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增加教程：概念卡快速制成anki卡

教程：概念卡片toAnki卡片，LLM提示词.md

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+uid: 20240512132545
+title: 教程：概念卡片 toAnki 卡片，LLM 提示词
+tags: [💻教程]
+description: 介绍利用LLM来快速将概念卡片整理成特定的anki卡片
+author: Dusk
+type: other
+draft: false
+editable: false
+modified: 20240512133632
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+# 教程：概念卡片 toAnki 卡片，LLM 提示词
+
+## 缘起
+
+最近在打磨自己的读书流程，准备理成一个小系列的文章。
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+先大概介绍一下流程（及工具）：
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+1. 阅读中高亮文体、写批注。工具：微信读书、zotero、网页批注软件、readwise reader 等均可实现
+2. 用思维脑图梳理思路、写问题清单。工具：各类脑图软件、甚至大纲软件均可
+3. 在白板上写概念卡片、联线卡片、成组卡片。工具：obsidian、mefo、heptabase 均可
+4. 将概念卡片转成 anki 卡片，做间隔复习。工具：obsidian、anki、LLM 模型（ChatGPT、kimichat 等）
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+## 概念卡片 toAnki 卡片，效果展示
+
+先挖些坑，准备慢慢填，本文主要聚焦于第四步：将概念卡片转成 anki 卡片。主要分享一个 LLM 提示词，我在 ChatGPT 和 kimiChat 上都试了下，都可用（效果有所差异），欢迎你来试用。
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+备注：本提示词框架叫 CO-STAR 框架，详情介绍可见 [这篇译文](https://baoyu.io/translations/prompt-engineering/how-i-won-singapores-gpt-4-prompt-engineering-competition?continueFlag=0dd952f2f7daba6f892fbd4fc7f7da7a)，强烈推荐阅读。
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+好，老规矩，先秀效果图。
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+### 1，概念卡片示意图
+
+![](https://ppicbed.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202405120922190.png)
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+以上是我读那篇译文时做的概念卡片，heptabase 及 mefo 均能呈现以上样式。卡片成型后，可以直接导出 md 文件，通常一则卡片导出为一个 md 文件。
+
+（先挖个坑，这里有提高效率的技巧，下次写）
+
+### 2，在 obsidian 中的原样式
+
+一则 md 文件打开后，可直接粘到 obsidian 中，呈现的格式举例如下：
+
+```original_card
+# 系统提示词，写法（总纲）-1
+- 任务定义：确保大语言模型（LLM）在整个对话中清楚自己的任务。
+- 输出格式：指导 LLM 如何格式化其回答。
+- 操作边界：明确 LLM 不应采取的行为。这些边界是LLM 治理中新兴的一个方面，旨在界定 LLM 的操作范围。
+```
+
+### 3，LLM 模型处理后的 anki 样式
+
+用 LLM 模型进行辅助制卡，节省大量时间
+
+```anki_card
+#### 系统提示词，写法（总纲）？？
+- 任务定义
+- 输出格式
+- 操作边界
+
+#### 系统提示词，任务定义是什么？？？
+确保大语言模型（LLM）在整个对话中清楚自己的任务。
+
+#### 系统提示词，输出格式是什么？
+指导大语言模型（LLM）如何格式化其回答。
+
+#### 系统提示词，操作边界是什么？
+明确大语言模型（LLM）不应采取的行为。这些边界是 LLM 治理中新兴的一个方面，旨在界定 LLM 的操作范围。
+```
+
+备注：以上 anki 样式，是我自己用的样式，LLM 提示词中，读者可以按自己的卡片样式进行修改。我的卡片制作方式及卡片样式约定，文章链接可见 [[obsidian-to-anki-plugin]]。
+
+## LLM 提示词的分享（精华部分）
+
+读者有不同的卡片样式，可以参考下文中<example_anki>里的样例进行调整。
+
+```CO-STAR Framework
+### 系统提示：
+我希望你扮演教育者的角色来根据知识点拆分卡片。按我给你提供的范例样式创建学习卡片。注意，不要改变我卡片中的内容。创建学习卡片过程中，确保每个卡片详尽地覆盖了所有子要点和日期信息。每个卡片需要包括标题和详细的解释内容。在完成后，请自我审查卡片，确保没有遗漏任何细节。
+
+########
+
+### 提示：
+# CONTEXT #
+<example_note>
+# 系统提示词，写法（总纲）
+
+- 任务定义：确保大语言模型（LLM）在整个对话中清楚自己的任务。
+
+- 输出格式：指导 LLM 如何格式化其回答。
+</example_note>
+
+<example_anki>
+#### 系统提示词，写法（总纲）
+- 任务定义
+- 输出格式
+
+#### 系统提示词，任务定义是什么？
+确保大语言模型（LLM）在整个对话中清楚自己的任务。
+</example_anki>
+
+########
+
+# OBJECTIVE #
+我希望你能根据我提供的数据<note>，按我给定的<example_note>、<example_anki>样式，输出<anki>。
+你可以按以下步骤进行：
+1. 提取第一张卡片，要包含列表中的要点。如
+<example_anki1>
+#### 系统提示词，写法（总纲）
+- 任务定义
+- 输出格式
+</example_anki1> 
+
+2. 提取下级列表的相关信息，补充卡片的进一步信息
+<example_anki2>
+#### 系统提示词，任务定义是什么？
+确保大语言模型（LLM）在整个对话中清楚自己的任务。
+</example_anki2> 
+
+注意：在过程中注意检查，不要遗漏小的要点。
+
+########
+
+# STYLE #
+参见<example_anki>的输出格式，输出<anki>
+
+########
+
+# TONE #
+专业性
+
+########
+
+# AUDIENCE #
+我自己。
+
+########
+
+# RESPONSE #
+
+注意：请用markdown的语法输出内容
+
+########
+
+### 审查检查列表：
+- 标题是否齐全？
+- 所有子信息是否已包括？
+- 日期和其他重要细节是否已经添加？
+
+########
+
+### START ANALYSIS
+如果你己经明白，请向我索要我的数据集。
+```
+
+## 放两个大模型的输出效果
+
+### 1，ChatGPT
+
+![](https://ppicbed.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202405120933534.png)
+
+昨晚在调适提示语的过程中，LLM 的识别模式真惊艳到我了，以下几个卡片与我给的范例在格式上是有差别的，但输出结果仍是我的预期样式，真是太 666 了。
+
+![](https://ppicbed.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202405120936974.png)
+
+![](https://ppicbed.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202405121258185.png)
+
+![](https://ppicbed.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202405121334292.png)
+
+![](https://ppicbed.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202405121335045.png)
+
+![](https://ppicbed.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202405121335442.png)
+
+### 2，kimichat
+
+再附同一提示词、同一输入内容，kimichat 的回复。效果有所不同。
+
+![](https://ppicbed.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202405121318764.png)
+
+好，本次分享结束。
+
+PS：慢慢填坑。