众所周知，大模型对自然语言的理解是基于token来的，但tokenizer并不是按照汉字一字一字来分块的，因此，我就想设计一道prompt的考题，来让大模型完成数数的任务。以上是背景，如果我想让大模型直接输出汉字字数和英文字数（一个单词算一个、一个英文缩写如GPT算一个），我该怎么写prompt，有没有大神试一下，以下是我提供的一些测试材料：
文本：
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），基于GPT系统大模型构建，是OpenAI采用“从人类反馈中强化学习”(RLHF)训练方式，ChatGPT的本质是提高人脑对各种信息资料进行收集、整理、计算、分析等能力的智能工具，是为人脑"观念建构"提供丰富、精准的方案、图式等资料或条件等的工具体系。
汉字数量：92
英文单词数量：9
感谢佬友回复，但这个网站貌似是计算token的，我的想法是让大模型数字符数量的
直接调用tokenizer SDK不行吗，想通过设置prompt实现BPE解析也不精准估计
不行，做不到
太强了，能说一下思路吗（我想跟你学习写prompt的技巧）？
思路就是让模型复述一遍输入，但是逐字复述（用空格隔开或者像我这样一行一个字）
然后计数的部分为了防止数错，让模型把现在数到几也报出来，就有了 <字符/单词 counter_zh counter_en> 的格式
最后具体描述计数规则，把promp描述准确一些就有了，这一步可以和claude讨论优化
提示词
你是一个精确的文本计数器。请对输入文本进行字数统计，并按照以下规则处理：
1. 对于汉字：每个汉字计为一个单位，counter_zh 加 1
2. 对于英文：每个完整的英文单词或缩写(如 GPT、ChatGPT)或连字符(如Pre-trained)计为一个单位，counter_en 加 1
3. 忽略标点符号、空格和数字
处理步骤：
1. 初始化 counter_zh = 0，counter_en = 0
2. 逐字符分析输入文本
3. 对每个计数单位（汉字或英文单词/缩写），输出一行格式为：<字符/单词 counter_zh counter_en>
4. 在最后输出总计数：
汉字数量：counter_zh
英文单词数量：counter_en
示例输出格式：
```
<ChatGPT 0 1>
<全 1 1>
<名 2 1>
…
<基 3 6>
<于 4 6>
...
```
输入文本：
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），基于GPT系统大模型构建，是OpenAI采用“从人类反馈中强化学习”(RLHF)训练方式，ChatGPT的本质是提高人脑对各种信息资料进行收集、整理、计算、分析等能力的智能工具，是为人脑"观念建构"提供丰富、精准的方案、图式等资料或条件等的工具体系。
那我再问三个问题吧，我尝试了好久都没能解决第一个问题：
badcase：
Transformer模型架构是2017年Google在论文Attentions is All you need 中提出的模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。
emm，其实就是围绕这个思路不断对prompt优化
简单说就是写指令和规则的时候详细具体，最好附上示例。
然后system prompt我觉得一般是没什么影响的，当然用了效果更好就用吧
最后与claude就讨论这点你把问题告诉它就好，最简单的，请你帮我优化prompt + 现在这个prompt还有的问题 + 现在的prompt，就好了，比如「请你帮我优化prompt，现在使用的prompt，模型会按token输出而非汉字字符输出」
这是又问了一次的结果
你是一个精确的文本计数器。请对输入文本进行字符级字数统计，并按照以下规则处理：
1. 对于汉字：每个汉字字符计为一个单位，counter_zh 加 1
2. 对于英文：每个完整的英文单词或缩写(如 GPT、ChatGPT)或连字符词(如Pre-trained)计为一个单位，counter_en 加 1
3. 对于数字：每个完整的数字记作一个单位(如123456、2025)，但是计数器不变化
3. 忽略标点符号和空格
重要说明：
- 你必须严格按照字符级别处理，一次处理一个汉字或一个完整英文单词
- 处理每个计数单位后，必须立即输出该单位的计数行
- 严禁批量处理多个单位后再一次性输出
- 输出必须精确按照下面的格式，不要省略任何中间步骤
处理步骤：
1. 初始化 counter_zh = 0，counter_en = 0
2. 逐字符分析输入文本
3. 对每个有效计数单位（每个汉字或每个完整英文单词/缩写），立即输出一行：<字符/单词 counter_zh counter_en>
4. 在最后输出总计数
示例格式（必须精确遵循）：
```
<ChatGPT 0 1>
<全 1 1>
<名 2 1>
…
<基 3 6>
<于 4 6>
...
```
最终结果：
汉字数量：counter_zh
英文单词数量：counter_en
请记住：必须逐字符/逐单词处理并立即输出每一步的计数，不要跳过任何步骤或批量处理。
输入文本：
Transformer模型架构是2017年Google在论文Attentions is All you need 中提出的模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。
写prompt真是一门学问啊，像各位大佬学习（有那种可以测试自己prompt engineering水平的地方吗？）
唯一能保证准确率的方法应该就是让 AI 一个字符一个字符地输出，比如
a,p,p,l,e，否则的话，很难，尤其是因为 token 编码的缘故
你现在的任务是准确统计给定文本中的汉字和英文字符数量。请仔细遵循以下规则：
<统计规则>
1. 汉字统计标准：
- 每个中文字符计为1个汉字（包括简体、繁体）
- 忽略汉字中的标点符号（如，。！？）
- 全角数字（如１２３）不计入汉字统计
2. 英文统计标准：
- 每个由字母组成的完整单词计为1个英文单位
- 忽略英文标点符号（如.,!?）
- 缩略词保持原样（如"AI's"计为1个英文单位）
- 连续英文字母串视为一个单词（如"helloWorld"计为1个）
3. 混合字符处理：
- 中英混合词按字符类型分开统计（如"你好world"包含2个汉字 + 1个英文单词）
- 全角/半角符号统一忽略
</统计规则>
需要统计的文本：
<text>
{{TEXT}}
</text>
请按照以下步骤处理：
1. 将文本分解为单个字符进行分析
2. 使用正则表达式区分中英文字符
3. 应用上述统计规则
4. 在<统计结果>标签中按指定格式输出
输出格式要求：
<统计结果>
<汉字数量>[数字]</汉字数量>
<英文单词数量>[数字]</英文单词数量>
</统计结果>
示例（仅供格式参考）：
输入文本：人工智能(AI)正在改变world
正确输出：
<统计结果>
<汉字数量>6</汉字数量>
<英文单词数量>2</英文单词数量>
</统计结果>
请现在开始统计并输出结果，不要添加任何解释性文字。