Hello！大家好，我是猫猫鱼。
最近我一直在使用 Gemini 2.0 Flash Experimental 来探索提示词工程的奥秘。
不得不说，它给我带来了惊喜，也引发了一些思考。

好消息：快、准、狠的调试体验！

Gemini 2.0 Flash Experimental 在提示词调试上的表现简直是“快、准、狠”！
有多快？腹泻式输出，想想你拉肚子时的速度。。。
当我输入一个提示词，并发现输出不尽如人意时，我可以迅速地进行调整和迭代。 它就像一个“读心术”大师，能够快速理解我的意图，并给出更精准的反馈。
这种效率的提升，让提示词调试变得更加流畅和高效，令人感到无比兴奋。

坏消息：专属的“语言”？

然而，这种“快、准、狠”的调试体验也带来了一个潜在的问题：
我发现，经过 Gemini 2.0 Flash Experimental 精心调校的提示词，在其他模型上的表现可能并不如意。
就像你学会了一门只有特定人群才能理解的“秘密语言”，它的强大力量被局限在特定的环境里。
这让我意识到，我们可能陷入了一个“甜蜜的陷阱”：
我们为 Gemini 2.0 Flash Experimental 量身打造的提示词，可能无法直接迁移到其他模型上，这在一定程度上限制了提示词的通用性。

好消息：免费体验，放肆探索！

不过，Gemini 2.0 Flash Experimental 目前是免费使用的！
这简直是给所有提示词爱好者的一份大礼。
我们可以利用这个机会，尽情探索它的强大功能，挖掘提示词工程的无限可能性。

坏消息：别太贪心，请注意限速！

当然，免费的午餐也是有代价的。
Gemini 2.0 Flash Experimental 对使用频率有限制：10 RPM (每分钟10次请求)，每天最多可以发送 1500 个请求。
所以，我们既要享受免费的便利，也要注意合理使用，避免“超速行驶”。

更高效的提示词调试秘籍：追问“为什么”？

在使用过程中，我摸索出了一套更高效的提示词调试方法，我称之为“追问式调试”。
与其简单地修改提示词，不如在输出不符合预期时，先针对问题进行提问。
例如：

• “我的本意是生成XXX，但是为什么会出现YYY的内容？”
• “为了实现XXX，我应该如何优化我的提示词？”

通过这种方式，我们可以更深入地了解模型是如何理解我们的提示词的，并有针对性地进行改进。
这就像在与模型进行一场对话，引导它朝着我们期望的方向前进。

总结

Gemini 2.0 Flash Experimental 绝对是一个强大的提示词调试工具，它高效、快速，但也存在一定的局限性。
我们需要在享受其带来的便利的同时，也要注意提示词的通用性问题。
最重要的是，我们需要不断学习和探索，找到更有效的调试方法，才能更好地驾驭大语言模型，将其潜力发挥到极致。

你有什么提示词调试的独家秘笈吗？欢迎在评论区分享你的经验！(我一直都在思考开不开通评论区。。。)