GeminiとKimiで200以上のプロンプトを検証した結果、「本当に効く」ものが分かった

ほとんどのプロンプトパックはGPT-3向けに書かれています。GeminiとKimiはまったく異なる応答をします――より長い推論の連鎖、異なる区切り（デリミタ）の挙動、異なる失敗パターンです。

これらのモデルを数か月間プロとして運用した後、私は次のことを見つけました：

1. Geminiは、明確な出力形式の制約に対してより良く応答します。

2. Kimiは多段のチェーン・オブ・ソート（思考の連鎖）を好みますが、曖昧なペルソナのプロンプトだと壊れます。

3. Twitterの「エキスパートプロンプト」のほとんどは引き継がれません。

実際に通用した、テスト済みのプロンプトをパッケージ化しました――最初のコメントにリンクがあります。