个人任务解决中神经网络提示 - 示例与案例研究

推荐： 定义一个具体的目标和可衡量的成功标准；将它们附加到一个可信的来源以进行评估。保持与智能体的开放对话，以揭示问题并使输出与用户需求对齐，确保过程保持直观透明。

带有约束的结构： 使用冒号分隔问题和任务，并保持提示简洁。将输出链接到参数以保持一致性，并记录输入和输出以构建证据来源。这些提示随着您通过反馈学习而发展，并将成为您工具集的更大一部分，就好像您见证了明显的进步迹象。

具体提示和示例： 示例 1 – 问题： 按截止日期组织日常任务；提示： 你是一个个人助理，输出一个 3 项优先级列表和一个 60 秒行动计划。生成后，将结果与来源比较，以指导未来在创建中的细化，并使用冒号标记部分。

要点： 跟踪节省的时间、任务完成率和用户满意度；维护提示和输出的版本化存档；作为您学习实践的一部分。与团队成员分享发现，以强化更好的方法并加速学习。

个人任务解决的提示结构：角色、目标和约束

每个提示以三行开头：角色、目标、约束。这个三元组保持工作流程专注，帮助快速理解上下文，并防止陷入无关细节。这对于个人任务是必要的，其中心理因素和焦虑管理很重要，并且您希望稳步进步。

1. 角色
   • 为助理分配一个单一、清晰的角色，例如个人任务教练、研究者或执行者。如果有帮助，添加角色标签，如高级规划者，以反映专业水平。
   • 将人类行为者定义为人类并指定交互风格，以便提示感觉以人为中心。包括一个信号以注意敏感元素。
2. 目标
   • 陈述一个具体、可衡量的目标。示例：“按事件和日期组织照片（фотографии）”或“生成一个 1 页计划。”包括进度指标（прогресс）和明确的完成目标。
   • 通过设计减少认知负荷和焦虑的任务来处理心理方面。优先考虑简洁的步骤和清单，以提供有形的输出。
   • 指定输出格式（清单、计划或简要报告）以及它如何被重用于其他个人任务（личности）。
3. 约束
   • 设置硬限制：时间（每次会话限制）和范围（限制为个人任务）。控制数据暴露并保持神经网络使用受限。
   • 格式约束：定义输出结构（项目符号 vs. 编号步骤）、语气和长度。示例：“三个项目符号，每个有两个子步骤。”
   • 数据处理：对于照片（фотографии），组织元数据并避免在预期圈子之外分享私人内容；优先本地处理并避免传输敏感数据。

实际提示示例：角色：个人任务教练；目标：构建一个管理个人项目的每周计划；约束：限制 30 分钟；输出：一个带有 2 分钟每日审查的 5 步清单。如果新上下文到来，更新角色或目标，同时保持相同的约束。从简报中使用想法（идеи），定期跟踪进度（прогресс），并迭代向更个人生产力。报告结果，以便获得反馈（получите）。这种方法帮助人类保持轨道，特别是涉及照片（фотографии）的任务。

双冒号格式：将查询拆分为清晰的子任务

使用双冒号格式将查询拆分为清晰的子任务：主要任务 :: 子任务 1 :: 子任务 2。这种对 grok 友好的结构帮助模型理解目标，并在提示较长时可靠工作。它提供可预测的结果并通过使要求明确来降低焦虑。保持每个子任务简洁，并在需要时在下一步中澄清细节。

如何实施：步骤 1：用一句话定义结果。步骤 2：通过双冒号将任务分解为清晰分离的子任务。步骤 3：添加约束，如时间限制、数据引用和所需格式。步骤 4：使用产生响应和简洁建议的最终子任务进行验证。

测量影响：使用这种方法的提示有明显的益处。有些团队对范围有焦虑；双冒号格式使步骤声明可见，这有助于 grok。它与设备合作提供完整的响应和具体的建议。如果时间有限，结构保持专注，输出倾向于完整且具有逻辑序列。该方法加强结构并帮助我的任务出色进步。它还允许使用词作为标签：每个子任务可以重用上下文词来引用上下文，与主要想法相邻。

示例：'规划一个 5 天学习例程' :: '澄清约束' :: '优先级科目' :: '生成每日行动' :: '评估结果'

实际提示：从两级格式开始，并保持子任务名称自我解释。使用一致的词汇，并添加最终评估子任务以提供响应。优先为每个阶段使用明确的标签（слово），并将相关细节放置在相应子任务旁边。如果时间有限，修剪非必需步骤并专注于完成任务的核心路径，以获得出色结果。

案例研究：使用日历、提醒和待办事项自动化日常例程

从一个具体的步骤开始：通过一个单一、格式良好的提示同步日历、提醒和待办事项，该提示定义助理的每日流程。这种方法支持使用并为用户和助手设置清晰期望。

我们为日历、提醒和待办事项设计三个提示变体，针对不同的使用水平：简要的晨间概述、详细的规划会话和快速的日终回顾。每个变体询问问题以收集缺失数据，因此您不会混淆；有清晰的指令，您从智能助手接收响应，您应该通过简单沟通理解。

在十个团队的试点中，很多反馈表明改进：最明显的收益来自将事件翻译为提醒和待办事项的先进提示，将遗漏项目减少 40%，并为每个人每天节省约 15 分钟。这转化为更顺畅的工作，摩擦更少，以及更快的入职。提示产生了清晰的响应，助手保持与用户的沟通简单友好。

实施使用 API 访问日历、提醒和待办事项。智能体会将自然语言命令翻译为结构化任务，并附加到期日期、提醒时间和优先级。提示应包括字段，如日期、时间、标题和优先级；当数据缺失时，系统询问问题以澄清。专注于简单沟通，助手保持易接近，这对与心理学家合作以根据他们的压力模式定制提示的用户很有帮助。

团队的下一步：定义具体用例，运行小型试点，并测量采用率、节省的时间和准时完成。有细微差别在于将期望与真实例程对齐，因此我们基于用户反馈编写新提示，并在适当时候从心理学家那里获取。团队应根据自己的偏好和工作流程调整提示，使用三个提示变体。提示应易于调整（编写新变体），系统应维护可靠的自动化水平。

案例研究：提取关键细节并构建个人知识库

通过从每个任务提取关键细节并将它们存储在结构化模板中创建个人知识库：上下文、行动、结果和学习。这立即改善回忆并立即节省时间。使用一致的模式，以便您可以使用 chatgpt 和 characterai 集成找到、分析和重用想法，并为未来任务创建可重用块。

采用轻量级、可重复的工作流程：拉取来源，按领域标记条目，并填充字段，如谁、什么、何时、何地、为什么和如何。使用提示字面（буквально）拉取这些元素并将它们总结为简洁条目。在分析中，专注于交叉链接相关案例以揭示连接并生成新想法。将您的方法与经过验证的方法对齐，并在工作负载增长时避免混淆。这支持心理学家和专业人士，他们希望准确性和效率，并帮助您随着时间建立权威。

案例细节：英雄是一个美容师，她希望简化笔记和治疗计划。通过从转录中提取响应和关键事实，她可以找到告知未来会话的模式。该过程字面捕捉谁做了什么、何时、何地、为什么和如何，因此她在压力下不会混淆。我尝试了几个提示：一个用于收获事实，另一个用于起草简洁总结。条目包括生活（жизнь）教训和实际改进的想法（идеи）。每个条目时间戳、存储来源，并链接到相关笔记，字段存储在代码和数据库中。该方法通过引用来源和显示理由刺激权威，这有助于建立对决策的信任。知识库可以使用模型并在任务之间创建交叉链接网络，实现想法和策略的可扩展重用。

过程和技术

1) 定义模板字段：id、日期、来源、任务、上下文、行动、结果、洞见和引用。2) 运行提示从记录中提取谁、什么、何时、何地、为什么和如何。3) 标准化数据并按领域标记（例如，生活教练、医学、美容）。4) 链接相关条目以形成知识图谱。5) 使用 chatgpt 进行快速 QA 验证一致性，可选使用 characterai。6) 使用反馈循环迭代以改进模板和提示。

结果和下一步

测量收益包括更快检索（回答时间以可预测幅度下降）、回忆患者历史和护理计划的更高准确性，以及通过引用来源和透明推理的更强权威。计划扩展模板以包括媒体、细化交叉链接规则，并扩展到额外领域，使用连续提示（create）新块并保持知识库新鲜。

模板和示例：日常问题的即用提示

使用此快速决策模板更快完成任务：情况：描述您面临的决定；目标：您想要的结果；约束：时间或资源限制；提示：“列出 3 个可行选项，包括优缺点和推荐选择，加上下一步行动。”这种方法帮助您立即转向行动并最小化分析瘫痪。

尝试任务计划模板将结果映射到具体步骤：情况：您需要完成的任务；目标：可交付物；步骤：3 个简洁行动带有大致时间；限制：您拥有的时间窗口。提示：“生成一个带有责任、截止日期和检查点的逐步计划。”示例：“在 90 分钟内发布每周更新，带有 3 个部分和 5 分钟审查。”

使用学习综合模板压缩学习或入职：情况：要学习的话题；已知差距：简短列表；提示：“总结关键点，创建 5 个练习提示，并提出快速审查时间表。”示例：“总结主题 X 的核心概念并生成 5 个闪卡。”

按日常场景的示例

场景：电子邮件回复 – 提示：“起草一个简洁、礼貌的客户回复，包括 2 个备选选项和清晰推荐，然后注明跟进步骤。”

场景：时间管理 – 提示：“创建一个 2 小时专注块计划，带有 4 个任务、估计持续时间，并在每个任务后 5 分钟休息。”

场景：学习新工具 – 提示：“概述 3 个基本功能，为每个提供 2 个快速用例，并生成 15 分钟动手实践会话。”

要为不同上下文定制提示，插入词集：给、更大、最、方法、设备、我、时间、情况、过去、limit、动机、将、谢谢、是、知道、的、这些、一般、有、服务、词、情况、基础、立即、处理、哪个、正确、心理学、找到。