如何向ChatGPT问问题才能获得更高质量的答案？

﹏小甜║

如何向ChatGPT问问题才能获得更高质量的答案？

落花。

今天在推上，看到一篇很好挺好的文章：帕尔韦斯·沙希德（Parves Shahid）和他九岁的儿子，讨论如何使用ChatGPT。
挺惊讶的：这么小的孩子，就开始用ChatGPT了？就不怕它用ChatGPT写作业吗？
不过貌似多余：考试的时候，又不能用ChatGPT。
感觉这篇文章挺实用，所以翻译了下。以下是译文：原作者帕尔韦斯·沙希德（Parves Shahid），叶赛文编译。
<hr/>如何使用ChatGPT呢？ 最简单的提问方式是什么？

可以使用RTF框架。
R （role）= 角色 T （Task）= 任务 F （format）= 格式
扮演一个（角色） 做（任务） 在这个（格式）里展示
如果你是初学者，或者你认识任何感兴趣的人，这是完美的。
这儿有一些例子。可以参考使用


示例：

10个贴近生活的例子

• 扮演一个会计，创建一个家庭预算，并用表格展示。
  
• 扮演一个厨师，计划一次家庭晚餐，并用列表展示菜单。
  
• 扮演一个健身教练，制定一套锻炼计划，并用动画展示动作要领。
  
• 扮演一个设计师，装饰一个虚拟房间，并用3D图表展示。
  
• 扮演一个科学家，进行一项关于地球气候变化的研究，并用信息图展示研究结果。
  
• 扮演一个名人，录制一个唱歌的视频。
  
• 扮演一个律师，撰写一份合同，并以富文本的形式展示。
  
• 扮演一个建筑师，组织一份建筑设计报告，并用PDF文件展示。
  
• 扮演一个医生，阅读一篇医学研究，并用报告的形式总结。
  
• 扮演一个程序员，编写一个简单的计算器程序，并用代码展示。
  

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带鸡翅膀的鸟人

向ChatGPT提问是需要学习的，ChatGPT提供的答案质量，取决于提问者的“提问质量”和“调教技巧”。话不多说，给大家分享几点干货：
简单来说，给大家提供一个公式：提示词=设计角色+问题描述+确定目标+补充要求
具体看一下这四个部分该如何让GPT一次回答到位：
1.设定角色
为AI赋予某领域身份，使其回答更加聚焦。
2.问题描述
详细告诉AI你需要解决的问题是什么、背景是什么、想要获得。
3.确定目标
一定要清楚告知AI你希望它做什么，这样才能拿到你想要的信息
4.补充信息
GPT有联想上下问的功能，第一次效果不满意，可以继续补充。
尝试用这套公式来向ChatGPT进行提问。当然，这还比较基础。如果你想掌握更多提问、实操的技巧，可以通过加入我们的AI2.0学习圈子来做具体的了解。
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fykan

爆肝 1W 字，超级干货，一篇文章带你系统掌握 GPT 的用法，本文无废话，全程高能，全部都是实操，纯小白也能看懂，用起来。  
本文是一套完整的知识体系，文章不会上来就直接扔你一个解决方案，而是会从『是什么』和『为什么』开始，告诉你前因后果后，最后才会告诉你怎么去做。
只要你能认真读完本文，我保证能让你对 GPT 的应用能力，超越 90% 的人！！！
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阅读提示：
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5.全网最全的提示词，原文有彩蛋，建议先关注收藏。
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ChatGPT 的横空出世，让很多人焦虑不已，不过，你完全不需要为此焦虑，因为比 AI 更强大永远是驾驭 AI 为自己所用的人类。  
而且 GPT 远没有各大商家炒作的那么玄乎，它应用逻辑也非常简单，你完全没必要为此去花钱报各种班学习。
今天我就用一篇文章带你掌握 GPT 的用法，本文无废话，全程干货，全部都是实操，纯小白也能看懂。
只要你能认真读完本文，我保证能让你对 GPT 的应用能力，超越 90% 的人！！！




图片为AI生成  
那么，在正式开始前，我这里有必要说明一下：

关于 GPT 的基本面介绍，以及怎么注册，这些搜索引擎一搜一大把的东西，我们这里不浪费口舌。
PS：为了照顾一些无特殊环境的同学，文中也会提供一些国内直接访问的镜像网站，请注意下方原文链接发现彩蛋~
ChatGPT 提示词大全，读完本文能让你对 AI 应用能力，超越 90% 的人！！ChatGPT 提示词大全，读完本文能让你对 AI 应用能力，超越 90% 的人！！所以，我们这里就直接围绕着最关键的部分，也就是：你拿到 GPT 之后的两大痛点开始讲起....
为什么AI无法为你所用？
很多同学拿到 GPT 后的第一个痛点就是：用的不好。

也就是说，你经常会感觉到 ChatGPT 回答的好空，没有太多参考价值......

而第二个痛点则是：无处去用。

也就是说：有了 GPT 之后，发现自己好像并没有什么好问的，不知道可以用 GPT 来干嘛。

所以，在这两个痛点的影响下，当你折腾完账号，闲聊天的新鲜期过去之后，GPT 也就跟着躺平吃灰了，你的生活、工作依旧一成不变。

但是，我用 AI 的结果可能和你不太一样~

可以说，我现在工作流的一切，基本上都被 AI 接管或者辅助了，它为我实现整体效率提升了三倍不止。

它真真正正的变成了我的私人助理，渗透了我工作、学习、生活的方方面面....

包括你现在正在看到的这篇文章，除了写作是老常本人完成外，其它的诸如排版，增补、润色、纠错等诸多环节，都是通过 AI 完成的....

其实，用同样的工具，我之所以能用它创造出实际的价值，而你却陷入了【回答好空，不知道用来干嘛】尴尬情况的核心原因.

就是因为你缺少了这么两点~

1.你拿到了屠龙刀，但是不知道怎么挥动它。
也就是：没有掌握 AI 的使用方法。

2.你能挥动它，但是你不知道挥往哪里，去哪屠龙。
也就是：无法让 AI 与自身的应用场景关联起来，最后屠龙刀只能当烧火棍用。  
可以说，几乎所有无法用AI创造出实在生产力的同学，都死在了这两关上。

所以，咱们接下来展开讲解的逻辑，就是围绕着：使用 AI 的方法（帮你挥动屠龙刀）。

以及 关联AI 的应用场景（让你知道挥往哪里去屠龙）这两条逻辑线来帮助你彻底掌握 GPT 的应用~



首先，我们先来介绍下用好 AI 的第一条线，也就是：带你掌握使用AI的方法，来帮你【挥动 AI 的屠龙刀】！！


2那么如何使用AI呢?

其实整用气 AI 的核心心法，用一句话就可以概括了：

也就是说：GPT 生成的答案质量，完全取决于你『问它』，以及『引导它』的方式。

如果你能问得好，引导的好，那么它就会帮你生成让你惊喜的答案，反之则无价值，假大空。

而这里『问它的方式』指的就是：与AI沟通的语言，而『引导它的方式』，则就是调教AI的方法。

可以说：只要你搞懂了这两点，那么你就掌握了挥动AI这把屠龙刀的能力。

那么，这句话是什么意思呢？

其实很好理解，由于目前人类的技术对自然语言（人说的话）处理的技术还不完美，所以导致目前 AI 生成内容的质量，非常依赖于提示词（Prompts）

PS：你可以把“提示词”理解成：让 AI 能精准 Get 到你意图的话，或者与 AI 沟通的语言方式。

也就是说：如果你给AI的提示词质量不好，或者不到位，那么 AI 给到你的，往往就是那种 “像是一堆正确的废话堆积而成” 的文字垃圾。

这些东西和你用搜索引擎搜出来的那些拼凑而成的口水文，没有本质区别，对你毫无启发性。

所以，想要获得 AI 高质量回答的第一步，就是先学会与 AI 沟通的语言，也就是学会写提示词。

关于会给AI写提示词的重要性，OpenAI的CEO，也是被称为ChatGPT之父的 Sam Altman 就专门发推强调说：会给 AI 写提示词是一个非常高杠杆的技能。




那么，为了让你更直接清晰的认识到，会写提示词的重要性，我们这里不妨再上一个能让你直接感知到的例子~
让你看看，对 AI 提同样的需求，会写提示词，和不会写提示词，AI 所返回给你的结果质量，究竟会有多大的差距.....

PS：图片可点开后放大



好了，通过上面的介绍，你认识到了会写提示词的重要性后，那么我们该如何写出高质量的提示词呢？

关于这一点，我这里给你总结了一个通用且屡试不爽的提示词模版~




也就是说，一个好的提示词是由：立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求，这四部分构成的！！

1：【立角色】指的是：引导AI进入具体场景，为 AI 赋予行家身份。

2：【述问题】指的是：告诉AI你的困惑，你的问题，以及为AI补充问题所需要的背景信息。

3：【定目标】指的是：告诉AI你的需求，你希望它为你做到什么。

4：【补要求】指的是：告诉AI，它的回答需要注意什么，或者你想让它以什么形式来回复你。

当然，这套模板，看着会感觉比较复杂，但是，它操作起来却是无比简单~

这里不妨还拿前面那个【旅游攻略】的案例来举例，那把这个公式带入到一个真实的应用场景，它就是这样的效果.....




当然，看过这个例子，你可能会说，对于模板中的 “述问题、定目标、补要求” 这些部分都很好理解，这就是我们平常提问的语言模式。

但是，为什么这里要加上一个【立角色】的动作，这个动作是不是有些多此一举，直接上提问，不是更干脆直接吗？

恩，我这里想告诉你的事：这个动作不但不多余，而且还很重要！！

关于这一点的解释，我们这里还是拿上面的【旅游】来举例子~

看看同样一个问题，加角色和没加角色的问题，GPT 最后返回给你的答案究竟差异有多大......

PS：图片可点开后放大




通过这个对比图，你可以清晰的看的出来~

在完全一样询问方式以及内容的情况下，后者仅仅多了【假如你是导游】这六个字.

GPT 所返回给我们的答案与前者对比，就完全是两种境界！！

也就是说：加了专家角色的提问，AI返回的结果会更具体，更具有可实操性，而且回答的语气也更加具有人情味。

其实，之所以会造成这种差异的原因也很好理解，我们不妨拿金庸老爷子的武侠小说来解释~

其实AI 所掌握的知识，就有点类似于《天龙八部》的王语嫣一样，她虽然记下了天下武学的知识.

但是她所掌握的武学知识又宽又泛，又相互干扰，虽然能给出建议，却无法给出针对性的建议。




但是，当我们为 AI 加上了专家角色之后，它就不再是只会死读书的王语嫣了，而是真正化身为领域内的实战派专家，来给出我们答案了。

也就是说，专家角色可以帮助 AI 指定场景，清晰问题范围，以及补充问题所需的背景信息。

因为一个领域的专家，本身就代表某个领域的知识体系，以及最高的行业标准，这个动作就相当于给王语嫣叠加了一个 Buff 一样。

那么，在掌握了天下武学知识的王语嫣基础上，又为其叠加了一个个代表该领域最高成就的身份 buff，那它的回答，当然会和前面只会死读书的书呆子的答案，存在很多差异了。




所以说，如果你的问题需要一定深度，你想要更得到更专业的回答，而不是类似于搜索引擎式的回答，那么就请你记得：  

向 AI 提问的第一步，先给它叠加上专家的 buff，完成了这个动作之后，再告诉它你想要它做什么，以及对它的补充要求。


好了，这里你清楚了为 GPT 叠加专家 buff 的意义之后，那么我们该如何为它叠加上这个 Buff 呢？

其实思路很简单，经过我的测试，你用以下这几个提示词都可以~

你现在是[xx]
请你扮演[XX]
假如你是 [XX]
请你以 [XX] 的角度/身份/语气.....

根据我的实操经验，这些提示词，都可以被 AI 所接受和理解，你这里只需要选一款最符合你语言习惯的表达风格就行了。

好了，当你掌握了写提示词的方法之后，再去和你过去的提问方式对比，AI所给你的回答质量，就会呈现我们前面的那种对比了~




而且，咱们这套写提示词的思路是通用的，几乎所有的场景，你都可以用这套方法来为其设计提示词~
◎举例 1：用『提示词模版』来设计课程大纲
提示词：  


AI所生成的效果：




◎举例 2：用『提示词模板』实现模拟面试的效果。
提示词：



AI所生成的效果：  



◎举例 3：用『提示词模板』来辅助工作。

AI所生成的效果：



此外这套思路还可以跨场景迁移使用，比如用提示词模版，来实现 AI 绘画~

提示词：




AI所生成的效果：




总之，模板通用，例子举不胜举，只要你按照这套 SOP 模版写出的提示词，那么一般 GPT 给你的答案都不会太差。

当然，以上是一套标准的 SOP 模版，如果你的问题需求非常简单，你是不需要全部按照这一套来的，对于一些简单的问题，直接问就行了。

所以，要记得：方法不要用死了，要根据你的实际场景需求灵活变化哦。




好了，通过以上，你就掌握了写提示词的方法了~

不过虽然说可以通过这套思路，设计出优质的提示词，获得 AI 高质量的答案。

但是我们也知道，目前的 AI 还没有进化到逆天的程度，所以对于一些稍微复杂的问题，AI 的一次回答往往并不那么到位。

所以，如果我们想要获得更牛逼，更深度，更有价值的回答，那么我们就需要对它进行调教了~


二：调教方法

其实这个『调教的方法和原理』都很好理解~

GPT 之所以牛逼，就是因为思维链技术（Chain of Thought）让它具备了，多轮对话以及理解&结合上下文语境的能力。

也就是说：在该技术的加持下，AI 会记住我们前面的会话内容，在前面内容的基础上，去针对性的回答我们后面的内容，实现类似于真人之间沟通的对话效果。

所以，基于 AI 的这个机制，我们就可以通过不断的对其"喂数据"&“投指令”的方式，对 AI 进行训练。

通过不断的引导 Ai，来帮助我们获得更具体、更深度、更有价值的回答，或者其他效果。




好了，这里你知道了调教 AI 的机制之后，那么具体该如何训练 AI，才能让它达到你想要的效果呢？

那么，想要实现这个效果，我们就需要用到这么两个指令了。  


第一个指令，我管它叫：继续指令


其实这个所谓的【继续指令】的本质作用就是为了：帮助你突破 AI 厂商的输出限制，让 AI 的回答得以充分发挥所存在的。

那么关于这一点的解释，我们也都知道，AI 大模型的训练成本是非常高的。

可能是基于算力成本的考量，包括 OpenAI 在内的各大 AI 厂商，都会尽可能的控制 AI 所生成的篇幅，以及尽可能的通过概括文本内容，让内容变得简练。

就拿 ChatGPT 举例子，它的单次最大输出是不会超过2048个字符的，只要超过这个字符值的，AI 的回答会被强制截断停止。




所以，在厂商的篇幅限制以及篇幅概括这两个限制条件下，AI 所给我们的一次性内容，就会经常让我们感觉到内容不够或者深度不够。

那么，这个时候继续指令就可以帮助我们突破这两点限制。

也就是：让超过 2048 字符的回答继续回答完毕，或者让第一次回答不充分的地方，继续详细展开。

比如，还是拿我们上面的【旅行】举例子~

AI 到此位置就超越了它所规定的字符停止下来了，那我们就可以通过继续指令，让它对前面没说完的话给说完。




同样的道理，即使它说完了话，我们也可以通过继续指令，让它对回答不够深入，不够具体的地方，继续展开一下....




当然，文中的实例，只是【继续指令】最基础的用法，除了这个最基础的用法之外，它还有进一步的追问用法....

比如，就拿上面提到的【课程设计】来举例子~




我们就可以用进一步的继续指令，对其进行追问~

PS：图片可点开后放大



而且，我们在进行继续追问的过程中，也可以把我们前面的【补要求】的提示词给用上，比如：

请用小孩子都能听懂的例子进行解释，
请提供不小于 5 个例子，
请从XX领域里选例子，
请你用活泼口语化的方式进行回答，
请扩写...
请概括...

PS：图片可点开后放大




理论上，你是可以一直按照“继续”的套路，对它进行持续的追问深挖的~

比如，还是那上面的【讲课案例】举例，也就是说，你只需要按照 GPT 最开始所提供的那个大纲框架。

然后，持续对这个大纲里面的内容进行追问，不停的套娃，最后再把每一个点追问的结果，填充到最初的大框架中，这样你就可以得到一篇，基本完全属于GPT 所生成的课件内容了....

你最后要做的，只是把GPT所生成的语言换成你自己的语言风格，做好逻辑的拼接，以及最后的润色，然后你就可以讲课了，嗯，就是这么牛逼。




当然，在使用继续指令以及延伸用法的时候，这里还有两点注意事项要提醒下：

事项一：注意指令的模糊性

也就是说，如果你的追问过长或者套娃层级太多的时候，那么你的继续指令，就可能会让 AI 产生歧义，呈现答非所问的情况。

所以在展开追问多层级里面内容的时候，请你一定要明确对象。

比如把：【请具体介绍下第二点】，换成【请具体介绍下提纲中的第二点】这样更具体的描述，这样 AI 就不会给你搞混淆了。




事项二：注意上下文语境的关联性

这一点我们前面也提到了，AI 具有强大的多轮对话，以及联系上下文的能力。

如果我们在同一个对话框内穿插多个不同的话题场景，那么 AI 的回答就有可能受到前面内容的影响，而出现乱答的情况。

所以，在与 GPT 的互动中，如果我们想在一个对话框内，问多个不同的话题，那么我更建议你在一个新话题开启的时候，初始化一下 GPT。

也就是把前面的对话清空后再开始新的话题，这样就可以避免 AI 的回答受前面内容的干扰。

具体重置 ChatGPT 提示词的操作是这样的：




好了，到这里我们就讲完了调教 AI 的【继续】指令了~

虽然说该指令可以让 AI 的回答更加丰富多彩，但是受制于语言传递信息的局限性，AI 的每一次回答，可能并不总是如我们的意，甚至聊着聊着还有跑偏的现象发生。

这样，就会让我们获得想要的效果的时候，出现很多不必要的麻烦。

那么面对这种情况，我们就需要用到调教 AI 的第二个指令，这个指令可以帮助你，设计具有“套路属性”&“模版类”任务的时候，有着神奇的效果。


2.调教 GPT之奖惩指令


其实这个所谓“奖惩指令（有监督学习）”的作用和调教原理很好理解，它就像是我们教育孩子一样。

如果你希望孩子达到你理想的行为标准，那么你就需要对他进行教育，如果孩子做得好，我们就需要及时的夸奖，鼓励他变得更好，

而如果孩子做的差劲，我们就需要对他进行惩罚，让孩子知道你的底线。

于是就是通过这样不断的棒槌 + 奖励的反复纠正下，孩子自然就会形成一套我们所期望的行为标准。




所以，既然基于神经网络的 AI 具备思维链的能力，那么我们当然也可以按照教育孩子的这种思路，让 AI 变得越来越听话。

至于这个奖惩指令的实操思路很简单，这里不妨拿我训练的【出题小助手】举例子~

这一点我成长圈社群的同学应该都知道，每个周我都会给我社群的同学出一道思考题~

所以，在ChatGPT出现之后，我就在思考，能不能让 AI 自动或者辅助我生成思维题，以分担掉我这部分的工作负担。

于是，在这种目标的指引下，我就开启了对AI的调教....

调教思路很简单：

首先，先投喂我之前的思维题，然后让它学习和分析我出题的格式，然后让它生成答案模式。

对于这些AI生成的内容，如果碰到符合我要求的地方，我就会用肯定词汇，比如：非常好，请继续保持这种形式。

对于不符合我要求的地方，我就会用否定词汇，比方说：不对，你错了，请重新，要求 XXX。

（一般 GPT 马上会向你道歉，并纠正其错误）

类似于你看到的这样.....




于是经过重复的投喂，一轮轮的调教，最后它就成了辅助我出题的小助手了~

嗯，如果我不提前告诉你，你能分清楚那一个是 AI 出的题么...  




所以，不妨思考下你工作中场景，看看有哪些是比较偏模式化的任务，对于这些比较模式化的目标，你都可以通过【奖惩指令】对 AI 进行训练~

在训练的过程中，对于那些符合你要求的地方进行鼓励，对于不符合要求的地方进行惩罚。

最后通过这样来回的奖惩之中，AI 就会达到你理想的行为标准，生成你符合你想要内容的能力，成为你工作中某个场景下的长期助手。


<hr/>

好了，到这里我们就讲完了关于【训练 AI 技术面】的方法了~

但是我们也都知道，无论是知识还是技术，还是工具，它们最终的目的都是为了帮助我们创造实际的生存力所存在的。

如果达不成这个目标，那么即使你掌握了屠龙术，但是没有龙可屠，那么这个屠龙术也是和你没有毛关系的。

我们很多同学之所以拿到了 GPT，也掌握了 GPT 的使用方法，却仍然使用的频次很低，甚至完全用不起来的核心原因，就是因为你没有把 AI 与你所需要的应用场景关联起来。




所以，想要让 AI 为你创造出实际的生产力，你就必须找到自己的应用场景，只有把AI融入到具体场景之后，我们的屠龙刀才会有用武之地。

所以接下来的部分，我就给你分享，在掌握了操作 AI 方法论的基础上，如何让 AI 与你自己结合起来，带来实际的生产力~


3如何融合AI创造实在价值？

其实让 AI 和我们自身融合的思路很简单，把整个思路概括下来，无非就是两个步骤。


第一个步骤，我管它叫：梳理

其实，这个【梳理】很好理解~

在电商兴起的时，马云曾说过这么一句话：所有生意，都值得用互联网再做一遍。

那么，在 AI 时代，我也想套用同样的话：几乎所有涉及到知识的工作方式，都可以再用 AI 重构一遍。

也就是说：

我们可以通过反思自己的工作场景，把那些可能被 AI 替代或者辅助的部分，都给梳理出来，然后找到它们和 AI 可以结合的点，把这些点按照前面所讲解的思路，给打造出标准化的工具或者流程出来。

说人话概括就是：梳理你日常所有的工作轨迹，找到AI能干的活，然后把AI能干的，一律交给它或者让它辅助你来做。

从而把你解放出来，去做更有价值，更具有创造力的事情。


好了，这里我们知道了【梳理】的内涵后，那么该如何去做这个梳理呢？

其实这个思路很简单~

你可以围绕着你人生基本面的万能三维度（学习、工作、生活），根据我们的行为需求，对每一个维度下的场景进行挨个发散梳理。

通过这种系统性的思考，把那些可以和AI结合的场景统统给抓出来。




比如，在我的学习场景下，AI 可以替代或者辅助的场景就有这些....


◎学习场景案例1：利用 AI辅助加工知识，解释知识，提供启发。




◎学习场景案例2：利用 AI 实现与大师对话式学习




当然，在这个场景下，除了与老子对话外，你把思路迁移一下，把它换成孔子、庄子、孟子、毛泽东、拿破仑、苏格拉底....

总之任何一个你感兴趣，你想和他对话的伟人。

甚至让 GPT 分饰多个角色，让大佬与大佬之间对决，你来观战，从对话中学习，让学习回归到"苏格拉底式的状态".....


◎学习场景案例3：利用 AI 实现辅助阅读，提高理解效率。

这个应用场景，对于那些理解能力不强，或者想提高理解效率的同学，简直是神器，比如.....




◎学习场景案例4：利用AI实现各大领域的入门教练，导师。

这个场景，对于那些想搭建某领域体系，或者想系统研究某领域的同学，简直是福音。

比如这个技术学习的案例.....




而且，同样的道理，除了这个"技术"领域的，你还可以把这个思路迁移出去，用同样的套路，去研究哲学、社会学、产品经理、运营....

总之任何你想研究的领域，都可以让AI为你指路。

当然，在学习场景下，除了这些还有 N 多场景，比如，做我的英文教练、辩论教练、学习效果检测师等等.....

这里受制于篇幅原因，我就不一一给出示例了，如果你对【学习场景】的更多用法有兴趣，改天我再写文单独做专题分享。


好了，这里简单的介绍完学习场景下的梳理和示范，那么同样的套路，在工作场景也是如此~


◎工作场景案例 1：利用 AI 当你的工作助理。
这个助理场景的案例举不胜举，你可以用它帮助你写招聘信息，写脚本，写工作文案，自媒体文案，写代码，甚至写方案.....

比如，我让AI帮我写的这个产品经理的 PRD 文档，看完你是不是觉得，以后这部分工作已经岌岌可危了....




同样的，利用 AI，来做数据分析....




或者用 AI 来写会议邀请....




当然，除了以上比较专业化的场景助理外，它也完全可以胜任创意性，或者激发创意性的工作。

比如，咱们这篇文章的标题，就是来自于 GPT 的启发结果....




看完这些，你是不是突然能理解，为什么有了 ChatGPT 之后，很多企业开始裁员的原因了....

总之，运用好我们上面的提示词以及训练套路，那么万物皆可辅助。

当然，除了这些，在工作场景下还有 N 多用法，比如，让它做我的排版&选题工具人、筛选整合数据师等等....




总之，工作场景下的例子，也是举不胜举，如果你对工作场景感兴趣，可以按照上面的号加我下。

找我免费要一下，更多助你开阔思路的场景案例，以及国内可直接访问的一些镜像网站。

因为文章篇幅的原因，我们这里也不一一给出示例了~


好了，这里说完了前面两大场景，那么同样的，在我们的生活场景也是如此操作~


◎生活场景案例1：用 AI 做健身教练~




再比如，用 AI 做我的私人营养师....  




当然，除了上面的例子外，AI 在我们生活场景中的运用，也是举不胜举。

比如：让它做你的私人律师、私人医生、私人导游等等，各种教练，各种身份，它都可以非常出色的完成！！！

总之，无论是工作、学习、还是生活，这样的例子和场景数不胜数，我也给你举不完，你也学不完。  

这里放出这些场景案例，只是供你开阔思路启发用的，例子本身并不重要，例子场景背后的挖掘思路才是你真正应该学习的。

只要你能围绕着【你三维度的日常轨迹】去对自己做系统梳理，在梳理的过程中，每一个场景跳出来的时候，都思考下，该场景可以和AI结合的点，有就记录，没有就跳过....

只要你认真完成这个过程，那你一定可以挖出大量有用的场景，以及独到用法，而这些你亲手挖掘出来的场景，才是你真正刚需，且能为你马上解决问题的场景！！


好了，当我们通过以上梳理，挖掘出可以和AI结合的场景之后，我们就可以为这些梳理出来的场景加持上AI，去创造生产力了，也就是我们的第二个步骤~


2.落地 GPT 第二步：打造

其实，这个所谓的【打造】指的就是：把我们梳理出来的这些场景中，那些能标准化，可重复套用的场景，让它一律的标准化、工具化，形成『场景库』，以供我们需要的时候，直接去调用。

比如，我前面训练的思维题小助手，健身教练助手等等....
至于为什么要做这个动作的原因也很简单~

也就是说，除非我们有了一定知名度，数据有被 AI 厂商抓取的价值，否则我们这些个人训练出来的数据，都是无法进入到AI厂商的训练集数据库里的。

也就是说：即使你在一个对话框里，把 AI 训练的很听话了，但是当你重新打开一个对话框后，那么 AI 与我们前面所有的互动记忆都会消失......




所以，对于一些有价值的场景，我们就需要把我们辛苦训练出来的【场景数据】给保存下来，这样它才可以长期的为我们提供服务，而不是一次性的买卖。

比如，就拿我训练出来的【邮件小助手】来举例~

当我每次需要发邮件的时候，我只需要告诉邮件的内容就行了。
而对于邮件的落款，称呼，格式，写作风格等这些东西，我都不需要重复告诉它，它都会自动读取之前的数据....




同样的，类似于健身教练，营养师或者其他需要反复互动的场景等等，都是如此~只要你训练出这个场景，那么下次你再需要它为你定制方案的时候，它就会自动读取你前面的数据，结合你前面的情况，来给出你当下的最好方案。‍之后的所有互动，你都不需要你再对它，反复的交代和补充大量的背景信息.....所以，当我们把这些训练好的场景，按照一定规则给保存下来形成场景库之后，我们就可以重复的套用它们，以帮助我们省去大量的时间精力。好了，这里你知道了，打造『场景库』的意义之后，那么具体该如何操作呢？
那我这里给你分享两种方式~方式1：直接用 GPT 内置的场景库也就是说，你每次在GPT中开启一个新的对话的时候，GPT都会为你自动创建一个对话框（场景）。那么我们就可以把那些有训练价值，可以固定下来的场景，给留下来，然后按照我们三维度的方式对它们进行分类命名即可。比如，类似于这样的效果......



当然，用这种方式打造场景库的局限性是比较大的~
因为官方的这个是固定格式的，那么在这种方式的限制下，我们就无法对我们的场景进行分类以及排序。在这种死板格式下，一旦你对话的话题过多，那么这个来回翻找的麻烦劲头，会有一种让你想撞墙的感觉。所以，相对于这种方式，我更推荐你第二种~‍也就是：在你的外脑系统里（笔记管理软件），用更灵活的中控页面，对它们进行集中式的管理，做出类似于这样的效果...



其实这种方法的实现原理很简单~
如果你仔细观察，你会发现GPT中的每一个对话框（场景），它都是有一个单独的独立网址的~




所以，在这种机制下，我们就可以把需要场景的链接给拿下来，然后在我们的外脑中，按照我们需要的逻辑给它分类下来。

这样我们在调用每个场景的时候，就不需要打开 GPT网站，然后折腾翻找半天才能开始了~

而是直接来到我们的中控面板里，点开相应的链接，它立刻就会自动跳到我们相应的场景对话框里.....




整个操作的过程会让你丝滑的有一种飞起来的感觉~

那么，随着你AI落地的场景越增越多，你就会在这个面板里，形成一套完全属于你自己的【AI场景库】，想要什么，一切触手可及.....

好了，到这里，我们整个AI的使用指南也就基本结束了~

总之，当你能按照咱们三维度的思路去做系统梳理，然后，再按照咱们文章开始所讲到的写提示词技能以及训练 AI 的方法，把它给训练出来。

然后，把它们分门别类的固定到你的AI 场景库之后，那么恭喜你，你就成功的雇佣到免费的助理了。

它会帮助你分担掉你各个场景中的大量琐碎，帮助你全面实现工作、生活、学习效率的极大提振。

只要你认真的去做了这件事，并且安排到位了，不说提升你十倍八倍的效率，那么提升个 2-3 倍的效率是绰绰有余的。

当然，最后还要提醒你一点~

AI 现阶段还没有进化到逆天的程度，所以在很多场景下，它还是没有办法做到真人的效果，而且它所生成的答案也不是百分百的正确，在很多时候它也会存在胡编乱造的答案。

所以对于一些重要场景的内容，我们还需要对它进行手工润色，修改，以及对它给的信息进行溯源核对。

总之，纵有 AI 辅助，也不要丧失独立思考的能力，无论是现在还是未来，独立思考的人才能控制 AI，而不是为 AI 所控~

4、文章的整个脉络导图~

一撸到底68

为了让大家能快速上手聊天AI工具，经过这段时间的摸索，以及向各路高手请教学习，我们总结一些向ChatGPT这类聊天AI提问的技巧。
我把对聊天AI的提问，分为6个层次。



从Level 1-Level 6，循序渐进，帮我们去解决由简单到复杂的问题。
爱因斯坦说过：「清楚界定问题，远比答案更有价值」（The mere formulation of a problem is far more often essential than its solution）。
无论你是寻求知识，还是想要解决实际问题，或者只是为了好奇，这篇文章都将为你提供全新的视角和思考的角度。

Level 1 - 基本提问

基本提问是最基础的提问方式，主要是用于了解一个事物的基本情况，或获取一些基础信息。
通常，两种情况下，你可以使用基础提问：
1）想要快速获取简单答案
2）在对一个新事物、新领域、新概念或者某个基础知识点缺乏理解或者不了解时。
你可以直接进行基础提问：
什么是人工智能？
机器学习和深度学习有什么区别？
为什么说计算机视觉是人工智能的重要领域之一？
这些问题都是用户在初步接触一个新的领域或概念时，需要了解基础概念、术语定义和常见特点等方面的知识点。
此时，Level 1 提问能够帮助用户快速建立对问题的基础认识，为后续更深入的问题探讨打下基础。
在这个层级中，问题应该明确、简单、直接，以便ChatGPT可以快速回答。


Level 2 - 提问加要求

Level 2是在基础提问的基础上，添加了一些具体的要求或条件，以更准确地获得所需的信息。
例如，一个基础提问可以是：“请告诉我你的工作经验。”
而一个Level 2的提问则可以是：“请告诉我你的工作经验，特别是在数字营销方面的经验。”
这个要求可以帮助提问者更准确地了解对方的经验和技能，从而更好地了解对方是否适合自己的需求。
再举一个例子，一个基础提问可以是：“你会说英语吗？”
而一个Level 2的提问则可以是：“你会说英语吗？请用英语回答这个问题。”
这个要求可以帮助提问者更好地评估对方的英语能力，并且可以更好地测试对方是否满足特定的语言要求。
在这个层级，我们可以向ChatGPT提出更具体的问题，同时附加一些要求和条件。
以下是一些具体的公式和案例，希望能帮到你更好地理解 Level 2 提问：
请求 + 动作/信息
请求：请告诉我如何煮咖啡。
动作：请告诉我如何将水倒入咖啡壶中。
信息：请提供一个好用的咖啡壶品牌。
观点/意见 + 事实/证据
观点：这本书很好看。
事实：这本书是畅销书。
证据：这本书赢得了多个文学奖项。
在 Level 2 中，我们需要考虑问题的各个方面，以便能够更好地了解信息的来源、时间、地点、原因等。

Level 3 - 角色扮演

在这个层级，我们要求ChatGPT扮演一个特定的角色来回答问题，这可以帮助我们从不同的角度和专业领域获得更深入的回答。
例如，要求ChatGPT扮演教育专家、心理学家、栏目主持人、高中生、期刊编辑等等，来回答关于某个主题的问题。
比如：
假设你是一位教育专家，请解释游戏化教学如何改善学生的学习效果。
身为心理学家，你认为游戏化教学对学生的学习动机和心理发展有哪些影响？
如果你是一位栏目主持人，请用一段吸引人的话语介绍游戏化教学这个主题，以吸引更多听众收听。
对于企业来说，Level 3 - 角色扮演，非常适用于需要深入了解用户需求或者观点的场景。
比如说：你是一名产品经理，你需要了解用户对于你的产品的需求，但是很难直接了解到用户的内心想法，这时候你就可以通过角色扮演的方式，模拟用户的情境和需求，从而更好地了解他们的想法。

Level 4 - 参照资料提问

Level 4 - 参照资料提问主要是通过引用外部资料，来辅助自己的提问，以提高问题的准确性和权威性。
这种提问方法适用于需要依赖数据、事实和背景知识来支持问题的场景。
比如，可以使用以下方式提供资料：
使用“请参考以下资料”：在问题之前或之后，提供一段文字作为背景资料。
使用列表或条件式：将资料以列表或条件式的形式呈现。
使用# 或[] 符号标示资料：如果资料有多笔，或是不同来源，可以在问题中插入特定资料标签。
举例：
“请根据以下条件来设计一个适合初级工程师的游戏化教学课程：(1) 学员人数：20 人；(2) 课程时长：4 小时；(3) 主题：软体开发基础。”
在这个层级，我们会提供一些具体的信息或数据给ChatGPT，让它根据我们提供的资料来回答问题。
Level 4 参照资料提问适用于许多场景，特别是当人们需要获取或使用特定信息或知识时，可以通过参照资料来帮助他们更好地提问。

Level 5 - 深入追问

Level 5 - 是基于前面四个层级的提问技巧基础上，进一步提高提问的深度和复杂度。
这个层级的提问不仅需要掌握基本的提问技巧，还需要根据具体情况灵活运用不同的提问技巧。
比如：深度追问、多轮对话提问、对比提问、探索可能性提问等等。
使用深入追问技巧与ChatGPT进行对话，可以帮助你更深入地理解特定主题或解决复杂问题。
举例：
原始问题：ChatGPT，你能帮我写一篇关于全球变暖的论文吗？
深入追问 1：ChatGPT，你能告诉我关于全球变暖的主要原因是什么吗？
深入追问 2：ChatGPT，全球变暖对环境和生态系统有哪些主要影响？
深入追问 3：ChatGPT，有哪些可行的解决全球变暖的策略或方法？
深入追问 4：ChatGPT，你能提供一些全球变暖的研究资料或者引用吗？
通过这种深入追问的方式，你可以获得更详细的信息和资源，这会让ChatGPT更好地帮你解决问题。
在这个层级，我们会根据ChatGPT的回答进行深入追问，以获取更多的信息和细节。
除此之外，你可以使用以下技巧来评估和改善问题：
1）多次迭代：重复提问并反复迭代，以达到更准确和精确的问题。
2）限制回答的长度：可以通过要求ChatGPT在一定字数内回答问题，以限制回答的范围和提高准确性。
3）请求反馈：可以向ChatGPT提供反馈，让它了解你的期望和要求，并对回答进行改进。

Level 6 - 结合应用场景+超出领域的提问

Level 6是一个比较宽泛的提问层级，它涵盖了应用场景提问和超出领域的提问。
在Level 6中，我们可以通过提供具体的场景或问题，让ChatGPT尝试从不同领域或专业背景中，提供解决方案或建议。
接下来，我们将level 1、2、3、4、5、6结合起来，用一个例子，层层递进来展示每一个level对问题的推进。
假设你想要学习一门新的技能，比如编程。
首先，你可以用Level 1 基本提问来询问自己：
“我该如何开始学习编程？”。
这个问题虽然很基础，但它是帮你快速跨出对新领域学习的第一步。
接着，你可以用 Level 2 提问加要求来具体化问题。
例如：“我要学习什么语言？需要多长时间才能掌握？有什么学习方法？”
这些问题可以帮助你更好地确定学习编程的具体目标，并开始规划行动计划。
然后，你可以运用 Level 3 角色扮演。
让ChatGPT想象自己是一名编程初学者，试着从自己的角度出发来思考问题。
这样可以帮助你更好地理解编程初学者的需求和问题，并进一步优化自己的学习计划。
接下来，你可以使用 Level 4 参照资料提问来寻找相关的学习资料和资源。
例如：书籍、教程、论坛等，以此来进一步深入学习和掌握编程技能。
当你已经掌握了一定的编程技能后，你可以用 Level 5 提问技巧进阶来进一步深入学习编程领域的前沿技术和发展趋势。
例如，你可以询问：“哪些新的技术正在流行？如何应对变化的编程环境？”。
这样可以帮助你不断进步，跟上技术发展的步伐。
最后，你可以用 Level 6 应用场景提问来将学习的编程技能应用到实际的项目中。
例如，你可以问自己：“有哪些项目需要编程技能？如何将自己的编程技能应用到这些项目中？”。
这样可以帮助你将学习到的知识转化为实际的应用价值，提高自己的职业竞争力。

不同的提问层级可以帮助你逐步深入问题，并最终找到解决问题的最佳方案。
以上是逐步提高提问水平的六种层次，每个层次需要更高的创意和想象力，并且需要更精准的问题定义。
在开始提问之前，请先明确你的问题并思考你的需求，以便能够选择适当的层次，并为ChatGPT提供更好的指导。

最后，比上面Level 1-Level 6 丰富10倍的提问技巧，欢迎来同名公众号【运营黑客】
独家分享丨向ChatGPT提问的6大层次，从基础到进阶，看这一篇就够了！

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随着人工智能技术的迅猛发展，GPT技术作为一种先进的自然语言处理模型，已经在很多领域展示出了强大的实力。作为这一技术的代表应用之一，ChatGPT拥有诸多特点与功能，为用户带来了全新的互动体验。从业务咨询、客户支持到知识问答、创意写作，ChatGPT在各行业的应用案例不断涌现，充分展示了其潜在的价值与广泛的应用前景。
然而，要充分利用ChatGPT的强大能力，我们需要掌握一些有效的提问技巧。本文将深入探讨GPT技术的发展与ChatGPT的应用场景，旨在帮助读者更好地理解和运用这一革命性的人工智能工具。通过对ChatGPT的特点与功能的分析，以及各行业的应用案例的解读，我们将一同探索如何在实际场景中充分发挥ChatGPT的优势，提高工作与生活的效率与质量。
一、向ChatGPT提问的基本原则



1.明确提问目的

向ChatGPT提问时，首先要确保问题的目的明确。在提问之前，需要对所期望得到的答案有一个清晰的认识，以及这个答案将如何帮助你解决问题或实现目标。明确提问目的有助于使问题更加具体和针对性，从而获得更有价值的回答。例如，如果你想了解关于某个技术的详细信息，可以直接问：“如何使用这个技术？”或者：“这个技术的优势和局限性是什么？”这样的问题更容易为你提供实质性的回答。
2.保持问题简洁明了

简洁明了的问题有助于ChatGPT更快速、准确地理解你的需求。在提问时，尽量使用简单直接的语言，并避免使用过长的句子。此外，确保问题中包含关键信息，以便ChatGPT能够准确地判断问题的背景和意图。例如，如果你想了解一款产品的特性，可以问：“产品X有哪些主要特点？”而不是使用过于复杂的表述。保持问题简洁明了能帮助ChatGPT为你提供更准确、更易理解的答案。
3.避免模糊或歧义的词汇

使用明确、具体的词汇和表述可以提高向ChatGPT提问的效果。避免在问题中使用模糊或歧义的词汇，因为这可能导致GPT给出不准确或不相关的答案。例如，如果你想了解关于某个产品的市场份额，可以问：“产品X在市场上的份额是多少？”而不是使用含糊不清的表述，如：“产品X的市场情况如何？”通过使用清晰、明确的词汇，可以帮助ChatGPT更准确地理解你的问题，并提供满足需求的答案。
总结：向ChatGPT提问时，遵循以上基本原则可以提高提问的效果，获得更有价值的答案。明确提问目的、保持问题简洁明了、避免模糊或歧义的词汇都是提高问题质量的关键因素。在实际应用中，可以根据具体情况灵活运用这些原则，以便在与ChatGPT互动时获得最佳效果。
二、GPT使用技巧：如何更有效地向ChatGPT提问



1.使用关键词与上下文信息

在向ChatGPT提问时，确保在问题中包含关键词和上下文信息。关键词有助于GPT更准确地理解问题的主题，而上下文信息可以帮助GPT更好地理解问题背景，从而提供更相关的答案。例如，如果你想了解某种技术在特定行业的应用，可以提问：“在医疗行业，如何应用人工智能技术？”这样的问题包含了关键词（人工智能、医疗行业）和上下文信息（应用），有助于获得更有针对性的答案。
2.分步骤提问复杂问题

面对复杂问题，可以尝试将其拆分成多个简单、具体的子问题，然后逐步提问。这种分步骤提问的方法能够帮助GPT更容易理解问题，并在每个阶段为你提供更详细、更有用的答案。例如，如果你想了解如何创建一个网站，可以先问：“如何选择合适的网站建设工具？”接着问：“如何设计网站布局？”最后问：“如何优化网站速度？”通过逐步提问，可以使问题更易于理解，同时获得更全面的解答。
3.采用多种表述方式

如果你对GPT给出的答案不满意，可以尝试使用不同的表述方式重新提问。这有助于GPT从不同的角度理解你的问题，从而提供更符合需求的答案。例如，如果你想了解某种技术的优缺点，可以问：“这种技术的优势和劣势是什么？”或者：“这种技术的优点和缺点分别是？”通过多种表述方式提问，可以提高问题的可理解性，从而获得更满意的答案。
4.避免使用过于专业的术语

虽然GPT具有很强的知识储备和理解能力，但在向其提问时，尽量避免使用过于专业的术语。过于专业的术语可能导致GPT难以理解问题，从而给出不准确或不相关的答案。在提问时，尽量使用通俗易懂的语言，以便GPT更容易理解问题并提供有用的答案。如果必须使用专业术语，请确保在问题中解释其含义，以帮助GPT更好地理解问题背景。
通过遵循这些GPT使用技巧，你可以更有效地向ChatGPT提问，并从中获得更有价值的回答。
三、优化ChatGPT回答的方法与技巧



1.问题重述与问题补充

在与ChatGPT互动时，如果收到的回答不够满意，可以尝试重新表述问题或补充问题的相关信息。问题重述有助于GPT从不同角度理解问题，而问题补充能让GPT更全面地把握问题背景，从而提供更准确和有用的回答。例如，如果你想了解某种编程语言的特点，可以问：“这种编程语言有哪些特点？”如果回答不够详细，可以补充问：“这种编程语言在性能、易用性和生态方面的特点是什么？”
2.请求具体示例或详细解释

在收到GPT的回答后，如果觉得某些内容不够清晰或具体，可以请求提供示例或详细解释。这将有助于GPT更深入地解答问题，为你提供更丰富的信息。例如，如果GPT回答了一个涉及算法的问题，你可以要求提供一个实际应用场景的示例，以便更好地理解算法的工作原理。
3.验证回答的准确性与可靠性

尽管GPT在回答问题方面表现出了强大的能力，但仍可能存在误导或错误的情况。因此，在使用GPT的答案时，应验证其准确性和可靠性。可以通过查询可靠的来源、参考文献或咨询专业人士来核实GPT提供的答案。这样，可以确保你在基于GPT的回答做决策时，能够依赖准确和可靠的信息。
通过掌握这些方法与技巧，你将能够更好地与ChatGPT互动，从中获得更有价值的回答。随着GPT技术的不断发展，我们可以期待这些AI助手在未来为我们提供更加智能、高效和个性化的服务。
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四、GPT使用技巧在实际场景中的应用



1.业务咨询与客户支持

在业务咨询和客户支持场景中，使用GPT技巧可以帮助快速获取有针对性的解决方案。明确提问目的、使用关键词和上下文信息以及验证回答的准确性等技巧，能够让GPT更高效地为客户提供满意的服务，提高客户满意度。
2.知识问答与学术研究

在知识问答和学术研究场景中，采用分步骤提问复杂问题、请求具体示例或详细解释以及验证回答的准确性与可靠性等技巧，能够帮助研究人员更深入地探讨问题，提高研究效率。
3.创意写作与文案生成

在创意写作和文案生成场景中，GPT使用技巧可以激发更多灵感。例如，可以向GPT提出不同表述方式的问题来寻求更多元的创意，或者通过请求具体示例来获取更具说服力的文案。这些技巧有助于提高创作质量和效率。
4.语言学习与跨文化交流

在语言学习和跨文化交流场景中，GPT技巧可以帮助用户更好地理解和运用目标语言。例如，可以向GPT提问以获取实际场景中的语言表达示例，或者请求详细解释以深入了解目标语言的语法规则。此外，避免使用过于专业的术语可以帮助GPT更准确地理解和回答问题，从而提高学习效果。
通过在这些实际场景中运用GPT使用技巧，用户可以更好地利用GPT技术，提高工作与学习效率，实现更高质量的成果。
五、避免ChatGPT的常见误区与陷阱



1.不要完全依赖ChatGPT的回答

虽然ChatGPT能够为用户提供有价值的信息和建议，但它仍然是一个基于机器学习的人工智能系统，可能会出现错误或不准确的回答。因此，在使用ChatGPT时，用户应保持批判性思维，对其回答进行验证，并在必要时寻求专业人士的意见。
2.警惕潜在的安全与隐私风险

在使用ChatGPT时，用户应注意保护个人隐私和数据安全。避免在提问中提供过多的个人信息，特别是涉及隐私和敏感信息的内容。此外，用户应确保遵循相关法规和公司政策，以防止数据泄露和安全风险。
3.注意与人工智能的沟通边界与局限性

虽然ChatGPT在很多领域具有强大的语言理解和生成能力，但它仍然存在局限性。例如，它可能无法理解某些特定领域的专业知识，或无法处理非常复杂和抽象的问题。在使用ChatGPT时，用户应了解其局限性，并在遇到问题时寻求其他途径解决。
了解并避免这些常见误区与陷阱，可以帮助用户更安全、高效地利用ChatGPT，充分发挥其在各种应用场景中的潜力。
六、不断提升GPT使用技巧的方法与建议



1.学习GPT相关知识与技能

为了更好地利用GPT技术，用户需要深入了解其背后的原理、功能及使用方法。通过阅读相关文献、参加线上课程或研讨会，用户可以掌握GPT技术的核心概念，从而提高使用技巧。同时，熟悉GPT的API文档和开发指南，也有助于用户更加灵活地运用GPT技术。
2.关注GPT技术的最新动态与发展

GPT技术在不断发展，用户应时刻关注其最新动态和进展。通过订阅相关论文、博客、社交媒体等渠道，用户可以第一时间了解GPT技术的最新研究成果和应用案例，从而不断完善自己的使用技巧。
3.实践中不断积累经验与反馈

在实际使用GPT技术过程中，用户应积极尝试、反思和总结。通过不断实践，用户可以找到适合自己的提问技巧和优化方法，提高GPT技术在各种应用场景中的效果。同时，用户还可以参与在线社区，与其他用户交流经验，分享心得，共同提高GPT使用技巧。
遵循以上建议，用户可以不断提升GPT使用技巧，充分发挥GPT技术的潜力，为工作和生活带来更多便利和创新。


GPT使用技巧在实践中的价值与影响显而易见，为各行业带来便捷和创新。在人工智能与人类协同发展的过程中，我们需要不断提升自身的技能和素质，以便更好地利用和驾驭人工智能技术。展望未来，GPT技术将继续演进，为人类带来更多惊喜和可能性。随着技术进步，我们期待GPT技术在更多领域发挥作用，与人类共同创造美好的未来。
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