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#AI工作流 陆奇在文稿中提到“建议至少要看齐思社区， 【各种 Prompt 怎么用】；适当的时候，自己内部培养自己【内部团队的 Prompt engineer】。”
刚好，openai 官方亲自下场，跟吴恩达合作了这门《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》的一小时课程。
我花了大半个上午对照着逐字稿看完了，是一门好课。如何用好 ChatGPT 核心能力，大幅度提升生产力，它给出了非常好的答案。
不过，这门课并不是面向普通小白的，而是面向开发者的。为了照顾小白，我们先跳过代码部分，直接用一些我应用和推广当中的小故事，带大家一起来了解一下：
1、每次给不了解 ChatGPT 的人介绍的时候，我会举个例子，说完对方就感兴趣了，屡试不爽。
比方咱们俩的谈话，如果录下来语音转文字，然后丢给ChatGPT，它就能分析出我们的情感是积极还是消极，我们有的没的说一堆的意图是啥、言外之意又是啥。
大语言模型是真的强，仅在几分钟内，我们就可以构建多个关于文本【推断】的系统。
而以前，这可能需要一个熟练的机器学习开发者，花费几天甚至几周的时间来完成。
2、在腾讯的某个官方公众号里，看到个比较有意思的提示词，专门记录了下来
“检查以下文章中是否存在错别字、歧义、语句不通顺和不符合逻辑之处，如有请优化，并告知修改处”
大型语言模型非常擅长将输入转换为不同的格式，例如将一种语言的文本输入并将其转换或【翻译】成另一种语言，或帮助进行拼写和语法【校正】。
除此以外，可以实现【语调】的转换，比如把刚刚口头跟同事瞎逼逼的话，转化成汇报给领导的正式文章，再比如拿到一堆看不懂的专业术语和黑话，我让他用 9 岁孩子能懂的话讲给我。
最牛的，当属不同【格式】之间的转换。目前就能用的，是把文字和 Excel（不是表格，但复制进表格可以直接用）的相互转换，把文字和代码之间的相互转换。
3、木遥老师很早在「无人知晓」的播客中聊到，国外有人做过研究，让ChatGPT写论文，然后把论文的不同部分拿出来请专家打分，结果最好的是创意/选题部分。ChatGPT不缺创意，缺的是真正有品味、懂市场的“导演”跟它合作，这个例子也是我推广 ChatGPT 过程中经常跟大家聊到的。
这门课程里，把它总结为「扩展」，我觉得是极为恰当的。比如说头脑风暴，我现在基本不愿意进会议室跟人脑暴“创意”了，更喜欢跟 ChatGPT 聊，它没啥偏见、说的更全、懂的更多，还内向者友好～
另外，国内文心一言 15 秒就能写完整的标书，这说明什么呢？说明标书里面要的各种解决方案、实施计划，大语言模型分分钟都也给到你。
今后写方案，再也不用花几个小时到处找人要模板和加班到深夜填内容，直接用 ChatGPT等大语言模型吧，15 秒出方案，顶多改一个小时，就可以交付了。
然后是创作，我也多次跟别人说过常常老师用ChatGPT生成 80 分小红书的案例。在长文方面，据说很多网文作者已经感到危机了，因为套路化的创作，大语言模型比他们快比他们好，不用咋花钱和不用催稿。
4、当今世界，有太多的文本了，几乎没人有足够的时间读完所有想要读的内容。
大型语言模型最令人兴奋的应用之一，是使用它来概括文本。比如打工人都头疼的会议纪要，完全可以【脱敏后】扔给ChatGPT，分分钟给你做出来。
许多团队，正在将此功能集成到多个软件应用程序中。如果想更程序化地完成这项工作，可以试试课程里 API 接口的方法。
——————
最后，在写提示词的过程中，有两个原则一定要注意：
【原则一】
prompt开发是一个迭代的过程。
尝试一些东西，看看它是否符合你的要求， 然后考虑如何澄清你的指令，或者在某些情况下，考虑如何给它更多的空间来思考，以使它更接近你想要的结果。
成为一个有效的prompt工程师的关键，不在于知道完美的prompt，而在于有一个好的开发prompt的过程。
【原则二】
想象是在给一个聪明的人下达指令，但这个人不了解你的任务的具体情况。
当大型语言模型无法正常工作时，很多时候是因为指令不够清晰。
例如，如果你说：“请给我写一些关于图灵的内容”，这不 ok。更好的做法是：
①明确说明你希望文章关注他的科学成果、个人生活、历史地位还是其他方面。
②指明你希望文本的语气如何，是要采用专业记者的写作风格，还是像给朋友写的随意笔记。
这有助于大型语言模型更好地满足你的需求。
试想一下，如果您想象自己请一个刚毕业的大学生为您完成这个任务，如果您甚至能指定他们应该提前阅读哪些关于艾伦•图灵的文本，那么这将更有利于他们为您成功完成这个任务，对吧～
——————
对啦，如果你对代码部分感兴趣，我在网上看到有人已经扒下来了，有个飞书文档可以直接拿来用。
链接：fieghf3pzz6.feishu.cn
当然，飞书文档里有几句人家的小广告，不喜欢可以不看。我还是挺感谢这位朋友的，节省了我大量时间。
刚好，openai 官方亲自下场，跟吴恩达合作了这门《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》的一小时课程。
我花了大半个上午对照着逐字稿看完了，是一门好课。如何用好 ChatGPT 核心能力，大幅度提升生产力，它给出了非常好的答案。
不过，这门课并不是面向普通小白的，而是面向开发者的。为了照顾小白，我们先跳过代码部分，直接用一些我应用和推广当中的小故事，带大家一起来了解一下：
1、每次给不了解 ChatGPT 的人介绍的时候，我会举个例子，说完对方就感兴趣了，屡试不爽。
比方咱们俩的谈话，如果录下来语音转文字，然后丢给ChatGPT，它就能分析出我们的情感是积极还是消极，我们有的没的说一堆的意图是啥、言外之意又是啥。
大语言模型是真的强，仅在几分钟内，我们就可以构建多个关于文本【推断】的系统。
而以前，这可能需要一个熟练的机器学习开发者，花费几天甚至几周的时间来完成。
2、在腾讯的某个官方公众号里，看到个比较有意思的提示词，专门记录了下来
“检查以下文章中是否存在错别字、歧义、语句不通顺和不符合逻辑之处，如有请优化，并告知修改处”
大型语言模型非常擅长将输入转换为不同的格式，例如将一种语言的文本输入并将其转换或【翻译】成另一种语言，或帮助进行拼写和语法【校正】。
除此以外，可以实现【语调】的转换，比如把刚刚口头跟同事瞎逼逼的话，转化成汇报给领导的正式文章，再比如拿到一堆看不懂的专业术语和黑话，我让他用 9 岁孩子能懂的话讲给我。
最牛的，当属不同【格式】之间的转换。目前就能用的，是把文字和 Excel（不是表格，但复制进表格可以直接用）的相互转换，把文字和代码之间的相互转换。
3、木遥老师很早在「无人知晓」的播客中聊到，国外有人做过研究，让ChatGPT写论文，然后把论文的不同部分拿出来请专家打分，结果最好的是创意/选题部分。ChatGPT不缺创意，缺的是真正有品味、懂市场的“导演”跟它合作，这个例子也是我推广 ChatGPT 过程中经常跟大家聊到的。
这门课程里，把它总结为「扩展」，我觉得是极为恰当的。比如说头脑风暴，我现在基本不愿意进会议室跟人脑暴“创意”了，更喜欢跟 ChatGPT 聊，它没啥偏见、说的更全、懂的更多，还内向者友好～
另外，国内文心一言 15 秒就能写完整的标书，这说明什么呢？说明标书里面要的各种解决方案、实施计划，大语言模型分分钟都也给到你。
今后写方案，再也不用花几个小时到处找人要模板和加班到深夜填内容，直接用 ChatGPT等大语言模型吧，15 秒出方案，顶多改一个小时，就可以交付了。
然后是创作，我也多次跟别人说过常常老师用ChatGPT生成 80 分小红书的案例。在长文方面，据说很多网文作者已经感到危机了，因为套路化的创作，大语言模型比他们快比他们好，不用咋花钱和不用催稿。
4、当今世界，有太多的文本了，几乎没人有足够的时间读完所有想要读的内容。
大型语言模型最令人兴奋的应用之一，是使用它来概括文本。比如打工人都头疼的会议纪要，完全可以【脱敏后】扔给ChatGPT，分分钟给你做出来。
许多团队，正在将此功能集成到多个软件应用程序中。如果想更程序化地完成这项工作，可以试试课程里 API 接口的方法。
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最后，在写提示词的过程中，有两个原则一定要注意：
【原则一】
prompt开发是一个迭代的过程。
尝试一些东西，看看它是否符合你的要求， 然后考虑如何澄清你的指令，或者在某些情况下，考虑如何给它更多的空间来思考，以使它更接近你想要的结果。
成为一个有效的prompt工程师的关键，不在于知道完美的prompt，而在于有一个好的开发prompt的过程。
【原则二】
想象是在给一个聪明的人下达指令，但这个人不了解你的任务的具体情况。
当大型语言模型无法正常工作时，很多时候是因为指令不够清晰。
例如，如果你说：“请给我写一些关于图灵的内容”，这不 ok。更好的做法是：
①明确说明你希望文章关注他的科学成果、个人生活、历史地位还是其他方面。
②指明你希望文本的语气如何，是要采用专业记者的写作风格，还是像给朋友写的随意笔记。
这有助于大型语言模型更好地满足你的需求。
试想一下，如果您想象自己请一个刚毕业的大学生为您完成这个任务，如果您甚至能指定他们应该提前阅读哪些关于艾伦•图灵的文本，那么这将更有利于他们为您成功完成这个任务，对吧～
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对啦，如果你对代码部分感兴趣，我在网上看到有人已经扒下来了，有个飞书文档可以直接拿来用。
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当然，飞书文档里有几句人家的小广告，不喜欢可以不看。我还是挺感谢这位朋友的，节省了我大量时间。
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