大模型的能力可能超乎我们的想象，我们可以把大模型当成一座继续挖掘的金山，不同的Prompt就是我们不同类型的铲子，当我们的Prompt足够优秀，我们就能从金山中挖掘想要的金子。
好了，上面的故事是为了引出prompt的重要性，近日新加坡政府科技局（GovTech）组织了首届 GPT-4 提示工程大赛，这场比赛吸引了超过 400 名杰出的参与者，Sheila Teo 从中脱颖而出，拿到大赛冠军。Sheila Teo使用CO-STAR框架挖掘出不可思议的大模型潜力。
Sheila Teo 介绍CO-STAR原文链接
CO-STAR框架
CO-STAR框架分为Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response。
(C) 上下文：为任务提供背景信息 通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。
(O) 目标：明确你要求大语言模型完成的任务 清晰地界定任务目标，可以使大语言模型更专注地调整其回应，以实现这一具体目标。
(S) 风格：明确你期望的写作风格 你可以指定一个特定的著名人物或某个行业专家的写作风格，如商业分析师或 CEO。这将指导大语言模型以一种符合你需求的方式和词汇选择进行回应。
(T) 语气：设置回应的情感调 设定适当的语气，确保大语言模型的回应能够与预期的情感或情绪背景相协调。可能的语气包括正式、幽默、富有同情心等。
(A) 受众：识别目标受众 针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。
(R) 响应：规定输出的格式 确定输出格式是为了确保大语言模型按照你的具体需求进行输出，便于执行下游任务。常见的格式包括列表、JSON 格式的数据、专业报告等。对于大部分需要程序化处理大语言模型输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。
我们来进行一个对比，为了防止误差，我们使用GPT-4o和Deepseek模型分别对使用了CO-STAR框架的Prompt和未使用的Prompt进行生成，我们人工审议决定谁生成的更好。
DeepSeek
首先出场的是Deepseek，我们准备的问题是 “为我们餐馆新出的鱼香茄子撰写广告”。
不使用CO-STAR框架的版本：
你还别说，我觉得还挺好。
以下是使用CO-STAR框架的版本：
# CONTEXT(上下文) #
我想推广我们餐厅的新出的鱼香茄子
# OBJECTIVE(目标) #
帮我写一个广告
# STYLE(风格) #
亲切
# Tone(语调) #
说服性
# Audience(受众) #
主要是周围的一些学生和工人
# Response(回复) #
保持帖子的专业性
GPT4-o
未使用CO-STAR框架：当然可以！以下是鱼香茄子的广告文案：
新品推荐：鱼香茄子
亲爱的食客们，欢迎来到我们餐馆！我们很高兴向您介绍我们最新推出的美味佳肴——鱼香茄子。
鱼香茄子，这道经典的川菜，以其独特的鱼香味和丰富的口感，深受食客们的喜爱。我们选用新鲜的茄子，配以精心调制的鱼香酱，经过高温快炒，茄子外酥里嫩，酱香浓郁，令人垂涎欲滴。
特色亮点：
新鲜食材：每天选用最新鲜的茄子，保证口感和营养。
独家秘制酱料：我们的鱼香酱料经过多次调试，味道独特，香气扑鼻。
匠心烹制：由经验丰富的厨师精心烹制，每一口都充满爱与用心。
无论是与家人朋友共享，还是独自一人品味，鱼香茄子都是您不可错过的美味选择。快来尝尝吧，让这道美食为您的餐桌增添一抹亮色！
立即预订或到店品尝，我们期待您的光临！
希望这个广告文案能帮到您！如果有任何修改或其他需求，请随时告诉我。大家好，
我们餐厅推出了全新的特色菜——鱼香茄子！这道菜选用新鲜茄子，搭配独特的鱼香酱，口感鲜美，色香味俱全。无论是学生还是工人，鱼香茄子都是您补充能量、享受美食的不二选择。
特别优惠：凡是学生和工人，出示有效证件即可享受9折优惠！快来品尝吧，让我们用美味为您的生活增添一抹亮色！
期待您的光临！
地址：XXX街道XX号
电话：XXX-XXXX-XXXX
餐厅团队敬上我们发现使用了CO-STAR框架针对性更强，但是同样需要更多的约束才能发挥LLM的潜力，否则不如提供模糊的Prompt让大模型发挥自己的实力。