如何使用BRTR原则革新您的ChatGPT提示词
通过BRTR原则释放结构化提示的力量，这是一个旨在将日常自然语言指令转换为优化的、AI就绪提示词的框架。BRTR代表：
- 背景（Background）
- 角色（Role）
- 任务（Task）
- 要求（Requirements）
通过将这四个组件编织到您的ChatGPT提示词中，您可以显著改善AI理解，减少幻觉，并推动更准确、符合您需求的响应。
为什么结构在提示工程中很重要
提示工程是制作清晰、精确和结构化指令的实践，以指导ChatGPT等AI模型产生期望的输出。最佳实践强调清晰度、上下文、格式规范和角色定义的重要性。
结构良好的提示词有助于：
- 减少歧义
- 提高相关性和准确性
- 减少用户-AI反馈循环
- 降低幻觉风险
BRTR框架提供了一个清晰、可重复的结构，以持续利用这些优势。
解析BRTR（背景-角色-任务-要求）
背景
为AI提供必要的上下文或框架。尽可能保持简洁但信息丰富。
角色
指定AI应该采用的人格、专业知识或视角（例如，“您是一位产品营销专家”）。
任务
清楚地说明您希望AI执行的操作——优先使用祈使动词和具体结果（例如，“写”、“分析”、“总结”）。
要求
包括约束、格式期望、语调、长度或任何其他塑造输出的条件。
这种组合确保AI在明确定义的行为范围内运行——最大化清晰度并最小化模糊提示中常见的猜测。
BRTR实战：提示词示例
示例1：营销邮件
背景： 我们正在推出一款专为城市通勤者优化的新型环保运动鞋。 角色： 您是一位专门从事年轻、时尚前卫品牌的高级营销文案。 任务： 起草一个引人注目的邮件标题和开场段落，向我们的邮件列表介绍这款运动鞋。 要求： 标题保持在8个词以内，段落保持在50个词以内；语调应该清新、充满活力，并提及产品的可持续性。
示例2：技术解释
背景： 我们的客户是Python新手，需要帮助安装我们的库。 角色： 您是一位有经验的Python初学者讲师。 任务： 编写安装和导入库的分步指南。 要求： 使用项目符号，包含代码片段，避免行话，保持在100个词以内。
这些示例强调了BRTR如何提供清晰的方向：上下文→人格→行动→输出约束。这种结构与基于角色的提示和格式规范等提示工程原则很好地契合。
比较：BRTR与其他提示技术
| 技术 | 核心元素 | 优势 | BRTR的优势 |
|---|---|---|---|
| 对话式提示 | 非正式、开放式 | 简单、灵活 | 缺乏一致性和精确性 |
| 结构化提示（通用） | 角色、上下文、示例 | 比随意更清晰 | 通常冗长；缺乏简洁的要求集 |
| 思维链/少样本 | 逐步推理 | 优秀的逻辑输出 | 可能过于冗长或复杂而没有框架 |
| BRTR框架 | 背景+角色+任务+要求 | 结构化、简洁、高效 | 清晰度和简洁性的最佳结合 |
BRTR将提示框架的清晰度和结构与实际、可重复使用所需的简洁性相结合——在StructPrompt等工具中特别有用。
编写BRTR优化提示词的技巧
- 保持背景简洁——只包含上下文必需的内容。
- 定义清晰的角色——人格有助于塑造语调和专业知识。
- 使用直接的任务语言——强动词和可衡量的结果效果最好。
- 精确指定要求——提及语调、长度、格式或风格约束。
- 迭代和改进——测试提示词并调整组件以获得更好的结果。
- 利用模板——使用BRTR结构作为一致提示的可重复模式。
StructPrompt：您的BRTR自动化盟友
StructPrompt自动化将日常、非结构化请求转换为符合BRTR的提示词。无论您是自然输入还是用简单语言描述您的需求，StructPrompt都会将信息重新组织为背景、角色、任务和要求部分——结果是：
- 增强的清晰度和提示精确度
- 减少歧义和AI幻觉
- 更高质量的输出，减少试错
最终思考
BRTR原则不仅仅是另一个提示技巧——它是一个系统的、可扩展的框架，为您的AI交互带来清晰度、结构和效率。通过将您的提示词与BRTR（背景、角色、任务、要求）对齐，您使ChatGPT能够提供可靠、相关和简洁的响应——无论您是在写营销文案、生成代码还是解释复杂主题。
专业提示： 尝试使用BRTR构建您的下一个提示词——并观察您的ChatGPT输出如何转变。
奖励Markdown注释： 在发布时使用可折叠块（例如> **示例提示词：**）或高亮框以获得更好的可读性——特别是对于“BRTR实战”示例。
> **示例提示词（可展开）：**
> ```
> 背景：...
> 角色：...
> 任务：...
> 要求：...
> ```
祝您提示愉快——愿BRTR提升您的AI交互！