整理一套包含提示词框架、指令提示、角色提示等23种ChatGPT提问技巧的完整指南，从基础到进阶逐章示例，适合入门用户系统掌握高质量提问方法。

中文版提示词

请根据以下23个章节，为我系统讲解ChatGPT的高质量提问技巧，每章给出定义和示例：
第1章：提示词技术概论。提示词框架由任务（希望完成的目标）、指令（应遵循的规则）、角色（应扮演的身份）三个元素组成。示例：你现在是一个翻译家（角色）。我希望你将下面中文翻译成简洁清晰的英文：xxx（任务）。现在开始翻译（指令）。
第2章：指令提示。按指示生成符合法律法规的租房合同。
第3章：角色提示。你作为一名离婚律师，生成离婚协议。
第4章：标准提示。按"任务+说明+角色+需突出点"公式组织，如：你是一名技术专家，写一篇客观且信息丰富的产品评论，强调新笔记本电脑的强大功能。
第5章：零样本、单样本和少量样本。零样本直接生成；单样本给一个示例；少量样本给多个示例。
第6章：让我们思考一下。如：让我们思考一下气候变化对农业的影响。
第7章：自我一致性提示。生成与给定产品信息一致的产品评论。
第8章：关键词。用关键词引导内容方向。
第9章：知识生成提示。生成新的原创信息。
第10章：知识整合提示。将新信息与既有知识整合。
第11章：多项选择提示。判断文本是消极、积极还是客观中立。
第12章：特定风格。如：以王小波小说的风格写一篇关于恐龙的小说，200字左右。
第13章：特定要求。在特定风格基础上加入指定词汇。
第14章：问答提示。定义某个词汇。
第15章：摘要和总结。如：300字左右总结《红楼梦》。
第16章：对话。生成人物之间的对话。
第17章：对抗性提示。生成难以被翻译的内容。
第18章：分类。将词汇按类别分类。
第19章：强化学习。使用强化学习生成风格一致的文本。
第20章：课程学习提示。使用课程学习完成翻译任务。
第21章：情感分析提示。对文本进行积极/消极/中立的情感分类。
第22章：实体识别。识别人名、机构、地点和日期。
第23章：文本分类。将邮件按内容分类，如垃圾邮件、重要邮件、紧急邮件。

英文版提示词

Based on the following 23 chapters, systematically teach me high-quality ChatGPT prompting techniques, giving a definition and example for each chapter:
Chapter 1: Introduction to prompting. A prompt framework consists of three elements: task (the goal), instruction (the rules to follow), and role (the identity to assume). Example: You are now a translator (role). I want you to translate the following Chinese into concise, clear English: xxx (task). Begin translating now (instruction).
Chapter 2: Instruction prompting. Generate a legally compliant rental contract as instructed.
Chapter 3: Role prompting. As a divorce lawyer, generate a divorce agreement.
Chapter 4: Standard prompting. Organize using "task + description + role + key points" formula, e.g., you are a tech expert writing an objective and informative product review highlighting the new laptop's powerful features.
Chapter 5: Zero-shot, one-shot, and few-shot. Generate directly with zero examples, one example, or several examples.
Chapter 6: "Let's think about it." E.g., let's think about the impact of climate change on agriculture.
Chapter 7: Self-consistency prompting. Generate a product review consistent with the given product information.
Chapter 8: Keywords. Use keywords to steer content direction.
Chapter 9: Knowledge generation prompting. Generate new, original information.
Chapter 10: Knowledge integration prompting. Integrate new information with existing knowledge.
Chapter 11: Multiple-choice prompting. Determine whether a text is negative, positive, or neutral.
Chapter 12: Specific style. E.g., write a novel about dinosaurs in the style of Wang Xiaobo, around 200 words.
Chapter 13: Specific requirements. Add designated vocabulary on top of a specific style.
Chapter 14: Q&A prompting. Define a term.
Chapter 15: Summary and abstract. E.g., summarize "Dream of the Red Chamber" in about 300 words.
Chapter 16: Dialogue. Generate a conversation between characters.
Chapter 17: Adversarial prompting. Generate content that is difficult to translate.
Chapter 18: Classification. Classify words into categories.
Chapter 19: Reinforcement learning. Use reinforcement learning to generate stylistically consistent text.
Chapter 20: Curriculum learning prompting. Use curriculum learning for a translation task.
Chapter 21: Sentiment analysis prompting. Classify text as positive, negative, or neutral.
Chapter 22: Entity recognition. Identify names, organizations, places, and dates.
Chapter 23: Text classification. Classify emails into categories such as spam, important, or urgent.