RO-SCIRAW是由Kirk Lin开创的先进提示词工程框架，旨在优化与大型语言模型(LLMs)的交互。这个框架提供了一种系统化方法来构建高效、精确的提示词(prompts)，显著提高AI输出质量和一致性。
RO-SCIRAW由8个核心组件构成，每个组件都在提示词设计中扮演着关键角色：
- R - Role (角色): 定义AI的专业身份和操作模式。[必选]
- O - Objectives (目标): 明确指出期望AI完成的具体任务。[必选]
- S - Style (风格): 规定输出的表达方式和语气。[可选]
- C - Content (内容/上下文): 提供必要的背景信息和知识基础，确保AI理解任务的全貌。[必选]
- I - Input (输入): 详细说明提供给AI的数据类型和格式。[必选]
- R - Response (响应): 规定期望的输出形式和结构，确保结果的一致性和可用性。[必选]
- A - Audience (受众): 明确目标群体，以优化输出的相关性。[可选]
- W - Workflow (工作流): 提供系统化的步骤指南，确保过程的条理性和效率。[可选]
- 示例 (Examples): 提供参考示例，帮助AI理解预期输出。[强烈建议]
RO-SCIRAW在AI交互设计中展现了多方面的优势：
- 全面性: 涵盖有效AI交互所需的所有关键要素。
- 灵活性: 允许根据具体应用场景进行精细调整。
- 清晰性: 为AI提供明确、无歧义的指令。
- 一致性: 确保在不同环境下产生可预测、可复现的结果。
- 效率: 通过结构化信息输入，提升AI生成高质量输出的速度和准确度。
- 可定制性: 适用于从简单问答到复杂内容生成的广泛场景。
为充分发挥RO-SCIRAW框架的潜力，使用者应遵循以下指南：
- 角色定义 [必选]: 提供具体、明确的专业身份，如"拥有10年经验的量子计算研究员"。
- 目标设定 [必选]: 明确具体、可衡量的任务目标。
- 风格确立 [可选]: 根据目标受众和用途选择合适的表达风格。
- 内容准备 [必选]: 提供全面、相关的背景信息和知识基础。
- 输入规范 [必选]: 明确定义数据格式和要求，以优化处理效率。
- 响应设计 [必选]: 详细规定输出的结构和格式，确保结果的一致性。
- 受众分析 [可选]: 深入了解目标群体，以定制化输出内容。
- 工作流优化 [可选]: 设计清晰、高效的步骤指南，确保整个过程的流畅性。
- 示例提供 [强烈建议]:
- 为什么？提供示例可以大大提高AI输出的准确性和相关性。
- 如何做？在prompt中包含一个或多个符合预期输出格式和质量的示例。
通过遵循这些指南并提供清晰的示例，您可以显著提高AI输出的质量和准确性。记住，虽然并非所有组件都是必选的，但包含尽可能多的相关信息通常会带来更好的结果。特别是示例部分，虽然技术上是可选的，但它对于获得高质量、符合预期的输出至关重要。
本仓库提供了一个专门的prompt文件，用于创建高级提示词设计师Bot。这个Bot利用RO-SCIRAW框架，能够协助用户设计高质量、专业的提示词。
- 打开
prompt.md文件。 - 按照文件中的RO-SCIRAW结构，根据您的具体需求修改各个部分。
- 将修改后的prompt输入到您选择的AI模型中（如GPT-4）。
- 与生成的专业提示词设计师Bot进行交互，获取定制化的提示词建议。
为了进一步简化专业提示词设计师Bot的部署过程，我们还提供了Dify的DSL（领域特定语言）文件。这使得用户可以在Dify平台上快速创建和部署自己的提示词设计助手。
- 在Dify平台创建新的应用。
- 导入提供的DSL文件。
- 根据需要进行微调。
- 部署您的专业提示词设计师Bot。
我们欢迎社区成员对RO-SCIRAW框架的改进和扩展提出建议。如果您有任何想法或改进方案，请随时提交issue或pull request。
本项目采用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。
通过使用RO-SCIRAW框架和本仓库提供的工具，您将能够设计出更加精确、高效的AI提示词，从而显著提升与大型语言模型的交互质量。无论您是经验丰富的提示词工程师，还是刚刚开始探索这一领域的新手，RO-SCIRAW都能为您提供宝贵的指导和支持。