Scratchpad 技术：使用 AI 进行结构化思考

便笺簿技术从根本上改变了我们与大型语言模型 (LLM) 的交互方式。与传统的提示不同，我们只是陈述我们的请求并希望得到最好的结果，而便笺簿技术创建了一个您和 LLM 都可以遵循的结构化思维过程。

考虑一下这种常见情况：当要求 LLM 分析客户购买模式时，典型的提示可能只是直接要求分析。结果如何？通常是匆忙或不一致的回应，错过了关键的考虑因素。这就是便笺簿技术证明具有变革性的地方。

考虑一下这种常见情况： 考虑一下这种常见情况：

便笺簿技术不是直接深入解决方案，而是引入了一个关键的规划阶段。通过使用 标签，您可以创建一个空间，LLM 可以：

在执行之前规划其方法将复杂问题分解为可管理的组件尽早识别潜在陷阱在将时间投入错误方向之前允许进行课程纠正

在执行之前规划其方法

将复杂问题分解为可管理的组件

尽早识别潜在陷阱

在将时间投入错误方向之前允许进行课程纠正

真正的力量在于透明度。当您可以看到 LLM 计划如何解决您的请求时，您可以立即发现误解并将其引导至预期结果。

构建您的第一个 Scratchpad

Scratchpad 提示的基本结构由三个关键元素组成：

初始请求：清楚地介绍您的任务，但不要止步于此。包括有关您的目标和任何特定要求的背景信息。Scratchpad 指令：使用 标签指示 LLM 规划其方法。具体说明您希望在规划阶段看到的内容。审查循环：在继续进行完整响应之前，检查提议的方法并根据需要进行改进。

初始请求： 初始请求： Scratchpad 指令 Scratchpad 指令 注意： 注意：