#模型时代# Andrej Kaparthy最新提示工程技巧。

Andrej Kaparthy：未来，我们会花越来越多的时间，去理解语言模型给出的结果。这里有一些想法、技巧和实践经验。

写作

有一种方法我用下来效果不错：让你的 LLM 用 ASD-STE100 来解释某件事。

ASD-STE100 是一种受控英语规范，最初为航空航天设备的维护文档而开发。现在的 LLM 对这种语言规范通常相当熟悉。它对写作有非常严格的约束，强调清晰、直接和低歧义，我经常发现这样的文字反而更容易阅读。

有时候，我会稍微放宽要求，比如让模型做到“80% 接近 ASD-STE100”，因为完整规范确实相当严格。

不过，还有更好的办法。

图表 / 图片

与其让 LLM 写一大段文字，不如直接让它生成一张图表或示意图。

视觉化的信息通常更容易处理，也更容易快速看清结构和理解其中的关系。

但还有更进一步的方式。

网页

你可以要求模型“用 HTML 输出”，直接得到一个漂亮的交互式网页。

LLM 现在做前端已经越来越强，可以生成相当精致的交互体验、动画和可视化效果。

不过，我更看好下一种形式。

讲解视频

我目前最看好的输出形式，是针对任何主题，直接生成完全定制、为这个问题量身打造的讲解视频。

你可以尝试这样的提示词：

“为主题 X 制作一个 3Blue1Brown 风格的讲解视频。使用我的 ElevenLabs API Key 来生成旁白。”

如果要使用 ElevenLabs，你需要准备 API Key。当然，也可以让 LLM 帮你寻找质量不错、能够利用本地算力运行的免费替代方案。

而且，这件事现在真的已经开始变得可行了。

总结

随着 LLM 能力持续提升，越来越多具体执行工作会由模型自主完成。人的工作会逐渐向更高的抽象层移动，重点转向监督模型的工作，以及理解模型产生的结果。

好消息是，LLM 同样可以帮助我们完成这部分工作。

随着智能与代码的供给越来越充裕，我们开始可以随时要求模型制作规模很大、完全定制、用完即可丢弃的软件产物，例如一个临时 Web App，或者一段专门解释某个问题的视频。

过去，为一个临时问题专门开发这样的东西，在成本上根本不划算。现在，生成成本正在快速下降，这类“一次性软件”开始变得合理。

可以在这个方向上大胆尝试。很多过去看起来完全不值得制作的东西，现在已经值得让模型现场生成了。