这是一套非常实用的套提示词优化方法，核心思想是利用大语言模型（LLM）自身的知识和权重来生成、评估和改进提示词。首先，让LLM针对特定受众生成提示词工程指南和评估指南；其次，通过Few-shot展示期望的提示词效果；然后，让LLM根据示例生成并评估提示词；最后，生成改进后的提示词供选择和编辑。这种方法充分利用了LLM的内在能力，旨在生成比人工编写更高效的提示词。