Top GPTs 提示词分析。

最近体验了一些榜单上排名靠前的 GPTs，因为好奇大家是如何发挥自定义 GPT 的能力的。我想通过阅读他们的提示词，看看有什么好玩的地方。

有些 GPTs 网上可以搜到提示词，有些需要自己套出来。

印象最深刻的是两个 GPTs：ResearchGPT 和 Grimoire. 如果你看过一些 GPTs 导航站，应该会感觉有点眼熟。

ResearchGPT 是一个基于 2 亿+ 科学论文的知识库问答系统。但从自定义 GPT 的角度来说，它的实现是很简单的。

简单定义对话风格和回复格式，然后以 Action 的方式调用原本的网站搜索服务。

提示词见图一。

有点像本来有一个网站产品，然后上线了一个微信小程序版一样。只不过这个小程序是一个自定义的 GPT .

巧妙地借用了 ChatGPT 的推理能力来处理用户输入和合成结果输出。

这算是典型的一种自定义 GPT 的应用。

第二个是 Grimoire. 这个就有点好玩了。Grimoire 可以看作是一个无代码编程系统，也就是说你可以通过和 Grimoire 对话来创建一些应用程序，比如个人网站。

Grimoire 的提示词就可以说是相当复杂了，可以通过图二瞅一眼这个提示词的逻辑。不用细看，就能猜到这个提示词简单不了。

以致于我在读这个提示词的时候，我不禁在想，或许 ChatGPT 自己不会同意我们总是说 LLMs 只有 System 1 思考模式。System 1 哪能理解这么复杂的流程 ^_^

提示词中比较好玩的地方我在图三的提示词原文中加粗了。总结起来有这么几点：

- 把知识库当作素材文件夹来用。对话过程中需要显示的帮助文档或者图片，直接放到知识库里，然后在提示词中引导 GPT 完整地读取并显示这些内容。

- 快捷键的定义。提示词里定义了一个很长的快捷键列表。这些快捷键可以看作是 Zero-shot prompt (零样本指令) 集合。

在提示词中只需要告诉 GPT 根据对话中的上下文，动态推荐接下来的可以进行的操作。

这是一个非常有意思的想法。

我自己在写一些工具提示词的时候，为了拆分结果项以便每一项结果更加详细和精确的时候，会写“告诉用户可以发送 A 指令来查看 XXXX，B 指令来进行 XXX”。

显然，先定义一个列表，然后让 AI 自己根据上下文动态推荐是更好的方式。

- 动态生成文件并打包成 zip 文件提供下载。这真是把 Code Interpreter 功能用得炉火纯青了。

Grimoire 完整提示词文字版在这里，感谢这位朋友的整理：github.com