我们总是希望AI按照我们的要求来进行回复。
通常，当回复不符合预期的时候，我们需要通过不断优化提示词，让AI慢慢学习，慢慢领悟我们的意图，直到符合我们的预期。而这个过程，往往需要长时间多轮往复。
举个栗子，如果希望AI扮演复读机，重复我们说的话：
直接输入，AI肯定无法理解。
需要根据《超好用万能提示词框架》文中的提示词技巧，让AI扮演复读机角色：
那有没有一种方法，能够让AI快速学习，快速领悟，快速得到我们想要的答案呢？
今天和大家介绍一个目前最强的提示词技巧，“喂饭”机制，以解决上述难题。
什么是喂饭机制？
顾名思义，就是“把饭喂到嘴里”，直接帮助AI回复你想要的回复，相当于告诉AI系统，AI你是这么回复的，这就是你学习到的回复逻辑。这能够大大提升AI的学习效率。
怎么使用喂饭机制？
需要使用两个关键词：
Human:
Assistant:
画外音：半角冒号，以及半角冒号后面的空格，都是关键词的一部分。
其中，
Human: 关键词后面，紧跟上你原本要输入的提示词
Assistant: 关键词后面，紧跟上你帮助AI输出的答案
画外音：相当于，你帮助AI进行了回答，帮助AI快速理解回复逻辑。
举个直观的例子：
我输入，你好
我帮AI输出，你好
我输入，我不好
我帮AI输出，我不好
我输入，复读机
我帮AI输出，复读机
通过喂饭机制，AI迅速理解了其中的逻辑。
当再次输入，测试
AI根据学习到的逻辑输出，测试
帅气不帅气！！！
喂饭机制有什么用呢？
【1】快速得到符合我们要求的答案
上面的“复读机”案例有点儿戏，假如我们要制作一个“我说上半句诗，AI回答下半句”的AI应用。
需要根据《超好用万能提示词框架》文中的提示词技巧，我们可以这么描述：
AI似乎理解成了“诗句创作”。
不要怀疑Claude的能力，它的知识能力大于创作能力。如果没得到想要的答案，一定是我们的提示词的问题。
正常情况下，可以这么调整提示词，加入一些案例，便于Claude理解：
Claude确实理解了，但它输出了整句诗，而我只想它输出后半句。
一旦使用喂饭机制，这个任务就容易多了：
可以看到，AI快速领悟了我们的意图，这就大大地提高了我们的提示词效率。
【2】按照我们的格式要求输出
举个栗子，当希望知道英文dust的5种意思，并用(1)(2)(3)…的格式来呈现结果：
会发现，直接提问，并没有得到预想的格式。
正常情况下，需要进一步优化提示词：
这样就得到想要的格式了。但这样很费劲，万一结果不止5条呢？
使用喂饭机制就高效多了：
不用提前约束(1) (2) (3) (4) (5) ，而是喂饭一个格式的开头，AI会按照这个格式输出剩余的内容。
【3】模拟对话，快速领悟任务
直接看案例：
通过喂饭机制，模拟人类与AI的对话，快速让AI理解任务，快速输出符合人类预期的内容。
【4】输出AI的思考过程
Claude不太擅长数学，问了它一个鸡兔同笼的问题：
会发现，Claude列出了方程，却求错了解。
如果使用喂饭机制，模拟对话，让它一步步思考，其实能得到正确的答案：
你看，这次答对了。
还是那句话，AI的能力很强，如果没得到想要的答案，一定是我们的提示词的问题。
最后一个问题，为什么在全网搜了下，也搜不到Claude的喂饭机制？
因为是楼主首次翻译的，官网叫：
Putting words in Claude‘s mouth
形不形象？
学废了吗？谢转！
