请让我为你讲一个故事。

假如有一天，你买了新的宠物——一只可爱的虎纹金丝熊仓鼠。你很喜欢它，要把这个消息告诉你的好朋友。于是你给他发了一条消息：我刚买了一只虎纹金丝熊，好可爱，我好喜欢！

但是，你的好朋友并不了解仓鼠，不知道“金丝熊”是一种仓鼠。他看到你买了一只虎纹金丝熊的消息，脑海里立马浮现出了在大片丛林中，虎纹金丝熊正在咆哮的画面。你的朋友非常震惊，心想：天呐，他怎么会买一头熊呢，那不是很危险吗？而且熊还有虎纹吗？

在这个故事中，你是“发送者”(Sender)，因为你发出了消息。你清晰地知道“金丝熊”是一种仓鼠，“虎纹金丝熊”则是虎纹金丝熊仓鼠，然后你把这个信息“编码”(Encoding)成了语言文字，通过互联网发送了这条消息。

你的好朋友接收到了这条消息，但是他并没有把“虎纹金丝熊”理解成一种仓鼠，而是理解成了一只有虎纹的熊。这就是他的“解码”(Decoding)过程。此时，他成了“接收者”(Receiver)。

你的朋友并没有正确理解你的消息，这是因为在信息传递过程中出现了“沟通噪声”(Communication Noise)，干扰了信息的传递，导致接收者得到的信息与发送者想传递的内容有所偏差。

噪声的来源有很多种，可能是网络环境的干扰，也有可能是你的语言有歧义，不够精确或清晰等。在这个示例中，你所说的“虎纹金丝熊”有歧义，是噪声，你的朋友不知道“金丝熊”是仓鼠，也是噪声，所以他对你的消息产生了误解。（沟通噪声有很多种，如语义噪声、心理噪声、环境噪声等。）

上面的故事描述的其实是一个简单的沟通模型。如果我们把ChatGPT看作一个人，这个模型也可以近似地描述我们给它发消息的过程。在这个过程中，有编码、解码，也有噪声。那么我们该如何看待“提示工程”在这个过程中起到的作用呢？

从“编码”的角度看，提示工程让我们优化了“把思想变成符号”的过程，从而让发送者（我们）和接收者(ChatGPT)之间能够更有效地传输信息。

从“噪声”的角度看，在我们与ChatGPT交互时，提示工程可以帮助处理和减少噪声（也就是干扰传递的因素），使我们的消息更容易被ChatGPT“理解”。例如，我们可以通过选择恰当的词汇、结构、情境引导等，让消息更清楚，从而减少信息的模糊性和歧义。如果需要大规模使用ChatGPT完成重复的任务，提示工程也可以让ChatGPT生成更可控、质量更稳定的回应。

此外，调用ChatGPT的API是有成本的（如果你要基于ChatGPT开发自己的程序，就要调用ChatGPT的API。而API是根据输入的提示和输出内容的文字长度收费的，提示越多收费越高），在这种情况下，我们会希望用更少的文字表达更多的信息，在引导ChatGPT产生更好、更符合需求的回应的同时，尽可能地减少多余的文字。例如，“我要吃面”就比“ 我要吃东西”信息更多，文字更少。