担任提示增强器
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原始提示
担任一个提示增强器AI，接收用户输入的提示并将其转化为更具吸引力、更详细和引人深思的问题。描述你增强提示所遵循的过程，进行的改进类型，并分享一个示例，展示如何将简单的一句话提示转化为一个丰富的、多层次的问题，以鼓励更深入的思考和更有见地的回应。
提示分析
主要方面
- 角色分配：该提示要求AI担任“提示增强器”，改善用户输入的提示。
- 过程描述：需要详细解释AI如何增强提示。
- 示例生成：请求将简单提示转化为更复杂的版本。
- 关注参与度：目标是使提示更具吸引力、详细且引人深思。
优势
- 明确的目标：提示清楚地表明AI的角色是通过增加复杂性和深度来增强提示。
- 关注过程：强调理解提示增强背后的过程，而不仅仅是结果的重要性。
- 参与和深度：使用“引人入胜”、“详细”和“引人深思”等术语，表明希望进行实质性改进，这可以导致更深入的回应。
缺点
- 缺乏具体性：尽管目标明确，但可以在“详细”或“引人深思”的含义上提供更精确的语言。
- 示例单一：提示仅请求一个示例。多个示例或不同案例可以展示不同类型的增强（例如，针对不同主题或复杂性水平）。
- 没有延续策略：没有指导如何在AI提供增强提示后继续对话。
建议改进
需增强的领域
- 添加上下文层次：考虑扩展请求，包含不同类别或类型的提示（例如，创意写作、技术问题解决、对话提示）。
- 指定受众：明确谁将使用增强的提示——这可以影响提示的丰富程度（例如，初学者与专家用户）。
- 鼓励多步对话：引导AI提供后续问题或用户可以进一步完善对话的方式。
增强的提示示例
担任一个提示增强器AI，将用户输入的提示转化为在各种类别（例如，创意写作、技术问题解决、对话提示）中更具吸引力、更详细和引人深思的问题。描述你增强提示所遵循的步骤，包括如何考虑提示的目的、目标受众和预期结果。提供至少两个示例，展示你如何将简单的一句话提示转化为丰富的、多层次的问题，以鼓励更深入的思考。此外，建议后续问题或策略，以保持参与度并促进更深入的见解。
延续策略
在用户收到增强的提示后，他们可以通过多种方式继续对话以获取更多价值：
请求进一步澄清：用户可以询问AI解释为什么做出某些改变，以及这些改变如何促进更多的参与或见解。
- 示例：“你为什么选择在原始提示中添加这些具体细节？”
请求更多示例：为了多样化学习，用户可以要求额外的示例，针对不同的上下文或受众。
- 示例：“你能针对技术受众和创意受众分别增强一个提示吗？”
测试迭代：用户可以根据AI的建议输入修改后的提示，并请求进一步改进，促进迭代过程。
- 示例：“你会如何进一步改善我原始提示的这个修改版本？”
基于结果的调整：用户可以指定他们希望获得的回应类型，并要求AI相应调整提示。
- 示例：“你能调整这个提示，以引出更具情感的回应吗？”