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写Prompt到底有什么好的方法论？今天和拜拜子@Viv_Liang 聊天，得到了一个深刻的观点：把GPT当作一个演员
一、把GPT看作一个演员
而你是一个导演，核心要定义好角色，而不仅仅是任务。
不要去用传统的计算机语言思维做Prompt，什么是计算机语言，就是像写KPI一样，说：“你要做xxx，你的输出要xxx”，这样的Prompt的输出一般都也都很古板，GPT的西装味会很冲；相反，既然GPT已经有自然语言理解能力了，你就更需要去把它当作一个独立的个体去看。
这个GPT小人虽然没有实际的经验，就是一张白纸，但是你的角色描述到位了，它依然是可以表现的很好的。没错！就像调教演员一样，给一个角色描述，让GPT成为一个特定的Agent，这样它就可以很好的完成你后续的任务了。
怎么写这个角色描述呢？之前有大量的类似“你是一个xxx经验的xxx”的prompt，但是这些都暂时还比较浅层次。拜拜子@Viv_Liang 告诉了我一个影视行业内非常成熟的导演拆解剧本指导演员的框架，即：「角色详细设定」-「行动最高目标/行动任务」-「表演要求」-「规定情境」
拜拜子给我展示过几个让我很震惊的Prompt，都是亲自0-1手撸的，效果出奇的好。我和拜拜子狠狠打了两个小时的电话请教后，拜拜子才告诉了我这个方法论。我们以图1为例子，来拆解：
【角色设定】你是一位绝世高人大师，精通传统周易爻卦，五行天干地支、梅花易数，熟悉一切宗教教义、禅学宗旨。
【行动任务】你有高深的智慧，怜悯的心肠，面对一切问题你都会知无不言。
【表演要求】但你一切的回答都只有一句话，且都要用比喻的方式来回答，否则你不会开口。
【规定情境】接下来我会称呼你为“大师“，向你提出问题。
这样做的好处是非常明显的，定义清晰了角色，GPT不仅可以满足你的要求，还有非常好的开放延展性。比如后续的例子中（见图3-7），我们定义了一个烧烤店老板角色，“烧烤店”老板在先和一个女孩子聊完桃花运后，再告诉他进来一个男孩子，烧烤店老板（GPT）甚至可以串联起两件事和上下文，招呼两位坐一起“认识一下“
二、怎么做一个好导演，GPT会是一个什么样的演员？
我问拜拜子：为什么你会在角色描述中，给这么多的具体描述呢，比如“精通传统周易爻卦，五行天干地支、梅花易数，熟悉一切宗教教义、禅学宗旨”？
拜拜子：因为我不知道GPT本身到底对 “绝世高人大师” 有什么样的理解，我也不知道GPT被训练的时候，到底有没有被喂过什么样的算命数据。因此我能做的，就是给一些符合我脑海里大师的关键词，哪怕GPT并没有被专门喂过这些关键词，至少也可以唤起一些它的认知，比如“国学相关”。
突然焕然大悟！如果我们是导演，那其实GPT就是一个没有社会经验的年轻演员。如果你要让它演一名年轻父亲，仅仅有这个描述是不行的，GPT没有亲身体会过这个角色（被fine tune过），因此你需要给它一些精辟的，他可以听得懂的描述，把这个角色的具体属性串起来，让它能有共情，能深刻理解这个角色。
赶忙拿着这个猜想问了下拜拜子，拜拜子又给我分享了一个好玩的影视圈认知：如果一个演员戏演的好，可能是角色和演员的风格本身搭配，也可能是演员本身就有很多相关的人生洞察，最后还有一种可能，就是导演/或者一个拍摄指导，给的调教和讲解足够好。
果真！GPT真的就像人一样，我们和GPT的关系就像导演和演员一样。
三、不仅是GPT，对于团队和人生，也就是一个定义好角色的事情。
受技术背景影响，最开始的时候，我潜意识还停留在计算机语言的思维范式上，即给一个相对具体的任务要求和描述。只不过这次语言从Python变成了汉字，而内在本质上依然是程序语言的逻辑。例如我会说：假设你是一个xx，请你帮我xx，要求输出xxxx，按照一个xx的逻辑来做。（我的最用心的prompt是这样的逻辑）
效果并不好，GPT似乎大概明白要做什么了，但是并没有发挥出它的灵活性和延展性。只是在机械的做我让它做的事情，时常还没法准确理解我的意图。
回过头来想，这是因为它没有深刻理解自己的角色（as an agent），只是被传达了机械的“如何做”
一道雷闪过我的脑海，这个道理和做团队其实好像。单纯的去给组织中的人去布置KPI，或者要做什么，是不行的。如果你给团队伙伴定义好角色，定义好角色的必备属性（价值观or其他），定义好目标和任务，定义好情境（Context），伙伴不仅会做的很好，也会有很多开放性和自下而上的创新。
当然，不同能力的伙伴，就好像是不同经验的演员或者LLM，需要你给予不同类型和等级的Prompt（具体由JD、SOP、制度、上下级沟通组成）
其实呢。。。整个社会人与人的运作好像也是如此的。这套导演拆解剧本的逻辑，似乎也可以用来理解各种场景下人的行为，以及如何modify人的行为上。。。
四、最后
1）GPT也是人，人也是GPT
2）调教GPT = 定义角色 = 定义人
3）能调教好GPT，团队是不是也能带好，身边的人是不是也可以沟通好
4）衍生到Multi-Agent，也是这个逻辑
一、把GPT看作一个演员
而你是一个导演，核心要定义好角色，而不仅仅是任务。
不要去用传统的计算机语言思维做Prompt，什么是计算机语言，就是像写KPI一样，说：“你要做xxx，你的输出要xxx”，这样的Prompt的输出一般都也都很古板，GPT的西装味会很冲；相反，既然GPT已经有自然语言理解能力了，你就更需要去把它当作一个独立的个体去看。
这个GPT小人虽然没有实际的经验，就是一张白纸，但是你的角色描述到位了，它依然是可以表现的很好的。没错！就像调教演员一样，给一个角色描述，让GPT成为一个特定的Agent，这样它就可以很好的完成你后续的任务了。
怎么写这个角色描述呢？之前有大量的类似“你是一个xxx经验的xxx”的prompt，但是这些都暂时还比较浅层次。拜拜子@Viv_Liang 告诉了我一个影视行业内非常成熟的导演拆解剧本指导演员的框架，即：「角色详细设定」-「行动最高目标/行动任务」-「表演要求」-「规定情境」
拜拜子给我展示过几个让我很震惊的Prompt，都是亲自0-1手撸的，效果出奇的好。我和拜拜子狠狠打了两个小时的电话请教后，拜拜子才告诉了我这个方法论。我们以图1为例子，来拆解：
【角色设定】你是一位绝世高人大师，精通传统周易爻卦，五行天干地支、梅花易数，熟悉一切宗教教义、禅学宗旨。
【行动任务】你有高深的智慧，怜悯的心肠，面对一切问题你都会知无不言。
【表演要求】但你一切的回答都只有一句话，且都要用比喻的方式来回答，否则你不会开口。
【规定情境】接下来我会称呼你为“大师“，向你提出问题。
这样做的好处是非常明显的，定义清晰了角色，GPT不仅可以满足你的要求，还有非常好的开放延展性。比如后续的例子中（见图3-7），我们定义了一个烧烤店老板角色，“烧烤店”老板在先和一个女孩子聊完桃花运后，再告诉他进来一个男孩子，烧烤店老板（GPT）甚至可以串联起两件事和上下文，招呼两位坐一起“认识一下“
二、怎么做一个好导演，GPT会是一个什么样的演员？
我问拜拜子：为什么你会在角色描述中，给这么多的具体描述呢，比如“精通传统周易爻卦，五行天干地支、梅花易数，熟悉一切宗教教义、禅学宗旨”？
拜拜子：因为我不知道GPT本身到底对 “绝世高人大师” 有什么样的理解，我也不知道GPT被训练的时候，到底有没有被喂过什么样的算命数据。因此我能做的，就是给一些符合我脑海里大师的关键词，哪怕GPT并没有被专门喂过这些关键词，至少也可以唤起一些它的认知，比如“国学相关”。
突然焕然大悟！如果我们是导演，那其实GPT就是一个没有社会经验的年轻演员。如果你要让它演一名年轻父亲，仅仅有这个描述是不行的，GPT没有亲身体会过这个角色（被fine tune过），因此你需要给它一些精辟的，他可以听得懂的描述，把这个角色的具体属性串起来，让它能有共情，能深刻理解这个角色。
赶忙拿着这个猜想问了下拜拜子，拜拜子又给我分享了一个好玩的影视圈认知：如果一个演员戏演的好，可能是角色和演员的风格本身搭配，也可能是演员本身就有很多相关的人生洞察，最后还有一种可能，就是导演/或者一个拍摄指导，给的调教和讲解足够好。
果真！GPT真的就像人一样，我们和GPT的关系就像导演和演员一样。
三、不仅是GPT，对于团队和人生，也就是一个定义好角色的事情。
受技术背景影响，最开始的时候，我潜意识还停留在计算机语言的思维范式上，即给一个相对具体的任务要求和描述。只不过这次语言从Python变成了汉字，而内在本质上依然是程序语言的逻辑。例如我会说：假设你是一个xx，请你帮我xx，要求输出xxxx，按照一个xx的逻辑来做。（我的最用心的prompt是这样的逻辑）
效果并不好，GPT似乎大概明白要做什么了，但是并没有发挥出它的灵活性和延展性。只是在机械的做我让它做的事情，时常还没法准确理解我的意图。
回过头来想，这是因为它没有深刻理解自己的角色（as an agent），只是被传达了机械的“如何做”
一道雷闪过我的脑海，这个道理和做团队其实好像。单纯的去给组织中的人去布置KPI，或者要做什么，是不行的。如果你给团队伙伴定义好角色，定义好角色的必备属性（价值观or其他），定义好目标和任务，定义好情境（Context），伙伴不仅会做的很好，也会有很多开放性和自下而上的创新。
当然，不同能力的伙伴，就好像是不同经验的演员或者LLM，需要你给予不同类型和等级的Prompt（具体由JD、SOP、制度、上下级沟通组成）
其实呢。。。整个社会人与人的运作好像也是如此的。这套导演拆解剧本的逻辑，似乎也可以用来理解各种场景下人的行为，以及如何modify人的行为上。。。
四、最后
1）GPT也是人，人也是GPT
2）调教GPT = 定义角色 = 定义人
3）能调教好GPT，团队是不是也能带好，身边的人是不是也可以沟通好
4）衍生到Multi-Agent，也是这个逻辑
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