Prompt Engineering 简明教程

Prompt Engineering - DESIGN SCRIPT Prompt

使用 DESIGN SCRIPT 指令,我们可以利用 ChatGPT 的能力来生成自定义脚本或代码片段,以完成特定任务或解决问题。此技术使我们能够利用 ChatGPT 的知识和编码能力来设计适合我们需求的脚本。

Understanding the DESIGN SCRIPT Directive

DESIGN SCRIPT 指令提示 ChatGPT 生成自定义脚本或代码片段,以完成特定任务或解决问题。通过在提示中加入 DESIGN SCRIPT 指令,我们能够利用 ChatGPT 的编码技能和语言理解能力来设计满足我们要求的脚本或代码模板。

DESIGN SCRIPT 指令的基本 syntax 如下 −

User: Can you design a script to sort an array in ascending order?
ChatGPT: Certainly! Here's a Python script to accomplish that:

在此示例中,用户要求提供一个按升序对数组进行排序的脚本。ChatGPT 的响应包括一个根据给定提示生成的自定义 Python 脚本。

Best Practices for Using the DESIGN SCRIPT Directive

要充分利用 DESIGN SCRIPT 指令,让我们考虑以下最佳实践 −

  1. Clearly Define the Task or Problem − 对需要脚本的任务或问题提供清晰简洁的描述。明确指定输入和期望的输出,以确保 ChatGPT 理解要求。

  2. Use Appropriate Language or Syntax − 提示 ChatGPT 以您选择的编程语言或语法来生成脚本。指定语言或包含相关代码片段,以指导 ChatGPT 生成准确的脚本。

  3. Consider Efficiency and Optimization − 如果性能或效率是需要考虑的因素,请提示 ChatGPT 生成采用高效算法或优化技术的脚本。这确保脚本被设计为处理大输入或复杂场景。

  4. Encourage Customization and Flexibility − 要求 ChatGPT 设计易于自定义或参数化的脚本。这使您能够调整生成代码以满足特定要求或任务或问题的变体。

Example Application − Python Implementation

让我们探索一个将 DESIGN SCRIPT 指令与与 ChatGPT 交互的 Python 脚本结合使用的实际示例。

import openai

# Set your API key here
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

def generate_chat_response(prompt):
   response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",
      prompt=prompt,
      max_tokens=100,
      temperature=0.7,
      n=1,
      stop=None
   )
   return response

user_prompt = "User: Can you design a script to calculate the factorial of a number?\n"
chat_prompt = user_prompt + "ChatGPT: Absolutely! [DESIGN SCRIPT: calculate the factorial of a number]\n"

response = generate_chat_response(chat_prompt)
print(response)

在此示例中,我们定义了一个函数 generate_chat_response() ,它接收提示并使用 OpenAI API 来使用 ChatGPT 生成响应。 chat_prompt 变量包含用户提示和 ChatGPT 响应,包括用来设计脚本以计算数字阶乘的 DESIGN SCRIPT 指令。

Output

当我们运行脚本时,我们将收到 ChatGPT 生成的响应,其中包括一个用于计算数字阶乘的自定义 Python 脚本。

在我们的示例中,用户提示是“Can you design a script to calculate the factorial of a number?”,而 ChatGPT 将像下面显示的那样回复 −

def factorial(n):
   if n == 0:
      return 1
   else:
      return n * factorial(n-1)

n = int(input("Enter a number to calculate its factorial: "))
print(factorial(n))

Conclusion

在本章中,我们探索了 ChatGPT 提示工程中的 DESIGN SCRIPT 指令。通过使用 DESIGN SCRIPT 指令,我们可以提示 ChatGPT 生成自定义脚本或代码片段来完成特定任务或解决问题。