PodcastCopilot提示词工程实战如何用GPT-4生成吸睛的LinkedIn推广文案【免费下载链接】PodcastCopilotBuild 2023 demo项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PodcastCopilot写LinkedIn推广文案总是让人头疼既要提炼干货又要有温度还得吸引点击。PodcastCopilot正是为解决这个问题而生的开源项目——它把提示词工程玩出了新高度用GPT-4自动把一段播客音频变成一条吸睛的LinkedIn推广文案连配图都由 AI 一并搞定。本文带你拆解它的提示词设计思路手把手学会让 GPT-4 输出专业、生动的推广文案。什么是PodcastCopilot播客营销的AI利器 ️PodcastCopilot 是微软 CTO Kevin Scott 在 Build 2023 大会上演示的 Copilot 架构项目。它解决了一个非常实际的问题每一期播客节目播出后如何快速产出一条高质量的社交媒体推广内容它的完整流水线是这样的Whisper 模型本地把播客音频转写成文字稿Dolly 2.0 模型本地从文字稿中提取嘉宾姓名Bing Search API云端检索嘉宾的个人简介GPT-4Azure OpenAI基于文字稿简介生成 LinkedIn 推广文案DALL-E云端根据文案生成配套图片LinkedIn 插件确认后一键发布整个编排逻辑写在 PodcastSocialMediaCopilot.py 中音频素材在仓库的PodcastSnippet.mp3你随时可以运行体验。上面这张数据流图直观展示了从音频到文案配图的全过程蓝色为本地模型紫色为云端服务。提示词工程入门为什么提示词决定文案质量 很多人以为 GPT-4 天生就会写文案其实不然。同样的模型输入不同的提示词输出质量天差地别。提示词工程Prompt Engineering就是研究如何给大模型写好指令的学问。在 PodcastCopilot 里提示词被拆成两个部分系统提示词System Prompt定义 AI 的角色、能力和边界用户提示词User Prompt交代具体任务、素材和输出要求这个角色任务素材约束的四段式结构正是提示词工程最经典的框架也是 PodcastCopilot 文案质量的秘密所在。实战拆解GPT-4生成LinkedIn文案的提示词模板 ✍️我们直接看 PodcastCopilot 源码里的真实提示词见 PodcastSocialMediaCopilot.py 第152-165行感受一下专业的提示词长什么样。第一步系统提示词设定角色You are a helpful large language model that can create a LinkedIn promo blurb for episodes of the podcast Behind the Tech, when given transcripts of the podcasts. The Behind the Tech podcast is hosted by Kevin Scott.翻译过来就是你是擅长为播客节目写 LinkedIn 推广文案的助手。短短一句话就把你是谁服务于哪个节目任务类型是什么交代得清清楚楚。这告诉 GPT-4 该调用哪部分能力、用什么样的语气说话。第二步用户提示词交代任务与素材Create a short summary of this podcast episode that would be appropriate to post on LinkedIn to promote the podcast episode. The post should be from the first-person perspective of Kevin Scott, who hosts the podcast. Here is the transcript of the podcast episode: {transcript} Here is the bio of the guest: {bio}这段提示词包含三个关键信息任务目标写一段适合发在 LinkedIn 的节目摘要视角约束以主持人 Kevin Scott 的第一人称撰写输入素材节目文字稿 嘉宾简介大模型拿到任务素材约束就能生成既专业又有人情味的内容。4个提示词技巧让LinkedIn推广文案更吸睛 从上面的模板中我们可以提炼出四个可复用的技巧技巧一设定清晰角色激活专业能力明确的角色设定如你是播客推广文案专家能让 GPT-4 自动对齐专业语料和表达风格输出质量明显高于直接提问。技巧二注入丰富上下文文案才有血有肉PodcastCopilot 把节目文字稿和嘉宾简介同时塞进提示词模型才能写出这位嘉宾做了什么、说了什么的具体内容而不是空泛的套话。上下文越丰富文案越有信息量。技巧三明确人称与格式约束一句from the first-person perspective就解决了文案的口吻问题。提示词工程的一大要义就是把模糊的需求翻译成模型能执行的精确指令——人称、篇幅、语气、是否带标签都可以写进约束。技巧四用反面约束排除雷区在生成 DALL-E 配图提示词时PodcastCopilot 特别注明配图不要包含人物和文字见源码第190行。这种不要做什么的反面约束能有效避免 AI 画出一张带乱码文字的嘉宾头像是提升可控性的妙招。联动生成从文案到DALL-E配图的提示词接力 ️PodcastCopilot 的精彩之处在于提示词的链式复用GPT-4 生成文案后文案本身又变成下一个提示词的素材——请为这段社交媒体文案创作一个 DALL-E 提示词进而让 DALL-E 生成与内容高度相关的配图。文案和配图相互呼应正是 LinkedIn 帖子吸引眼球的加分项。这条链路用 LangChain 的SequentialChain串联见源码第229-234行每个环节的产出自动流入下一个环节实现全流程自动化。如何快速体验PodcastCopilot⚙️想亲手跑一遍提示词工程实战克隆仓库即可git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PodcastCopilot cd PodcastCopilot pip install -r requirements.txt python PodcastSocialMediaCopilot.py运行前需要做两件事配置密钥在PodcastSocialMediaCopilot.py中填入你的openai_api_base、openai_api_key、bing_subscription_key和gpt4_deployment_name第47-52行准备素材仓库自带的PodcastSnippet.mp3就是现成的测试音频辅助代码也很值得读dalle_helper.py封装了 DALL-E 的图片生成调用instruct_pipeline.py负责本地 Dolly 2.0 模型的推理流水线requirements.txt列出了全部依赖。写在最后 从 PodcastCopilot 身上可以看到提示词工程的价值不在魔法般的词句而在于把任务拆解成角色、上下文、约束的清晰结构。掌握了这套方法论你完全可以把同样的技巧迁移到自己的业务场景产品宣传、活动预热、周报摘要……GPT-4 都能成为你的专属文案助理。快克隆仓库跑一遍吧下一次你的播客节目发布时LinkedIn 推广文案或许就交给 AI 来写了【免费下载链接】PodcastCopilotBuild 2023 demo项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PodcastCopilot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 PodcastCopilot提示词工程实战：如何用GPT-4生成吸睛的LinkedIn推广文案？
PodcastCopilot提示词工程实战如何用GPT-4生成吸睛的LinkedIn推广文案【免费下载链接】PodcastCopilotBuild 2023 demo项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PodcastCopilot写LinkedIn推广文案总是让人头疼既要提炼干货又要有温度还得吸引点击。PodcastCopilot正是为解决这个问题而生的开源项目——它把提示词工程玩出了新高度用GPT-4自动把一段播客音频变成一条吸睛的LinkedIn推广文案连配图都由 AI 一并搞定。本文带你拆解它的提示词设计思路手把手学会让 GPT-4 输出专业、生动的推广文案。什么是PodcastCopilot播客营销的AI利器 ️PodcastCopilot 是微软 CTO Kevin Scott 在 Build 2023 大会上演示的 Copilot 架构项目。它解决了一个非常实际的问题每一期播客节目播出后如何快速产出一条高质量的社交媒体推广内容它的完整流水线是这样的Whisper 模型本地把播客音频转写成文字稿Dolly 2.0 模型本地从文字稿中提取嘉宾姓名Bing Search API云端检索嘉宾的个人简介GPT-4Azure OpenAI基于文字稿简介生成 LinkedIn 推广文案DALL-E云端根据文案生成配套图片LinkedIn 插件确认后一键发布整个编排逻辑写在 PodcastSocialMediaCopilot.py 中音频素材在仓库的PodcastSnippet.mp3你随时可以运行体验。上面这张数据流图直观展示了从音频到文案配图的全过程蓝色为本地模型紫色为云端服务。提示词工程入门为什么提示词决定文案质量 很多人以为 GPT-4 天生就会写文案其实不然。同样的模型输入不同的提示词输出质量天差地别。提示词工程Prompt Engineering就是研究如何给大模型写好指令的学问。在 PodcastCopilot 里提示词被拆成两个部分系统提示词System Prompt定义 AI 的角色、能力和边界用户提示词User Prompt交代具体任务、素材和输出要求这个角色任务素材约束的四段式结构正是提示词工程最经典的框架也是 PodcastCopilot 文案质量的秘密所在。实战拆解GPT-4生成LinkedIn文案的提示词模板 ✍️我们直接看 PodcastCopilot 源码里的真实提示词见 PodcastSocialMediaCopilot.py 第152-165行感受一下专业的提示词长什么样。第一步系统提示词设定角色You are a helpful large language model that can create a LinkedIn promo blurb for episodes of the podcast Behind the Tech, when given transcripts of the podcasts. The Behind the Tech podcast is hosted by Kevin Scott.翻译过来就是你是擅长为播客节目写 LinkedIn 推广文案的助手。短短一句话就把你是谁服务于哪个节目任务类型是什么交代得清清楚楚。这告诉 GPT-4 该调用哪部分能力、用什么样的语气说话。第二步用户提示词交代任务与素材Create a short summary of this podcast episode that would be appropriate to post on LinkedIn to promote the podcast episode. The post should be from the first-person perspective of Kevin Scott, who hosts the podcast. Here is the transcript of the podcast episode: {transcript} Here is the bio of the guest: {bio}这段提示词包含三个关键信息任务目标写一段适合发在 LinkedIn 的节目摘要视角约束以主持人 Kevin Scott 的第一人称撰写输入素材节目文字稿 嘉宾简介大模型拿到任务素材约束就能生成既专业又有人情味的内容。4个提示词技巧让LinkedIn推广文案更吸睛 从上面的模板中我们可以提炼出四个可复用的技巧技巧一设定清晰角色激活专业能力明确的角色设定如你是播客推广文案专家能让 GPT-4 自动对齐专业语料和表达风格输出质量明显高于直接提问。技巧二注入丰富上下文文案才有血有肉PodcastCopilot 把节目文字稿和嘉宾简介同时塞进提示词模型才能写出这位嘉宾做了什么、说了什么的具体内容而不是空泛的套话。上下文越丰富文案越有信息量。技巧三明确人称与格式约束一句from the first-person perspective就解决了文案的口吻问题。提示词工程的一大要义就是把模糊的需求翻译成模型能执行的精确指令——人称、篇幅、语气、是否带标签都可以写进约束。技巧四用反面约束排除雷区在生成 DALL-E 配图提示词时PodcastCopilot 特别注明配图不要包含人物和文字见源码第190行。这种不要做什么的反面约束能有效避免 AI 画出一张带乱码文字的嘉宾头像是提升可控性的妙招。联动生成从文案到DALL-E配图的提示词接力 ️PodcastCopilot 的精彩之处在于提示词的链式复用GPT-4 生成文案后文案本身又变成下一个提示词的素材——请为这段社交媒体文案创作一个 DALL-E 提示词进而让 DALL-E 生成与内容高度相关的配图。文案和配图相互呼应正是 LinkedIn 帖子吸引眼球的加分项。这条链路用 LangChain 的SequentialChain串联见源码第229-234行每个环节的产出自动流入下一个环节实现全流程自动化。如何快速体验PodcastCopilot⚙️想亲手跑一遍提示词工程实战克隆仓库即可git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PodcastCopilot cd PodcastCopilot pip install -r requirements.txt python PodcastSocialMediaCopilot.py运行前需要做两件事配置密钥在PodcastSocialMediaCopilot.py中填入你的openai_api_base、openai_api_key、bing_subscription_key和gpt4_deployment_name第47-52行准备素材仓库自带的PodcastSnippet.mp3就是现成的测试音频辅助代码也很值得读dalle_helper.py封装了 DALL-E 的图片生成调用instruct_pipeline.py负责本地 Dolly 2.0 模型的推理流水线requirements.txt列出了全部依赖。写在最后 从 PodcastCopilot 身上可以看到提示词工程的价值不在魔法般的词句而在于把任务拆解成角色、上下文、约束的清晰结构。掌握了这套方法论你完全可以把同样的技巧迁移到自己的业务场景产品宣传、活动预热、周报摘要……GPT-4 都能成为你的专属文案助理。快克隆仓库跑一遍吧下一次你的播客节目发布时LinkedIn 推广文案或许就交给 AI 来写了【免费下载链接】PodcastCopilotBuild 2023 demo项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PodcastCopilot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考