為了進一步優化CCoT提示以減少響應長度而不影響性能，可以考慮以下幾個策略：
精簡示例：在提供的幾個示例中，使用更簡潔的語言和結構，去除冗餘的描述，專注於關鍵步驟和結論。這樣可以幫助模型學習到更有效的思考過程。
強調關鍵詞：在提示中明確指出哪些詞或短語是解決問題的關鍵，這樣模型可以更快地聚焦於重要信息，從而減少不必要的推理步驟。
使用更高效的推理框架：探索不同的推理框架或結構，例如使用圖形化的思維導圖或邏輯圖，這樣可以幫助模型在思考過程中更清晰地組織信息，從而減少文字表達的需求。
多樣化的提示設計：測試不同的提示設計，結合不同的提示類型（如零-shot和少-shot），以找出最有效的組合，這樣可以在保持性能的同時進一步減少響應長度。
持續的性能評估：在每次優化後，進行系統的性能評估，確保響應的準確性不受影響，並根據結果進行調整。