编写提示词的技巧

你在 Midscene 编写的自然语言参数,最终都会变成提示词(Prompt)发送给大语言模型。以下是一些可以帮助提升效果的提示词工程(Prompt Engineering)技巧。

目标是获得更稳定的响应

由于 AI 常常会“幻想”,调优的目标是在多次运行中获得模型的稳定响应。大多数情况下,通过使用良好的提示,LLM 的响应效果可以变得更好。

提供更详细的描述并提供样例

提供详细描述和示例一直是非常有用的提示词技巧。

例如: 错误示例 ❌: "搜'耳机'"

正确示例 ✅: "找到搜索框(搜索框的上方应该有区域切换按钮,如 '国内', '国际'),输入'耳机',敲回车"

错误示例 ❌: "断言:外卖服务正在正常运行"

正确示例 ✅: "断言:界面上有个“外卖服务”的板块,并且标识着“正常”"

LLM 无法准确辨别数值(比如坐标或十六进制颜色值),不妨提供一些选项

例如:

正确示例 ✅:string,文本的颜色,返回:蓝色 / 红色 / 黄色 / 绿色 / 白色 / 黑色 / 其他

错误示例 ❌:string,文本颜色的十六进制值

错误示例 ❌:[number, number],主按钮的 [x, y] 坐标

使用可视化报告和 Playground 进行调试

测试报告里有每个步骤的详细信息。如果你想结合报告里的 UI 状态重新运行 Prompt,你可以启动本地 Playground Server,然后点击“Send to Playground”.

启动本地 Playground Server:

npx --yes @midscene/web

从界面做推断,而不是 DOM 属性或者浏览器状态

所有传递给 LLM 的数据都是截图和元素坐标。DOM和浏览器 对 LLM 来说几乎是不可见的。因此,务必确保你想提取的信息都在截图中有所体现且能被 LLM “看到”。

正确示例 ✅:标题是蓝色的

错误实例 ❌:标题有个 test-id-size 属性

错误实例 ❌:浏览器有两个 tab 开着

错误实例 ❌:异步请求已经结束了

通过断言交叉检查结果

LLM 可能会表现出错误的行为。更好的做法是运行操作后检查其结果。

例如,你可以在插入记录后检查待办应用的列表内容。

await ai('在任务框中输入“后天学习 AI”,然后按 Enter 键创建');

// 检查结果
const taskList = await aiQuery<string[]>('string[], 列表中的任务');
expect(taskList.length).toBe(1);
expect(taskList[0]).toBe('后天学习 AI');

中、英文提示词都是可行的

由于大多数 AI 模型可以理解多种语言,所以请随意用你喜欢的语言撰写提示指令。即使提示语言与页面语言不同,通常也是可行的。