Meta-Prompting是一种有效的脚手架技术，旨在增强语言模型（LM）的功能。该方法将单个LM转化为一个多方位的指挥者，擅长管理和整合多个独立的LM查询。通过使用高层指令，元提示引导LM将复杂任务分解为更小、更易管理的子任务。然后，这些子任务由相同LM的不同“专家”实例处理，每个实例都根据特定的定制指令操作。这个过程的核心是LM本身，作为指挥者，它确保这些专家模型的输出之间的无缝沟通和有效整合。它还利用其固有的批判性思维和强大的验证过程来完善和验证最终结果。这种协作提示方法使单个LM能够同时充当全面的指挥者和多样化专家团队，显著提升其在各种任务中的性能。元提示的零射击、任务无关性质极大地简化了用户交互，无需详细的任务特定指令。此外，我们的研究表明，外部工具（如Python解释器）与元提示框架能够无缝集成，从而扩大了其适用性和效用。通过与GPT-4的严格实验，我们证明了元提示优于传统脚手架方法：在所有任务中取平均值，包括24点游戏、一步将军和Python编程难题，使用Python解释器功能的元提示比标准提示高出17.1%，比专家（动态）提示高出17.3%，比多人格提示高出15.2%。