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一个将写 Prompt 门槛降低到地板以下的工具网站，PromptPerfect， 根据它提供的流水线能力，只要给出最初始的需求，过程中跟 AI 一起结对编（调）程（试），最终就可以获得一个符合预期的 Prompt，在确保 AI 回答质量不下降的情况下，还可以利用这个工具对 Prompt 做精简，增加道德约束、法律约束等。 更优秀的是，你可以直接在网站上完成多个 AI 模型的效果测试，直观地观测上面拿到的 Prompt 在所有流行的大模型中，效果是不是都符合预期。它甚至还提供了一个 Prompt as a Service 的服务，提示词即服务，这可以帮助开发者（和非开发者）构建一个立马可用的 Agent 服务，例如设计一个翻译接口、数据转换接口、业务建模服务、学生助教服务、互动游戏设计服务等等。

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发现了好登西，吴恩达prompt工程笔记，帮宣传（CX）一下，声明一下不是我的笔记，欢迎给他github一个star 连肝两天，学以致用，基本搞完！也许是第一份完整的中文笔记了！ 在线阅读：prompt-engineering-note 提示工程笔记… Github链接：https://islinxu/prompt-engineering-note/ 求个 完成笔记的过程，也是实践练习 Andrew 课程内容的过程。我的工作流如下，在这个过程中也的确加深了对课程学习内容的理解。 ▶ 课程全文翻译：Prompt + ChatGPT，并且提供了中英文对照 ▶ 笔记总结扩展：Prompt + ChatGPT，并且附上了 ChatGPT 总结的效果 ▶ 本次实践代码：位于 source/jb_code，运行对应Jupyter Notebook文档，可以用于本地复现 ▶ 拓展 (更新中)：基于 notebook 代码制作 shell 的 cli 命令脚本 ▶ 拓展 (更新中)：提示工程相关的 Awesome 项目清单 感谢 Isa Fulford 和 AndrewNg，感谢 OpenAI 和提供的精彩课程！ 课程笔记持续完善中，也会持续整理全网学习者对这门课程的学习和实践。

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一个把写 Prompt 门槛降低到膝盖以下的工具网站，ClickPrompt， 根据自己的需求场景，结合网站上提供的常用模式、示例内容和选择器工具，点一点，就可以快速实现一个效果还不错的稳定可用的 Prompt。 如果还是玩不转，它提供了演示器，手把手教你，一步步实现复杂交互：