ChatGPT 提示词框架
作为一个资深安卓开发工程师，我们在日常开发中经常会用到 ChatGPT 来提升开发效率，比如代码优化、bug 排查、生成单元测试等。
但要想真正发挥 ChatGPT 的潜力，我们需要掌握一些提示词（Prompt）的编写技巧，并且有一个良好的提示词框架。
本文将详细介绍 ChatGPT 提示词的框架，并结合 Kotlin 代码示例，帮助大家更高效地使用 ChatGPT。
1. 什么是提示词框架？
提示词框架（Prompt Framework）是一种结构化的方式，
通过给 ChatGPT 传递清晰、详细、具有上下文的信息，
让它能够更好地理解你的需求，并生成更符合预期的结果。
一个好的提示词框架通常包括以下几个部分：
- 角色设定（Role）：指定 ChatGPT 的身份，比如“你是一个资深的 Kotlin 开发工程师”。
- 目标任务（Task）：明确告诉 ChatGPT 你需要它做什么，比如“帮我优化这段代码的性能”。
- 输入内容（Input）：提供必要的上下文，比如需要优化的 Kotlin 代码。
- 输出格式（Output Format）：指定结果的呈现方式，比如“请用 markdown 语法返回”。
- 示例（Examples）：提供参考示例，让 ChatGPT 理解你想要的风格。
2. 提示词框架示例
下面我们用 Kotlin 代码来举个例子，看看如何用一个良好的提示词框架来让 ChatGPT 帮我们优化代码。
// 原始代码，性能较低
fun findDuplicates(list: List<Int>): List<Int> {
val duplicates = mutableListOf<Int>()
val set = mutableSetOf<Int>()
for (item in list) {
if (!set.add(item)) {
duplicates.add(item)
}
}
return duplicates
}
示例提示词：
你是一个资深的 Kotlin 开发工程师。
你的任务是优化下面的 Kotlin 代码，使其性能更优。
代码如下：
# ```kotlin
fun findDuplicates(list: List<Int>): List<Int> {
val duplicates = mutableListOf<Int>()
val set = mutableSetOf<Int>()
for (item in list) {
if (!set.add(item)) {
duplicates.add(item)
}
}
return duplicates
}
# ```
请优化代码，并简要说明优化点。
代码请用 markdown 语法格式返回。
ChatGPT 可能的优化结果：
fun findDuplicates(list: List<Int>): List<Int> {
return list.groupBy { it }
.filter { it.value.size > 1 }
.keys.toList()
}
优化点：
- 使用
groupBy按元素分组，避免手动维护Set。 - 直接筛选出重复元素，提高代码可读性。
3. 提示词框架的优化技巧
在实际使用中，我们可以通过以下方式优化提示词：
- 具体化任务：避免模糊描述，比如不要说“优化代码”，而要具体说明优化目标，如“优化性能”或“提高可读性”。
- 提供示例：如果你想要 ChatGPT 以某种格式返回结果，最好提供示例，让它模仿。
- 限制输出：如果你只想要代码，不想要解释，可以明确说明“只返回优化后的代码，不要附带解释”。
- 调整温度：在 API 调用时，可以调整
temperature参数，值越低（如 0.2），输出越精确；值越高（如 0.8），输出越有创意。
4. ChatGPT 提示词框架的应用场景
作为 Android 开发者，我们可以用提示词框架来完成很多任务，比如：
- 代码优化：如上例所示，优化 Kotlin 代码。
- Bug 排查：描述 bug 现象，让 ChatGPT 提供可能的原因和修复建议。
- 学习新 API：让 ChatGPT 解释 Jetpack Compose、Kotlin Coroutines 等 API 的用法。
- 单元测试生成：让 ChatGPT 帮你自动生成测试代码。
- 代码重构建议：询问如何改善代码架构，如 MVVM、MVP 设计模式优化。
5. 结语
掌握 ChatGPT 的提示词框架，不仅可以提高开发效率，还能帮助我们更深入地理解代码优化的思路。
作为开发者，我们应该学会用 AI 作为辅助工具，而不是完全依赖它。
希望本文对你有所帮助！如果你有更好的提示词技巧，欢迎在评论区分享！