定任务期望实现的具体结果。
- 使用场景：适用于营销计划、项目设计等需要明确目标和结果的场景。
CHAT框架
- 定义：CHAT框架侧重于角色（Character）、历史背景（History）、目标（Ambition）和任务（Task）四个核心部分[⁴]。
- 原理：角色（Character）设定AI需要扮演的角色；历史背景（History）提供与当前问题相关的历史信息；目标（Ambition）描述用户希望实现的目标；任务（Task）明确用户希望AI执行的具体任务。
- 适用场景：适合于需要个性化响应和深入交流的情况，如客服支持、个性化推荐等。
COAST框架
- 定义：COAST框架是一个全面的思维模型，涵盖背景（Context）、目标（Objective）、行动（Actions）、场景（Scenario）和任务（Task）五个方面。
- 原理：背景（Context）描述问题或任务的背景；目标（Objective）明确要实现的目标；行动（Actions）列出需要采取的行动；场景（Scenario）具体描述执行任务的环境或情境；任务（Task）明确具体任务细节。
- 适用场景：适用于需要全面、系统地分析和解决问题的场景，如复杂项目规划、决策制定等。

使用Markdown格式设计的APE框架通用模板：

# APE Framework Prompt Template (Action, Purpose, Expectation)

## Action (行动)

说明需要完成的特定任务或活动。

例如：设计并发布一系列社交媒体广告来宣传我们的最新产品。

## Purpose (目的)

解释执行该任务或活动的意图和目标。

例如：通过吸引社交媒体用户的注意，提高产品的在线销售和品牌知名度。

## Expectation (期望)

明确期望的结果或输出。

例如：在接下来的一个月中，通过社交媒体广告，使在线销售增加30%，并且我们的品牌在社交媒体上的关注度提高20%。

posted on 2024-08-29 15:26 20221305赵月溪阅读(39) 评论(0) 编辑收藏举报

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