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一分钟读论文：《ChatGPT 提示模式十三式》

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一分钟读论文：《ChatGPT 提示模式十三式》
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范德堡大学的论文《ChatGPT Prompt Patterns for Improving Code Quality, Refactoring, Requirements Elicitation, and Software Design》 整理了 13 种可复用的提示模式，全部在 ChatGPT 上验证过，覆盖需求获取、系统设计、代码质量与重构四大领域，让提示编写像设计模式一样可复用，也为其他大语言模型提供了同样的适用性。

像设计模式一样复用提示

提示模式的思路来自经典软件设计模式：把行之有效的提问方式命名、记录、标准化，让开发者可以像复用设计模式一样复用和适配提示，而不是每次从零摸索。所有模式均经过实际对话验证，非专家也能借助它们写出结构完整的提示。论文按软件工程生命周期把 13 种模式分为四类，从需求到设计、编码再到重构形成完整链条。同一模式换个项目、换个语言稍作调整即可再次使用，这是它区别于零散提示技巧的核心价值。

四类模式的覆盖范围

需求获取包含三种模式：需求模拟器让模型模拟用户提出需求，检验需求文档的完整性；规格歧义消除专门识别需求描述中的模糊表述；变更请求模拟则用来评估需求变更对现有系统的影响。系统设计与模拟有四种：API 生成器自动产出 API 设计，API 模拟器模拟 API 行为，少样本示例生成器批量创建训练示例，领域特定语言创建辅助设计 DSL，架构可能性探索则对比不同架构方案的取舍。代码质量包含代码聚类（按功能给代码分组）、中间抽象（在高层与低层代码之间建立桥梁）、原则性代码（检查代码是否遵循设计原则）与隐藏假设识别（发现代码中的隐含前提）四种。重构有两种：伪代码重构用高层指令控制重构方向，数据驱动重构围绕数据格式变更展开改造。

通用结构与落地示例

论文归纳出好提示的通用结构，通常包含四个元素：会话范围声明（如”从现在起”“扮演 X 角色”）、明确的任务描述、期望的输出格式要求、以及需要遵守的约束条件。四条示例展示了模式的落地方式：自动生成依赖文件——”从现在起，你生成的任何代码如果跨多个文件，自动生成一个 Python 脚本来创建这些文件”；识别代码假设——”列出这段代码做的所有假设，以及在当前结构下改变每个假设的难度”；伪代码重构——先让模型重构代码，再要求把输入、输出、存储数据格式改为 X，并提供 X 的一两个示例。这些模式的价值不在于某次对话的效果，而在于沉淀为团队可共享、可迭代的资产；把重复出现的提问固化成模式，提示工程才从个人手感变成工程实践。同类话题可参阅站内《Many-Shot 提示何时失效》。

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