CRISPE 框架是由 Matt Nigh 提出并发布的提示词框架，旨在帮助用户更有效地与大语言模型进行交互，从而产生高质量、多样性的答案。
定义
CR (Capacity and Role) - 能力与角色：
确定你希望语言模型扮演的角色，例如专家、顾问、创作者等。这个角色将指导模型如何理解和回应你的相关领域的问题。
I (Insight) - 洞察：
提供背景信息和上下文，帮助模型更好地理解你的需求。
S (Statement) - 陈述：
明确你希望语言模型执行的任务或回答的问题。
P (Personality) - 个性：
指定你希望模型回应时采用的风格或语气，比如正式、幽默、友好等。
E (Experiment) - 实验：
请求模型提供多个不同的答案或建议，以便你可以选择最合适的一个。
适用场景
- 角色扮演与模拟：如虚拟医生、律师或教师，为用户提供专业建议或解答。
- 情境模拟：例如模拟商务谈判、心理咨询或角色扮演游戏。
- 多样化输出：使用“实验”部分来生成多种建议和方案。
实践
这次我们借助大模型为小学生充当辅导老师，帮助他们提供多种解题思路，并通俗化的解释给学生。
提示词：
得到了两套相对通俗的数学题解法。效果基本满意 ~
总结
本章我们借助简单的数学题辅导案例说明了框架的使用方式，CRISPE框架 的灵活性使其可以处理相对复杂的任务，帮助用户获得多样化的方案和建议。
