释放COSTAR提示工程的力量：实用指南与案例分析

COSTAR 框架

• 上下文Context: 提供背景信息有助于语言模型（LLM）理解特定场景。
• 目标 objective: 清晰定义任务有助于指导语言模型的关注点。
• 风格 Style: 指定期望的写作风格使语言模型的回应更加一致。
• 语气 Tone: 设定语气确保回应与所需的情感表达。
• 受众 Audience: 确定目标受众使语言模型的回应更加针对性。
• 输出 Response: 提供回应格式，如文本或json，确保语言模型的输出，并帮助构建流程。

来源

https://medium.com/@frugalzentennial/unlocking-the-power-of-costar-prompt-engineering-a-guide-and-example-on-converting-goals-into-dc5751ce9875

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