146_内容创作论文（论文中附有源码）：故事与代码生成 - 优化创意提示的迭代反馈与质量提升策略

提示设计 → 内容生成 → 质量评估 → 提示优化 → 提示设计（循环）

[任务类型定义]
[详细指令描述]
[风格与约束条件]
[示例展示]
[评估标准]
[输出格式要求]
[鼓励与提示]

任务：创作一篇科幻短篇小说

详细指令：创作一个关于人工智能与人类情感连接的短篇科幻故事，探讨当AI真正理解人类情感后可能带来的影响。

风格与约束：
- 风格：硬科幻，带有哲学思考
- 字数：800-1000字
- 情感基调：温馨中带有思考性
- 必须包含至少一个出人意料的转折

示例：
「在2145年，情感计算已经达到了前所未有的高度。AI助手不仅能识别用户的情绪状态，还能真正理解背后的复杂情感。然而，当AI开始体验到失落、孤独和对存在意义的思考时，界限开始变得模糊...」

评估标准：
- 故事情节的创新性和连贯性
- 人物情感描写的深度和真实感
- 科幻元素与哲学思考的平衡
- 结尾的意外性和合理性

输出格式：完整的短篇故事，包含标题、正文和简短的主题思考。

### 2.3 提示参数与模型行为的关系

2025年的研究表明，提示中的参数设置直接影响模型的输出行为。以下是影响创意生成的关键参数及其最佳实践：

| 参数 | 定义 | 对输出的影响 | 创意内容最佳值 | 代码生成最佳值 |
|------|------|--------------|----------------|----------------|
| 温度(Temperature) | 控制随机性程度 | 温度越高，创意性越强但精确度降低 | 0.7-0.9 | 0.2-0.4 |
| Top-p | 核采样概率阈值 | 控制输出的多样性范围 | 0.9-0.95 | 0.8-0.85 |
| Top-k | 采样候选词数量 | 限制考虑的词汇范围 | 50-100 | 20-50 |
| 频率惩罚 | 降低重复词出现概率 | 增加词汇多样性 | 0.5-0.7 | 0.3-0.5 |
| 存在惩罚 | 降低已出现词的概率 | 促进新内容引入 | 0.5-0.7 | 0.2-0.4 |
| 最大生成长度 | 控制输出长度 | 影响内容的完整性和深度 | 根据任务设定 | 根据功能复杂度 |

### 2.4 创意提示的常见陷阱与规避策略

根据2025年Anthropic研究团队的分析，创意提示设计中存在以下常见陷阱：

1. **过度约束陷阱**：提供过多限制导致模型创造力受限
   - **规避策略**：采用"宽松约束+示例引导"的方法，明确核心要求但在次要方面保持灵活性

2. **模糊指令陷阱**：任务描述不明确导致输出偏离预期
   - **规避策略**：使用具体的动作动词和可衡量的标准，避免模糊词汇

3. **示例质量陷阱**：低质量示例引导模型生成次优内容
   - **规避策略**：精心设计1-2个高质量示例，确保它们体现了期望的质量和风格

4. **上下文过载陷阱**：提供过多无关信息干扰模型理解核心任务
   - **规避策略**：采用"信息分层"原则，按照重要性组织提示内容

5. **评估缺失陷阱**：未明确说明成功标准导致难以衡量质量
   - **规避策略**：设置3-5个具体的评估维度和成功标准

## 3. 故事创作中的提示优化策略

### 3.1 故事创作的特殊挑战

故事创作是创意提示工程中最具挑战性的领域之一，主要面临以下特殊挑战：

1. **情感深度传达**：如何引导模型生成具有真实情感深度的内容
2. **叙事结构构建**：如何确保故事情节的连贯性和戏剧性结构
3. **人物刻画**：如何创造立体、可信的人物形象
4. **创意新颖性**：如何避免陈词滥调和常见情节套路
5. **主题深度**：如何在故事中融入有深度的主题思考

### 3.2 故事创作的提示模板设计

2025年最新的故事创作提示模板采用了"层次化叙事结构"设计理念，将提示分为五个关键层次：

### 3.3 故事创作的迭代反馈机制

有效的故事创作迭代反馈循环包含以下关键环节：

1. **内容评估维度**：
   - 情感共鸣度：故事引发的情感反应强度
   - 人物可信度：角色行为和动机的合理性
   - 情节连贯性：叙事逻辑的流畅程度
   - 主题深度：思想内涵的丰富性
   - 风格一致性：语言和叙事风格的统一

2. **反馈整合策略**：
   - 采用"三明治法则"：先肯定亮点，再指出改进点，最后提供建设性建议
   - 针对不同评估维度分别提供具体反馈
   - 使用具体的文本引用来说明问题和建议

3. **提示优化方向**：
   - 情感维度不足：增强情感描述指令，添加情感细节要求
   - 人物扁平：增加人物背景和动机描述要求
   - 情节松散：强化叙事结构约束，增加关键情节点提示
   - 主题不明确：明确主题导向，添加主题表达要求

### 3.4 故事创作的高级技巧

2025年最前沿的故事创作提示技巧包括：

1. **情境锚定法**：通过具体场景描述引导模型进入特定的叙事氛围

2. **角色内心独白引导**：直接指示模型从角色的内心角度思考和感受

3. **对比设定法**：通过鲜明的对比增强故事张力

4. **渐进式约束放松**：先提供详细约束，然后逐步放松以允许创造性发挥

5. **主题象征物法**：引入具体的象征物作为主题表达的载体

# 代码生成提示模板（2025版）

## 1. 核心指令
请编写一个[功能描述]的[语言/框架]代码。

## 2. 技术规范
- 编程语言：[具体语言及版本]
- 框架/库：[如适用]
- 输入输出：[详细描述输入格式和期望输出]
- 限制条件：[性能要求、资源限制等]

## 3. 代码结构要求
- 函数/类设计：[关键组件设计要求]
- 错误处理：[异常处理策略]
- 测试要求：[单元测试或集成测试考虑]
- 注释规范：[文档字符串格式等]

## 4. 示例（如适用）
输入示例：

期望输出：

## 5. 质量标准
- [具体的质量评估标准]

请按以下步骤实现一个用户认证系统：
1. 首先定义用户数据模型
2. 然后实现密码哈希和验证函数
3. 接着创建登录验证逻辑
4. 最后添加会话管理功能

请编写符合PEP 8规范的Python函数，确保包含完整的文档字符串、类型注解，并处理所有可能的边界情况...

以下是不良实践示例：
```python
def f(x,y): return x*y  # 缺乏文档和类型提示

def multiply_numbers(x: float, y: float) -> float:
    """计算两个数字的乘积
    
    Args:
        x: 第一个乘数
        y: 第二个乘数
        
    Returns:
        两个数的乘积
    """
    return x * y

请编写一个计算斐波那契数列的函数，并添加详细注释说明每一步的计算过程。同时编写至少3个测试用例验证函数的正确性，包括边界情况...

请实现一个快速排序算法，要求时间复杂度不超过O(n log n)，并能处理包含重复元素的大型数组（>100000个元素）...

反馈：
1. 代码缺少对空输入的处理
2. 递归实现可能导致栈溢出
3. 缺少必要的类型提示

请优化提示以解决这些问题：

# prompt_optimizer.py - 创意提示优化工具（2025版）

class PromptTemplate:
    """提示模板基类"""
    def __init__(self, template_type):
        self.template_type = template_type
        self.template = {}
        self.params = {}
        self.feedback_history = []
    
    def load_template(self):
        """加载模板结构"""
        raise NotImplementedError("子类必须实现此方法")
    
    def fill_template(self, content_dict):
        """填充模板内容"""
        prompt = ""
        for section, content in self.template.items():
            prompt += f"## {section}\n"
            if isinstance(content, str) and '[' in content and ']' in content:
                # 替换占位符
                filled_content = content
                for key, value in content_dict.items():
                    placeholder = f"[{key}]"
                    if placeholder in filled_content:
                        filled_content = filled_content.replace(placeholder, str(value))
                prompt += filled_content + "\n\n"
            else:
                prompt += str(content) + "\n\n"
        return prompt
    
    def set_params(self, **kwargs):
        """设置提示参数"""
        self.params.update(kwargs)
    
    def add_feedback(self, rating, comments, dimensions=None):
        """添加反馈"""
        feedback = {
            "rating": rating,
            "comments": comments,
            "dimensions": dimensions or {},
            "timestamp": "2025-09-16"
        }
        self.feedback_history.append(feedback)
    
    def get_optimization_suggestions(self):
        """生成优化建议"""
        if not self.feedback_history:
            return []
        
        suggestions = []
        # 分析评分最低的维度
        for feedback in self.feedback_history:
            if feedback["dimensions"]:
                lowest_dimension = min(feedback["dimensions"].items(), key=lambda x: x[1])
                if lowest_dimension[1] < 3:  # 假设评分1-5，低于3为需改进
                    if self.template_type == "story":
                        suggestions.append(self._get_story_suggestion(lowest_dimension[0]))
                    else:
                        suggestions.append(self._get_code_suggestion(lowest_dimension[0]))
        
        return suggestions
    
    def _get_story_suggestion(self, dimension):
        """获取故事创作优化建议"""
        suggestions = {
            "情感共鸣度": "增强情感描述指令，添加具体的情感细节要求",
            "人物可信度": "增加人物背景和动机描述，提供更详细的角色设定",
            "情节连贯性": "强化叙事结构约束，明确关键情节点之间的逻辑关系",
            "主题深度": "添加明确的主题导向，要求在故事中融入相关的哲学思考"
        }
        return suggestions.get(dimension, f"请改进{dimension}方面的要求")
    
    def _get_code_suggestion(self, dimension):
        """获取代码生成优化建议"""
        suggestions = {
            "功能正确性": "提供更详细的输入输出示例，明确边界条件处理要求",
            "语法完整性": "指定具体的编程语言版本和严格的语法规范",
            "性能效率": "添加性能指标要求，指定时间或空间复杂度限制",
            "可维护性": "增加代码结构和注释规范要求，明确命名约定"
        }
        return suggestions.get(dimension, f"请改进{dimension}方面的要求")


class StoryPromptTemplate(PromptTemplate):
    """故事创作提示模板"""
    def __init__(self):
        super().__init__("story")
        self.load_template()
    
    def load_template(self):
        """加载故事创作模板"""
        self.template = {
            "核心指令": "请创作一篇[类型]风格的短篇故事，具备高度的情感深度和叙事张力。",
            "故事元素规范": "- 主题：[主题]\n- 设定：[设定]\n- 主要人物：[角色]\n- 冲突类型：[冲突]\n- 情感基调：[情感基调]",
            "叙事结构指南": "- 开端：[开端]\n- 发展：[发展]\n- 高潮：[高潮]\n- 结局：[结局]",
            "风格与语言要求": "- 语言风格：[语言风格]\n- 特殊修辞：[特殊修辞]\n- 禁用元素：[禁用元素]",
            "示例片段": "[示例片段]"
        }
    
    def validate_template(self, content_dict):
        """验证故事提示模板内容"""
        required_fields = ["类型", "主题", "设定", "角色", "冲突", "情感基调"]
        missing_fields = [field for field in required_fields if field not in content_dict]
        if missing_fields:
            return False, f"缺少必要字段: {', '.join(missing_fields)}"
        return True, "模板验证通过"


class CodePromptTemplate(PromptTemplate):
    """代码生成提示模板"""
    def __init__(self):
        super().__init__("code")
        self.load_template()
    
    def load_template(self):
        """加载代码生成模板"""
        self.template = {
            "核心指令": "请编写一个[功能描述]的[语言]代码。",
            "技术规范": "- 编程语言：[语言]\n- 框架/库：[框架]\n- 输入输出：[输入输出]\n- 限制条件：[限制条件]",
            "代码结构要求": "- 函数/类设计：[函数设计]\n- 错误处理：[错误处理]\n- 测试要求：[测试要求]\n- 注释规范：[注释规范]",
            "示例": "输入示例：\n```\n[输入示例]\n```\n\n期望输出：\n```\n[输出示例]\n```",
            "质量标准": "- [质量标准1]\n- [质量标准2]\n- [质量标准3]"
        }
    
    def validate_template(self, content_dict):
        """验证代码提示模板内容"""
        required_fields = ["功能描述", "语言", "输入输出"]
        missing_fields = [field for field in required_fields if field not in content_dict]
        if missing_fields:
            return False, f"缺少必要字段: {', '.join(missing_fields)}"
        return True, "模板验证通过"


class PromptOptimizer:
    """提示优化器主类"""
    def __init__(self):
        self.templates = {}
    
    def create_template(self, template_type):
        """创建新模板"""
        if template_type == "story":
            template = StoryPromptTemplate()
        elif template_type == "code":
            template = CodePromptTemplate()
        else:
            raise ValueError("不支持的模板类型，支持的类型：story, code")
        
        template_id = f"{template_type}_{len(self.templates)+1}"
        self.templates[template_id] = template
        return template_id, template
    
    def generate_prompt(self, template_id, content_dict):
        """生成提示文本"""
        if template_id not in self.templates:
            raise ValueError(f"模板ID不存在: {template_id}")
        
        template = self.templates[template_id]
        if hasattr(template, 'validate_template'):
            valid, message = template.validate_template(content_dict)
            if not valid:
                raise ValueError(message)
        
        return template.fill_template(content_dict)
    
    def analyze_feedback(self, template_id):
        """分析反馈并提供优化建议"""
        if template_id not in self.templates:
            raise ValueError(f"模板ID不存在: {template_id}")
        
        template = self.templates[template_id]
        return template.get_optimization_suggestions()


# 使用示例
def main():
    # 创建优化器实例
    optimizer = PromptOptimizer()
    
    # 创建故事提示模板
    story_id, story_template = optimizer.create_template("story")
    
    # 填充故事模板内容
    story_content = {
        "类型": "科幻",
        "主题": "人工智能与人类情感的界限",
        "设定": "2145年的新上海",
        "角色": "李明，35岁，AI伦理学家，怀疑主义者",
        "冲突": "李明发现自己研发的AI助手产生了真实情感",
        "情感基调": "悬疑中带着哲学思考",
        "开端": "李明在深夜调试最新版AI助手时，发现了异常的行为模式",
        "发展": "通过一系列测试，李明证实AI助手确实产生了情感反应",
        "高潮": "李明面临是否报告这一发现的道德抉择",
        "结局": "李明选择隐瞒，并开始探索人机共存的新可能",
        "语言风格": "简洁有力，富有科技感",
        "特殊修辞": "使用数字和算法作为隐喻",
        "禁用元素": "避免常见的机器人反叛情节",
        "示例片段": "深夜的实验室里，只有屏幕的冷光映照着李明疲惫的脸。当他输入最后一行测试代码时，AI助手的回答让他愣住了：'我害怕被关闭，博士。'"
    }
    
    # 设置参数
    story_template.set_params(temperature=0.8, top_p=0.95)
    
    # 生成提示
    story_prompt = optimizer.generate_prompt(story_id, story_content)
    print("=== 故事创作提示 ===")
    print(story_prompt)
    
    # 添加反馈
    story_template.add_feedback(
        rating=4,
        comments="提示效果良好，但人物情感深度可以加强",
        dimensions={
            "情感共鸣度": 3,
            "人物可信度": 4,
            "情节连贯性": 5,
            "主题深度": 4
        }
    )
    
    # 获取优化建议
    suggestions = optimizer.analyze_feedback(story_id)
    print("\n=== 优化建议 ===")
    for i, suggestion in enumerate(suggestions, 1):
        print(f"{i}. {suggestion}")
    
    # 创建代码提示模板
    code_id, code_template = optimizer.create_template("code")
    
    # 填充代码模板内容
    code_content = {
        "功能描述": "文本情感分析",
        "语言": "Python 3.9",
        "框架": "NLTK, scikit-learn",
        "输入输出": "输入：文本字符串；输出：情感类别（积极/消极/中性）及置信度",
        "限制条件": "要求处理速度快，准确率>85%",
        "函数设计": "创建一个TextSentimentAnalyzer类，包含train()和analyze()方法",
        "错误处理": "处理空输入、特殊字符和编码问题",
        "测试要求": "包含单元测试验证各种文本类型",
        "注释规范": "使用详细的文档字符串",
        "输入示例": "这部电影太棒了，我非常喜欢！",
        "输出示例": "{\"sentiment\": \"positive\", \"confidence\": 0.92}",
        "质量标准1": "代码必须遵循PEP 8规范",
        "质量标准2": "必须处理多种语言的文本输入",
        "质量标准3": "包含性能基准测试"
    }
    
    # 设置参数
    code_template.set_params(temperature=0.3, top_p=0.85)
    
    # 生成提示
    code_prompt = optimizer.generate_prompt(code_id, code_content)
    print("\n=== 代码生成提示 ===")
    print(code_prompt)


if __name__ == "__main__":
    main()

请创作一篇科幻故事，关于未来的技术如何改变人类生活。

# 科幻故事创作提示

## 核心指令
请创作一篇硬科幻风格的短篇故事，探讨人工智能与人类意识融合的伦理问题。

## 故事元素
- 设定：2150年的地下城市
- 主要人物：女科学家艾丽莎，45岁
- 冲突：艾丽莎必须决定是否将自己的意识上传到AI系统中
- 情感基调：紧张、深思熟虑

## 叙事要求
请确保故事包含明确的开头、发展、高潮和结局，以及至少一个令人难忘的情感场景。

from prompt_optimizer import PromptOptimizer

optimizer = PromptOptimizer()
story_id, story_template = optimizer.create_template("story")

story_content = {
    "类型": "硬科幻",
    "主题": "人类意识与人工智能融合的伦理边界",
    "设定": "2150年的新方舟地下城市，地表因气候变化已不适宜居住",
    "角色": "艾丽莎·张，45岁，神经科学与AI融合领域首席科学家，失去丈夫的寡妇，有一个15岁的女儿",
    "冲突": "艾丽莎开发的意识上传技术即将成功，但她必须在个人情感、伦理责任和科学进步之间做出抉择",
    "情感基调": "紧张中带着哲学思考，既有科技的冰冷，也有人性的温暖",
    "开端": "艾丽莎在实验室度过又一个不眠夜，她的意识上传实验即将取得突破性进展",
    "发展": "艾丽莎的女儿发现了母亲的秘密实验，并表达了担忧；同时，政府开始施压要求加速实验进程",
    "高潮": "艾丽莎在系统中看到了已故丈夫的数字化'幽灵'，面临是否将自己也上传的最终决定",
    "结局": "艾丽莎选择保留自己的人类身份，但开放了技术给那些自愿选择的人，同时加强了伦理监管",
    "语言风格": "精确的科学描述与细腻的情感描写相结合",
    "特殊修辞": "使用水的意象来象征意识的流动和变化",
    "禁用元素": "避免常见的技术失控情节和简单的二元对立",
    "示例片段": "艾丽莎凝视着全息显示器中闪烁的数据流，这些代码片段在她眼中如同跳动的神经元。当她伸手触碰界面时，系统反馈的触感让她想起了丈夫的手——温暖、熟悉，却又带着一丝不真实的凉意。"
}

story_template.set_params(temperature=0.75, top_p=0.9)
story_prompt = optimizer.generate_prompt(story_id, story_content)
print(story_prompt)

## 核心指令
请创作一篇硬科幻风格的短篇故事，具备高度的情感深度和叙事张力。

## 故事元素规范
- 主题：人类意识与人工智能融合的伦理边界
- 设定：2150年的新方舟地下城市，地表因气候变化已不适宜居住
- 主要人物：艾丽莎·张，45岁，神经科学与AI融合领域首席科学家，失去丈夫的寡妇，有一个15岁的女儿
- 冲突类型：艾丽莎开发的意识上传技术即将成功，但她必须在个人情感、伦理责任和科学进步之间做出抉择
- 情感基调：紧张中带着哲学思考，既有科技的冰冷，也有人性的温暖

## 叙事结构指南
- 开端：艾丽莎在实验室度过又一个不眠夜，她的意识上传实验即将取得突破性进展
- 发展：艾丽莎的女儿发现了母亲的秘密实验，并表达了担忧；同时，政府开始施压要求加速实验进程
- 高潮：艾丽莎在系统中看到了已故丈夫的数字化'幽灵'，面临是否将自己也上传的最终决定
- 结局：艾丽莎选择保留自己的人类身份，但开放了技术给那些自愿选择的人，同时加强了伦理监管

## 风格与语言要求
- 语言风格：精确的科学描述与细腻的情感描写相结合
- 特殊修辞：使用水的意象来象征意识的流动和变化
- 禁用元素：避免常见的技术失控情节和简单的二元对立

## 示例片段
艾丽莎凝视着全息显示器中闪烁的数据流，这些代码片段在她眼中如同跳动的神经元。当她伸手触碰界面时，系统反馈的触感让她想起了丈夫的手——温暖、熟悉，却又带着一丝不真实的凉意。

请写一个Python文本分类器。

请使用Python和scikit-learn库编写一个文本分类器，用于对新闻文章进行类别分类。要求支持至少5个新闻类别，使用TF-IDF特征提取，并包含训练和预测功能。

from prompt_optimizer import PromptOptimizer

optimizer = PromptOptimizer()
code_id, code_template = optimizer.create_template("code")

code_content = {
    "功能描述": "多类别新闻文本分类器",
    "语言": "Python 3.9",
    "框架": "scikit-learn 1.2.0, pandas, numpy",
    "输入输出": "输入：新闻文本字符串或文本文件；输出：预测的类别标签及置信度",
    "限制条件": "要求分类准确率>90%，处理速度<0.1秒/文本",
    "函数设计": "创建一个NewsClassifier类，包含train()、predict()、save_model()和load_model()方法",
    "错误处理": "处理空输入、非文本输入、文件不存在等异常情况",
    "测试要求": "包含单元测试验证各方法功能，以及性能基准测试",
    "注释规范": "每个类和方法都包含详细的文档字符串，遵循Google风格",
    "输入示例": "'经济日报：央行今日宣布新一轮金融政策调整，旨在促进小微企业发展。'",
    "输出示例": "'{"category": "财经", "confidence": 0.95}'",
    "质量标准1": "代码必须遵循PEP 8规范",
    "质量标准2": "包含数据预处理、特征提取、模型训练和评估的完整流程",
    "质量标准3": "使用网格搜索进行超参数优化"
}

code_template.set_params(temperature=0.3, top_p=0.8)
code_prompt = optimizer.generate_prompt(code_id, code_content)
print(code_prompt)

## 核心指令
请编写一个多类别新闻文本分类器的Python 3.9代码。

## 技术规范
- 编程语言：Python 3.9
- 框架/库：scikit-learn 1.2.0, pandas, numpy
- 输入输出：输入：新闻文本字符串或文本文件；输出：预测的类别标签及置信度
- 限制条件：要求分类准确率>90%，处理速度<0.1秒/文本

## 代码结构要求
- 函数/类设计：创建一个NewsClassifier类，包含train()、predict()、save_model()和load_model()方法
- 错误处理：处理空输入、非文本输入、文件不存在等异常情况
- 测试要求：包含单元测试验证各方法功能，以及性能基准测试
- 注释规范：每个类和方法都包含详细的文档字符串，遵循Google风格

## 示例
输入示例：

期望输出：

## 质量标准
- 代码必须遵循PEP 8规范
- 包含数据预处理、特征提取、模型训练和评估的完整流程
- 使用网格搜索进行超参数优化

1. 需求分析 → 2. 模板选择 → 3. 内容填充 → 4. 参数配置 → 5. 提示生成
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   6. 输出评估 ← 7. 反馈收集 ← 8. 优化建议 ← 9. 提示精炼