掌握五大AI指令框架精准提升管理效率！本文详解R-T-F（角色·任务·格式）、T-A-G（任务·行为·目标）、B-A-B（问题·成果·路径）、C-A-R-E（情景·行动·结果·案例）、R-I-S-E（角色·信息·步骤·期望）五大任务拆解模型，通过生产车间优化排程、设备OEE提升方案、MES系统部署案例等实战场景，教您快速生成结构化指令。适用于生产管理、质量改善、智能升级领域，实现交付率提升15%+、生产浪费减少40%等可量化目标。立即学习框架应用技巧，解决「排产延迟」「供应链波动」「不良率超标」等核心痛点！
本文探讨了如何通过定制提示来优化启用视觉的聊天模型（如GPT-4 Turbo with Vision和GPT-4o）的性能，确保其输出准确且符合特定任务需求。文章从编写图像提示的基础知识入手，提供了以下关键准则：
上下文具体性：通过添加清晰上下文，帮助模型生成更准确的响应。
面向任务的提示：明确具体任务，增强模型输出的相关性和精确性。
处理拒绝：优化提示以解决模型无法执行任务的情况。
添加示例：提供示例以引导模型生成期望的答复。
分解请求：将复杂任务拆解为可管理的子目标。
定义输出格式：明确指定输出格式（如Markdown、JSON等），确保响应结构符合需求。
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