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 以下是设计提示时需要记住的一些技巧：
 
 ### 从简单开始
-在设计提示时，需要记住这是一个迭代的过程，需要大量的实验来获得最佳结果。使用像 OpenAI 或 Cohere 这样的简单平台是一个很好的起点。
 
-您可以从简单的提示开始，随着您的目标是获得更好的结果，不断添加更多的元素和上下文。在此过程中对您的提示进行版本控制是至关重要的。当您阅读本指南时，您会看到许多例子，其中具体性、简洁性和简明性通常会给您带来更好的结果。
+在开始设计提示时，你应该记住，这实际上是一个迭代过程，需要大量的实验才能获得最佳结果。使用来自OpenAI或Cohere的简单的 playground 是一个很好的起点。
 
-当您有一个涉及许多不同子任务的大任务时，您可以尝试将任务分解为更简单的子任务，并随着获得更好的结果而不断构建。这避免了在提示设计过程中一开始就添加过多的复杂性。
+你可以从简单的提示词开始，并逐渐添加更多元素和上下文（因为你想要更好的结果）。因此，在这个过程中不断迭代你的提示词是至关重要的。阅读本指南时，你会看到许多示例，其中具体性、简洁性和简明性通常会带来更好的结果。
+
+当你有一个涉及许多不同子任务的大任务时，可以尝试将任务分解为更简单的子任务，并随着结果的改善逐步构建。这避免了在提示设计过程中一开始就添加过多的复杂性。
 
 ### 指令
-您可以使用命令来指示模型执行各种简单任务，例如“写入”、“分类”、“总结”、“翻译”、“排序”等，从而为各种简单任务设计有效的提示。
 
-请记住，您还需要进行大量的实验，以查看哪种方法最有效。尝试使用不同的关键字、上下文和数据尝试不同的指令，看看哪种方法最适合您的特定用例和任务。通常情况下，上下文与您要执行的任务越具体和相关，效果越好。我们将在即将推出的指南中介绍采样和添加更多上下文的重要性。
+你可以使用命令来指示模型执行各种简单任务，例如“写入”、“分类”、“总结”、“翻译”、“排序”等，从而为各种简单任务设计有效的提示。
+
+请记住，你还需要进行大量实验以找出最有效的方法。以不同的关键词（keywords），上下文（contexts）和数据（data）试验不同的指令（instruction），看看什么样是最适合你特定用例和任务的。通常，上下文越具体和跟任务越相关则效果越好。在接下来的指南中，我们将讨论样例和添加更多上下文的重要性。
 
-其他人建议将指令放在提示的开头。建议使用一些清晰的分隔符，如“###”，来分隔指令和上下文。
+有些人建议将指令放在提示的开头。另有人则建议是使用像“###”这样的清晰分隔符来分隔指令和上下文。
 
 例如：
 
 *提示：*
+
 ```
 ### 指令 ###
 将以下文本翻译成西班牙语：
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 ```
 
 *输出：*
+
 ```
 ¡Hola!
 ```
 
 ### 具体性
-对您希望模型执行的指令和任务非常具体。提示越具体和详细，结果就越好。当您有所期望的结果或生成样式时，这一点尤为重要。没有特定的令牌或关键字会导致更好的结果。更重要的是具有良好的格式和描述性提示。实际上，在提示中提供示例非常有效，可以以特定格式获得所需的输出。
 
-在设计提示时，您还应考虑提示的长度，因为提示的长度有限制。考虑到您应该具体和详细的程度是需要考虑的。包含太多不必要的细节并不一定是一个好方法。这些细节应该是相关的，并有助于完成手头的任务。这是您需要进行大量实验的事情。我们鼓励大量实验和迭代，以优化您的应用程序的提示。
+要非常具体地说明你希望模型执行的指令和任务。提示越具描述性和详细，结果越好。特别是当你对生成的结果或风格有要求时，这一点尤为重要。不存在什么特定的词元（tokens）或关键词（tokens）能确定带来更好的结果。更重要的是要有一个具有良好格式和描述性的提示词。事实上，在提示中提供示例对于获得特定格式的期望输出非常有效。
+
+在设计提示时，还应注意提示的长度，因为提示的长度是有限制的。想一想你需要多么的具体和详细。包含太多不必要的细节不一定是好的方法。这些细节应该是相关的，并有助于完成手头的任务。这是你需要进行大量实验的事情。我们鼓励大量实验和迭代，以优化适用于你应用的提示。
 
 例如，让我们尝试从一段文本中提取特定信息的简单提示。
 
 *提示：*
+
 ```
 提取以下文本中的地名。
 
@@ -49,33 +55,39 @@
 ```
 
 *输出：*
+
 ```
 地点：里斯本，香帕利莫德中心
 ```
 
 输入文本来自[这篇 Nature 文章](https://www.nature.com/articles/d41586-023-00509-z)。
 
-### 避免不精确
-在上面关于详细和格式改进的提示中，很容易陷入想要过于聪明的提示陷阱，从而可能创建不精确的描述。通常最好是具体和直接。这里的类比非常类似于有效的沟通——越直接，信息传递就越有效。
 
-例如，您可能有兴趣了解提示工程的概念。您可以尝试这样做：
+### 避免不明确
+
+给定上述关于详细描述和改进格式的建议，很容易陷入陷阱：想要在提示上过于聪明，从而可能创造出不明确的描述。通常来说，具体和直接会更好。这里的类比非常类似于有效沟通——越直接，信息传达得越有效。
+
+例如，你可能有兴趣了解提示工程的概念。你可以尝试这样做：
 
 ```
 解释提示工程的概念。保持解释简短，只有几句话，不要过于描述。
 ```
 
-从上面的提示中不清楚要使用多少句话和什么样的风格。您可能仍然可以通过上面的提示获得良好的响应，但更好的提示是非常具体、简洁和直接的。例如：
+从上面的提示中不清楚要使用多少句子以及什么风格。尽管你可能仍会从上述提示中得到较好的响应，但更好的提示应当是非常具体、简洁并且切中要点的。例如：
 
 ```
 使用 2-3 句话向高中学生解释提示工程的概念。
 ```
 
-### 做还是不做？
-设计提示时的另一个常见技巧是避免说不要做什么，而是说要做什么。这鼓励更具体化，并关注导致模型产生良好响应的细节。
+
+### 做什么还是不做什么?
+
+设计提示时的另一个常见技巧是避免说不要做什么，而应该说要做什么。这样（说要做什么）更加的具体，并且聚焦于（有利于模型生成良好回复的）细节上。
 
 以下是一个电影推荐聊天机器人的示例，因为我写的指令——关注于不要做什么，而失败了。
 
 *提示：*
+
 ```
 以下是向客户推荐电影的代理程序。不要询问兴趣。不要询问个人信息。
 
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 ```
 
 *输出：*
+
 ```
-当然，我可以根据您的兴趣推荐电影。您想看什么类型的电影？您喜欢动作片、喜剧片、爱情片还是其他类型的电影？
+当然，我可以根据你的兴趣推荐电影。你想看什么类型的电影？你喜欢动作片、喜剧片、爱情片还是其他类型的电影？
 ```
 
 以下是更好的提示：
 
 *提示：*
+
 ```
 以下是向客户推荐电影的代理程序。代理负责从全球热门电影中推荐电影。它应该避免询问用户的偏好并避免询问个人信息。如果代理没有电影推荐，它应该回答“抱歉，今天找不到电影推荐。”。
 ```顾客：请根据我的兴趣推荐一部电影。
 客服：
-
 ```
+
 *输出：*
+
 ```
-抱歉，我没有关于您兴趣的任何信息。不过，这是目前全球热门的电影列表：[电影列表]。希望您能找到喜欢的电影！
+抱歉，我没有关于你兴趣的任何信息。不过，这是目前全球热门的电影列表：[电影列表]。希望你能找到喜欢的电影！
 ```
 
-上述示例中的一些内容摘自 ["Best practices for prompt engineering with OpenAI API" article.](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api)
+上述示例中的一些内容摘自 ["Best practices for prompt engineering with OpenAI API" article.](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api)