ID | Name | Tip |
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1 | CRISPE | 根据LangGPT框架优化,将简单任务拆解成复杂的工作流,并生成结构化提示词。 |
2 | CO-STAR | 新加坡Prompt大赛冠军框架,一键将简单任务拆解,分析,并生成结构化提示词。 |
3 | Meta Prompting | 清华大学和上海AI实验室提出的提示词优化方法。 |
4 | CoT | 通过模拟解决问题的思考过程来提高模型生成内容的质量和相关性。 |
5 | VARI | Google Deepmind最新研究,变分规划提升Prompt。 |
6 | Q* | 利用马尔可夫决策过程进行提示词优化。 |
7 | RISE | 卡内基梅隆大学最新研究,让提示词递归内省。 |
8 | O1-STYLE | 模仿o1遵循结构化思考、分步推理、持续反思和调整策略的提示词。 |
9 | MicrOptimization | 微软最新的研究,通过自动优化你的指令数据集来提升你的Prompt能力。 |
10 | OpenAI | OpenAI官方开源的提示词优化方法 |
11 | claude | Claude官方开源的提示词优化方法。 |
12 | DRAW | 将用户输入的画面描述拆解为镜头、光线、主体、背景、风格和氛围六个要素,进行补充和完善,生成高质量的绘画提示词。 |
13 | Complete Guide |