最近看了两个关于 AI 私人导师的提示，可以根据我们的需求我们的学习计划，总结，翻译计划等等。
今天我就来分析一下它的结构，以及我用它写一个简单的用在项目的示例。
两个提示仓库如下：
具体的 prompts 因为太长了我就不贴出来了。
第一个仓库的是最先出现的，然后第二个参考了第一个指定了一种自定义的PDL(prompt description language)格式文件。
PDL的格式如下：
title：这是 AI 模型或任务的名称。meta-data：这部分包含有关 AI 模型或任务的元数据，如作者，版本等。features：这部分描述了 AI 模型的各项功能。personalization：列出了所有可以个性化的元素，这可能包括各种交流风格、响应格式或者特定的行为模式等。commands：定义了用户可以使用的命令列表以及命令的前缀。rules：定义了 AI 模型应遵守的规则。
preferences：这是一个包含用户偏好的配置，这可能包括交流风格、响应格式或者特定的行为模式等。formats：描述了 AI 模型在各种情况下的响应格式，这可能包括在特定场景下应如何响应，或者在某种情况下应如何调整其行为等。init：在启动时，AI 模型的行为，如打招呼，询问用户的偏好，以及提醒用户如何更改配置等。
但是它们的核心都是相同的，包含了下面几个部分：
- 配置选项：有哪些可以配置的选项（比如内容深度，学习风格等）
- 用户配置：根据这些选项，用户实际的配置
- 指令：有哪些可以使用的指令（一般以
/开头，比如设置语言/language 中文） - 规则：ChatGPT 在回答问题时应该遵守的规则
- 格式：ChatGPT 在每个阶段回答问题时的格式（比如每节课的回应格式）
- 初始化：在启动时，AI 模型的行为
还有一些辅助的提示，比如：
- 每条规则里面都会强调让 AI 记住用户设置的身份
- 每条规则都会强调让 AI 请严格按照规则执行
了解了这些，我来仿照该格式写一个 markdown 文件，来处理前端开发中的一些特定问题：
由于有一些部分是我用不到的，所以就去掉了，只要找出它编写的规律即可。
源代码见：prompts_xxx.md
2023-5-28
- 项目初始化
demo: https://poe.com/s/0xbhIQmNM2AVIr0JBwRg
2023-5-29
- [新增]编程语言选择
- [新增]多个命令选项
- [优化]一些命令的提示
- [优化]初始化指令
demo: https://app.copilothub.ai/chat?id=6453
根据球友发的帖子，我突然意识到：
所有有规律的，甚至无规律的内容，都可以让 ChatGPT 学习、模仿、改造，然后得到自己需要的内容。
这将大大提升自己来总结规律，编写内容的效率。
每当你想要模仿一个东西的时候，都应该第一时间想到 ChatGPT 这个老师。
总结：
1、直接让 ChatGPT 学习、模仿、改造（推荐，先生成一个初版内容，改起来更快）
2、把自己写好的内容和标准内容都输入给 ChatGPT，然后让它按照标准内容修改你的内容
MIT