想用好AI，学会提示词是必须的。不使用任务框架的话可能对话多次都得不到满意的结果。

市面上有很多大佬总结的方法论，今天介绍下”陈财猫“老师的”BROKE“框架

什么是OKR

想象一下你正在玩一个游戏，游戏的目标就是到达终点。在通往终点的路上，有很多小任务和挑战需要你完成。为了能够顺利地达到终点，你需要设定一系列的小目标，并制定一些具体的行动计划。

OKR 就是一种帮助你和团队设定目标和行动计划的方法。

OKR 代表的是：

·        
O: Objectives（目标） – 这是你希望达到的最终目标，就像游戏中的终点。

·        
KR: Key Results（关键成果） – 这是你为了达到那个目标需要完成的小任务或挑战，可以理解为游戏中的小任务。

比如，你的一个目标是“变得更健康”。为了达到这个目标，你可能会设定以下的关键成果：

1.     
每周跑步三次，每次至少跑5公里。

2.     
每天吃5份蔬菜和水果。

3.     
一个月减少2公斤体重。

这样，OKR 就帮你清晰地知道你想要达到什么目标，以及为了达到这个目标你需要做些什么。

很多公司和团队使用OKR来帮助他们设定和达到他们的目标，因为这种方法可以使大家更加明确和聚焦。

BROKE框架介绍

BROKE框架是陈财猫设计的一套GPT提示设计流程，提高GPT的工作效率和质量，它是首字母的缩写，分别代表以下含义：

BROKE是Background,Role,Objectives,Key
Result,Evolve的缩写，它包括四个部分：

·        
Background：阐述背景，为GPT提供充足信息。

·        
Role:设定角色，让GPT进入角色。

·        
Objectives:定义任务目标，告诉GPT我们希望实现什么。

·        
Key Results：定义关键结果，让GPT知道实现目标所需要达成的具体、可衡量的结果。

·        
Evolve:试验并调整，通过试验来检验结果，并根据需要进行调整。

BROKE框架实践

1.使用GPT+BROKE框架生成Prompt

Q：

用我下面的提示词方法论，生成主题为\"如何刻意练习AI\"的提示词



BROKE是Background,Role,Objectives,Key Result,Evolve的缩写，它包括四个部分：



- Background：阐述背景，为GPT提供充足信息。

- Role:设定角色，让GPT进入角色。

- Objectives:定义任务目标，告诉GPT我们希望实现什么。

- Key Results：定义关键结果，让GPT知道实现目标所需要达成的具体、可衡量的结果。

- Evolve:试验并调整，通过试验来检验结果，并根据需要进行调整。

A:

为了主题\"如何刻意练习AI\"，使用BROKE方法论，以下是相关的提示词：



**Background**:

人工智能（AI）是当今技术发展的前沿领域，刻意练习是深度学习和精通技能的有效方法。对于学习AI，采用刻意练习的策略可以帮助实现更高的熟练度和专业能力。



**Role**:

假设你是一名AI初学者，希望通过刻意练习来加深你的AI知识和技能。



**Objectives**:

1. 理解AI的基础概念和核心技术。

2. 实践并实现AI项目来加强技能。

3. 获得持续的反馈，以便了解自己的进步和需要改进的地方。



**Key Results**:

1. 在6个月内完成5个AI相关的实践项目。

2. 获得至少3次外部或同行的专业反馈。

3. 至少阅读和总结10本关于AI的核心文献或书籍。



**Evolve**:

每个月至少评估一次学习进度，根据收到的反馈和项目的实践经验调整学习计划。如果某些方法或资源不再有效，寻找新的策略或资源来替代。

2.使用Prompt解决真实问题Q:

使用上一步的提示词进行提问

**行动计划**：



**1. 理解AI的基础概念和核心技术**:

   - **1.1** 分配时间每周学习AI的基础知识，如机器学习、深度学习、强化学习等。

   - **1.2** 选择和订阅相关的在线课程（例如 Coursera、edX、Udacity等）。

   - **1.3** 定期参加AI相关的讲座、研讨会或线上直播，了解行业前沿动态。



**2. 实践并实现AI项目来加强技能**:

   - **2.1** 开始时选择简单的项目，如线性回归、决策树等，并逐渐迁移到更复杂的项目。

   - **2.2** 利用开源数据集（如Kaggle、UCI Machine Learning Repository等）实践模型训练。

   - **2.3** 为项目设置明确的目标和指标，确保每个项目有其学习目的。



**3. 获得持续的反馈**:

   - **3.1** 利用论坛（如 Stack Overflow、Reddit的r/MachineLearning）和社区来分享你的项目，并寻求反馈。

   - **3.2** 找到一位AI领域的导师或同行，定期讨论进度和遇到的挑战。

   - **3.3** 对自己的项目写博客或记录，这样既可以梳理知识点，也可以吸引外部反馈。



**4. 阅读和总结AI的核心文献或书籍**:

   - **4.1** 列出要读的书单，设置每月阅读目标。

   - **4.2** 对于每本书或文献，写下关键的学习点和心得。

   - **4.3** 通过参加读书会或在线讨论小组，与他人分享你的读后感。



**5. Evolve**:

   - **5.1** 每月初进行自我评估，列出上月完成的项目、收到的反馈和阅读的书籍。

   - **5.2** 基于评估的结果，调整下月的学习计划。

   - **5.3** 如果发现某个资源或方法效果不佳，考虑替换或寻找其他替代方案。



**总结**：

刻意练习并不是简单地重复，而是有目标、有计划、并持续求反馈的过程。你的成功不仅取决于你的努力，还取决于你如何高效地利用时间和资源。这个行动计划旨在为你提供一个结构化的方法来深化AI知识和技能。

得到了一个完整的提升计划，当然提示词还可以不断去优化的~

总结

这个框架的”O“，”K“使用OKR方法对任务进行了拆分，“E”相当于对OKR的每一个目标的结果进行复盘。从而形成一个正向循环

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/uPAjFI9TVWL7HMZoi2wkDA