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📌 心理中的自提示（Self-Prompt）
📌 Prompt 模版：「KFCV50 思考法则🐶」（思维定势的影响）
ChatGPT 能够写的文章创新度不够高，又或者说 ChatGPT 只能够得到已经获得的知识而不能够获得崭新的知识。真的是这样的吗？
其实是输入的通道太少。多模态获得的其他感官信息可以暂且不提，哪怕是文字也是如此之少。也因此让 ChatGPT 等对话 AI 缺乏了很多「自我调试」或者「延展思考」的机会。
正如 Manolis 所说：「说实话，我不知道什么是正确的，但让我问一下我的虚拟X，你会怎么做？虚拟 X 会说：要善良。我就会想到：是的！（或者类似的话）。即使我自己可能无法自发地做到这一点，但我最喜欢的提示（Prompt）是逐步思考。这也适用于我的10岁儿子。当他试图一步解决一个数学方程时，我知道他会犯什么错误，但如果我提示（Prompt）他：请逐步思考，那么他就会进入一种思维方式。」
我们每个人的心里面都有一个几乎随时都在待命的 Virtual X。写作的时候，我们拥有无数次逐一调整某句话的机会，在心里不断 Self-Prompt 自己：
🤔 让我检查一下这句话通顺吗？
🤔 它的表达是否有善合理？
🤔 它的逻辑是否圆融？
诸如此类……由此可见，AI 的输出限制之一是：response 的机会相比于人类而言简直少太多了。
我们之所以难以察觉这个差异，原因之一是大脑中思考的过程发生得非常自然，以至于我们没有可能还没有意识到就已经发生。
🧠 还记得这条帖子最后引用的多年前的 youtube 用户访谈视频吗？m.okjike.com
💭 想象一下，一个 AI 也可以无忧无虑地思考……在信号与系统这门课里可以看到，没有输入自然是没办法凭空诞生输出的。毕竟，连预定义的系统也是输入。
如果一句提问（Prompt）对应一句输出，那为什么人可以有多个输出呢？原因就在于各种来源的信号输入。比如大脑里的联想，唤醒记忆，给系统输入视觉信息、文字信息等等。
假如容貌就是硬件外的 UI（用户操作界面），那么还有很多在秘密执行的 Self-Prompt 藏在可见面的背后，并喋喋不休地生产和执行着。
👇 举一个最简单的例子，只有一步自提示的例子
🧪 已知条件：在使用 AI 之前让它首先扮演某个角色，得到的效果有可能好很多。
🤔️ 我们可以怎么做呢？需要去背诵 1000 个「你是一个 xxx，你很擅长 xxx」这样的模版吗？
未必需要（一开始起步玩 AI 还是可以的）
按照我的操作步骤：
1⃣️ 第一步直接输入问题
2⃣️ 第二步让 AI 首先思考哪个职业的人最容易解决这个问题，他们具备什么特质等属性（这只是最容易想到的框架），并站在这个角度去思考就可以了。
换句话说，第二步在用户可见面的背后，就如同食客只需要看见桌上的菜，而不需要看见厨师做饭的厨房内部。
☝️ 同理，那种框架大致类似于一个单词被拆为多个字母，每个字母有不同的意思的「思考法则」，其实道理也是如此。
之前我做了一个「实验」，链接在这里：m.okjike.com
这个实验一是看看 AI 实际是否真的产出更好的内容，二是看看有多少人愿意信。
（其实很多人喜欢屯 Prompt 库已经能说明第二点了。我的观点是记忆一些常用的，剩下的都是靠提问的思维去进行针对化地提问）
只要我想，我就能乱编 9999999999999 个自圆其说的框架收纳到运营资料库。所以当你看到一些资料库，那它有可能是宝藏库，也可能是垃圾堆。比如👇
不信我们来现编一个：KFCV50思考法则
🍗 请看图 1
看我之后我觉得 —— 合情合理（笑）🤪 有些荒谬和幽默感，这也许就是大众短期甚至很长一段时间都难改变的「思维定势」…不是所有看起来像公式的公式就是有用的…
所以，我们才要奋力学会「思辨」m.okjike.com
好了，回到「自提示」这个话题上来。也要想到 DMN 模式 m.okjike.com
我这里可以粗略地把它（蝙蝠🦇）理解为一种定时自提示（Self-Prompt）机制。
读到这，我猜你会联想到 AgentGPT 等自动化项目，关于 AgentGPT 提示的缺点，我曾经做过一个小实验：m.okjike.com
（时间有限先写到这里……）
📌 Prompt 模版：「KFCV50 思考法则🐶」（思维定势的影响）
ChatGPT 能够写的文章创新度不够高，又或者说 ChatGPT 只能够得到已经获得的知识而不能够获得崭新的知识。真的是这样的吗？
其实是输入的通道太少。多模态获得的其他感官信息可以暂且不提，哪怕是文字也是如此之少。也因此让 ChatGPT 等对话 AI 缺乏了很多「自我调试」或者「延展思考」的机会。
正如 Manolis 所说：「说实话，我不知道什么是正确的，但让我问一下我的虚拟X，你会怎么做？虚拟 X 会说：要善良。我就会想到：是的！（或者类似的话）。即使我自己可能无法自发地做到这一点，但我最喜欢的提示（Prompt）是逐步思考。这也适用于我的10岁儿子。当他试图一步解决一个数学方程时，我知道他会犯什么错误，但如果我提示（Prompt）他：请逐步思考，那么他就会进入一种思维方式。」
我们每个人的心里面都有一个几乎随时都在待命的 Virtual X。写作的时候，我们拥有无数次逐一调整某句话的机会，在心里不断 Self-Prompt 自己：
🤔 让我检查一下这句话通顺吗？
🤔 它的表达是否有善合理？
🤔 它的逻辑是否圆融？
诸如此类……由此可见，AI 的输出限制之一是：response 的机会相比于人类而言简直少太多了。
我们之所以难以察觉这个差异，原因之一是大脑中思考的过程发生得非常自然，以至于我们没有可能还没有意识到就已经发生。
🧠 还记得这条帖子最后引用的多年前的 youtube 用户访谈视频吗？m.okjike.com
💭 想象一下，一个 AI 也可以无忧无虑地思考……在信号与系统这门课里可以看到，没有输入自然是没办法凭空诞生输出的。毕竟，连预定义的系统也是输入。
如果一句提问（Prompt）对应一句输出，那为什么人可以有多个输出呢？原因就在于各种来源的信号输入。比如大脑里的联想，唤醒记忆，给系统输入视觉信息、文字信息等等。
假如容貌就是硬件外的 UI（用户操作界面），那么还有很多在秘密执行的 Self-Prompt 藏在可见面的背后，并喋喋不休地生产和执行着。
👇 举一个最简单的例子，只有一步自提示的例子
🧪 已知条件：在使用 AI 之前让它首先扮演某个角色，得到的效果有可能好很多。
🤔️ 我们可以怎么做呢？需要去背诵 1000 个「你是一个 xxx，你很擅长 xxx」这样的模版吗？
未必需要（一开始起步玩 AI 还是可以的）
按照我的操作步骤：
1⃣️ 第一步直接输入问题
2⃣️ 第二步让 AI 首先思考哪个职业的人最容易解决这个问题，他们具备什么特质等属性（这只是最容易想到的框架），并站在这个角度去思考就可以了。
换句话说，第二步在用户可见面的背后，就如同食客只需要看见桌上的菜，而不需要看见厨师做饭的厨房内部。
☝️ 同理，那种框架大致类似于一个单词被拆为多个字母，每个字母有不同的意思的「思考法则」，其实道理也是如此。
之前我做了一个「实验」，链接在这里：m.okjike.com
这个实验一是看看 AI 实际是否真的产出更好的内容，二是看看有多少人愿意信。
（其实很多人喜欢屯 Prompt 库已经能说明第二点了。我的观点是记忆一些常用的，剩下的都是靠提问的思维去进行针对化地提问）
只要我想，我就能乱编 9999999999999 个自圆其说的框架收纳到运营资料库。所以当你看到一些资料库，那它有可能是宝藏库，也可能是垃圾堆。比如👇
不信我们来现编一个：KFCV50思考法则
🍗 请看图 1
看我之后我觉得 —— 合情合理（笑）🤪 有些荒谬和幽默感，这也许就是大众短期甚至很长一段时间都难改变的「思维定势」…不是所有看起来像公式的公式就是有用的…
所以，我们才要奋力学会「思辨」m.okjike.com
好了，回到「自提示」这个话题上来。也要想到 DMN 模式 m.okjike.com
我这里可以粗略地把它（蝙蝠🦇）理解为一种定时自提示（Self-Prompt）机制。
读到这，我猜你会联想到 AgentGPT 等自动化项目，关于 AgentGPT 提示的缺点，我曾经做过一个小实验：m.okjike.com
（时间有限先写到这里……）
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