提示词指南
了解如何写出高质量的搜索提示词。
好的搜索提示词通常包含三类信息:
| 信息 | 示例 | 作用 |
|---|---|---|
| 人物画像 | 做多模态模型的研究员 | 确定搜索核心方向 |
| 能力证据 | 有 CVPR / NeurIPS 论文或开源项目 | 引导 DINQ 寻找能证明专业能力的真实证据 |
| 约束条件 | 北美、远程、senior | 收窄候选范围以匹配实际需求 |
好的搜索示例
不需要一次写完,从你知道的部分开始:
我想找一个做过大模型推理优化的工程师,最好有 CUDA、TensorRT 或 vLLM 经验,有开源项目更好。地点不限,优先北美或远程。更简单的起点也可以:
帮我找 20 个做 AI agent infrastructure 的工程师,最好有开源贡献。减少补充问题
如果初始描述已经写清角色、技能、地点和其他重要要求,DINQ 就不需要重复询问这些信息。你仍可以检查和编辑搜索计划,再点击 开始搜索,而不是填写完固定几项信息就自动执行搜索。
对话校准
首次搜索后,你可以继续追加要求,调整结果方向:
不要只看大厂背景,帮我找创业公司里做过类似系统的人。把地点放宽到欧洲和远程。DINQ 适合用对话方式不断优化搜索。
引导追问示例
如果还需要补充重要条件,DINQ 会在搜索计划中集中展示补充问题和选项。例如:
DINQ:你更看重哪类背景?
A. 开源贡献
B. 顶会论文
C. 大厂经历
D. 创业公司从 0 到 1 的经验
E. 其他___________(自行输入)你可以选择选项把要求加入计划,也可以直接编辑条件。确认哪些条件是“必须”“优先”或“排除”后,再开始搜索。