摘要
一句话总结 本文介绍了一种提示词技巧，通过将摘要任务拆分为列出话题、补充遗漏、提取要点和分段展开四个步骤，能有效解决 GPT-4 总结时的“偷懒”问题，生成高质量的摘要。
关键要点
- 背景与对比：虽然常有观点认为 GPT-4 在总结时会“偷懒”且不如 Claude，但通过得当的提示词，GPT-4 的摘要效果可以媲美甚至超越 Claude 3。
- 测试案例：在总结 Lex 采访 Sam 的视频文稿最后 45 分钟内容时，使用该方法的 GPT-4 生成的要点更好、结果更完整。
- 核心方法：将摘要任务拆分为多个具体步骤，并要求模型每一步分别打印结果。
- 步骤一（列出话题）：要求模型尽可能列出讨论的所有话题，不要遗漏。
- 步骤二（查漏补缺）：要求模型检查第一步的话题列表，补充缺失的重要话题。
- 步骤三（提取要点）：基于每个话题，使用项目符号（bullet points）列出核心要点。
- 步骤四（展开生成）：严格以话题为章节，基于要点用 1-3 个自然段落总结每个话题（不使用项目符号），使整体效果呈现为一篇连贯的科普文章。
正文
很多人都说 GPT-4 总结的时候会偷懒，Claude 更好，但如果你提示词得当，GPT-4 的效果其实一样可以做到很好，甚至比 Claude 效果还好。
比如以 Lex 采访 Sam 的视频文稿的后面 45 分钟，分别让 GPT-4 和 Claude 3 总结，GPT-4 的要点总结的更好，生成结果更完整。
关键在于要把摘要这个任务分成几个步骤：
- 列出话题
- 基于每个话题列出 bullet points 格式的要点
- 基于上面的结构去展开生成
这是我用的 Prompt：
请用中文详尽总结以下对话内容，按照以下步骤，每一步分别打印结果：
-
尽可能列出他们讨论的所有话题，不要遗漏
-
检查第一步列出的话题，补充缺失的重要话题
-
基于每个话题用bullet points列出要点
-
严格的以话题为章节，不要遗漏，基于每个话题和下面的要点，用1-3个自然段落总结每个话题的内容，总结每个话题时不要用bullet points，整体效果像是一篇科普文章
以下是要总结的内容：
<你要总结的内容>
