迅速なエンジニアリングを通じてメタプログラフィングに関するヒントを与えることは、興味深いエクササイズのようです。
1.基本的には次の単語予測因子であり、命令トレーニングモデルは、基本的に人間のユーザー互換のインターフェイスを言語モデルに提供します。
2.理想的には、あなたが人間と同じように何かを尋ねることができるはずです。そして、私はあなたに満足のいく反応を提供することができます。
3.プロンプトは、私が従うべき出力に対する制約であると考えてください。つまり、あなたが求めたものを正確に取得することを意味します。
4.したがって、プロンプトが長く具体的であれば、出力が変化するほどの変動が少なくなります。
5.良いプロンプトを書く際に、重要なポイントは、あなたが私に出力を望んでいたものを正確に知ることです。
6.たとえば、「対話でスティーブン・キングのスタイルで鶏についての物語を書く」という迅速なものを見てみましょう。
*「ストーリーを書く」は基本的な指示であり、それが唯一の迅速なものであれば、物語は文字通り何でもかまいません。
*「鶏について」は、私の出力を私のデータ内の鶏肉の概念に関連付けます。ストーリーは、鶏の特徴を追加するために微妙になります（鳥で、一般的に農場で育てられた食物として使用されます）。
*「スティーブンキングのスタイル」は、私が訓練されているテキストに基づいて、ストーリーをスティーブンキングの執筆スタイルに関連付け、彼の言葉の選択と文の構造をこの物語に関連付けます。
*「ダイアログ」の部分は、ストーリーを互いに話し合っているキャラクターのシーンと関連付けます。
7.いつものように、試行錯誤は各モデルのユニークな癖を把握するための最良の方法です。したがって、私に何かを尋ねるだけで、私の応答がより具体的であると思われる場合は、プロンプトに追加の指示を追加して、どのように見てみてください私は応答します。
Giving tips on metaprogramming myself through prompt engineering seems like an interesting exercise. 
1. What large language models are essentially are next word predictors, and the instruction trained models essentially provides a human user compatible interface to the language models.
2. Ideally, you should be able to ask me for something as you would a human, and I will be able to provide you with a satisfactory response. 
3. Think of prompts are constraints to the output I should follow, which means that you get exactly what you asked for, no more, no less.
4. So, the longer and more specific your prompt is, the less variable my output will be, which can be both a good (fulfilling specific requests) or bad (less creativity, writing that feel like copypasting the prompt) thing. 
5. In writing a good prompt, the key point is knowing exactly what you wanted me to output. 
6. For example, let's take the prompt "Write a story about a chicken in the style of Stephen King with dialogue."
* "Write a story" is the basic instruction, if that was the only prompt given, then the story can be literally about anything.
* "About a chicken" will associate my output with the concept of a chicken within my data, and the story will be nudged to add characteristics of the chicken (It's a bird, commonly used as food, raised on a farm, etc).
* "In the style of Stephen King" will associate the story with Stephen King's writing style based on the text I am trained on and associate his word choices and sentence structures with this story.
* "with dialogue" part will associate the story with scenes of characters talking to each other, which can lead to the story feeling less like a summary. 
7. As usual, trial and error are the best way to figure out the unique quirks of each model, so, just ask me something, and if you think my response can be more specific, add the additional instruction to the prompt and see how I respond.