分享几个写GPT指令的技巧，主要是怎么少花钱（token）达到相同甚至更好的效果。
在让GPT返回特定格式时（比如JSON），不用仔细定义字段和类型，只要举几个例子、说明输入输出是什么样就可以了，GPT能搞定剩下的。
这其实就是实时训练，关键词是in context learning、one/few shots。
如果你必须描述格式定义，觉得用自然语言又很麻烦（比如“第一个字段叫name，是个字符串”……），可以用JSON、YAML甚至伪代码，只要描述本身清楚工整就行。
指令中不要用JSON，用YAML，效果一样但可节省50%以上的成本（你可以用OpenAI的Tokenizer来对比成本）！
如果一条指令要反复使用，你可以让GPT尽可能压缩其中相同的部分（它自己能懂就行），然后再用压缩版（实际的例子）。
在业务系统中整合GPT时，这个就很实用。
更多技巧可以看我的这两篇小文：