Directional Stimulus Prompting (stimolo direzionale)
Struttura e output
Livello 1 · FondamentaGuida la direzione della risposta con poche parole chiave, senza riscrivere l'intera istruzione.
Il directional stimulus prompting aggiunge un piccolo insieme di parole chiave o frasi guida per orientare l'output in una direzione particolare, senza riformulare l'intera istruzione. Nota: questo si sovrappone in modo significativo al campo 'soft preferences' già disponibile nel Constraint prompting — le due tecniche servono allo stesso scopo in modi leggermente diversi. Se usi già il Constraint prompting, probabilmente non ti serve anche questa.
Quando usarla
Usalo quando ti piace il prompt nel suo complesso ma vuoi orientare l'output in una direzione specifica — un'angolazione, un tono o un'enfasi particolari — senza riscrivere l'intero prompt.
Quando evitarla
Evitalo quando la direzione di cui hai bisogno è un requisito rigido, non un suggerimento — usa i vincoli rigidi del Constraint prompting per quello. Evita di combinarlo con le soft preferences del Constraint prompting, che coprono lo stesso terreno.
Vantaggi
- Modo leggero per orientare l'output senza riscrivere l'intero prompt
- Facile da sperimentare — cambia qualche parola chiave e confronta i risultati
Svantaggi
- Un suggerimento non è una garanzia — il modello potrebbe non seguirlo in modo rigido come un vincolo esplicito
- Si sovrappone alle soft preferences del Constraint prompting — non pensato per essere usato insieme ad esse
Esempi
Scrivi un breve annuncio prodotto per un nuovo fitness tracker. Parole chiave guida: energico, comunità, motivazione quotidiana (non "atleta d'élite")
Provala
Compila i placeholder qui sotto e guarda il prompt aggiornarsi in tempo reale.
Cosa vuoi ottenere.
Alcune parole chiave o frasi per orientare leggermente la direzione della risposta.
- 4
- Parole
- 44
- Caratteri
- 0/2
- Placeholder compilati
- 1 min
- Tempo di lettura
- Completezza0
- Chiarezza0
- Contesto0
- Specificità0
- Vincoli0
- Formato0
- Output0
- Sezione vincoli0
- Criteri di successo0
- Focus scope100
- Step di verifica0
- Esempio negativo0
- Confidenza0
- Sintassi placeholder100
- Struttura Markdown0
- Compila i placeholder rimasti.
- Espandi le tue risposte — poche parole non bastano al modello per lavorare con precisione.
- Aggiungi contesto di sfondo perché il modello capisca la situazione.