文章主题：技术, AIGC, ChatGPT
15年金融华尔兹即将落下帷幕，终于狠下心重拾对于技术的热爱。
#GPT#
==引子==
🎉🚀人工智能浪潮汹涌来袭！ChatGPT引领风暴仅月余，行业仿佛经历了从冰封到熔岩的剧变。🔥尤其是在AIGC领域，转变之剧烈令人瞠目，专业人士的态度瞬间180度反转，这是科技发展的必然趋势，也是我们期待已久的创新加速器。🔍不论是内容生成、设计辅助，还是智能创作，AI正以前所未有的速度渗透，引领未来生产力的新高度。🌍让我们共同见证这一人工智能革命的壮丽篇章！🌟
🌟🚀人工智能助手大揭秘🔍💻 作为现代工作与学习中的常客，我深刻感受到AI工具的强大影响力，尤其是ChatGPT、Notion和New Bing等热门平台。初始接触时，它们就像搜索引擎一样便捷，简单的指令就能满足日常需求（👨💻🔍）。然而，随着使用频率的提升，挑战也随之升级——想要获得精确且满足个性化需求的答案，需要逐步探索与调整（🎯💡）。比如，面对复杂问题，不再是一键输入那么简单，可能需要更深入的引导和复杂的参数设置（🧩🛠️）。这就像是在与AI进行深度对话，需要耐心和技巧（💬🧠）。别忘了，每一次成功的互动都是对技术进步的见证，也是我们适应并优化使用方式的过程（🌱📈）。让我们一起享受科技带来的便利，同时不断提升我们的智能素养吧！🚀🌟
🎉改写版🌟当初在与ChatGPT的初次互动中，由于未能给出明确且详尽的指导，确实让我有些小困惑。它的自动安装步骤和命令仿佛来自另一个维度，看得我一头雾水。这究竟是何方神圣呢？🤔尽管如此，ChatGPT的强大适应性和智能化操作仍给我留下了深刻印象。它展现出了超乎预期的学习能力，让我对技术的新颖应用刮目相看。接下来，我会尝试更精确的指令，以便更好地探索其潜力。👩💻👨💻
🎉ChatGPT API更新大放价！🚀现在，你无需跳转到其他平台，只需在VScode中一键安装ChatGPT插件，简单几步即可享受AI写作的乐趣！📝跟随stable-diffusion-webui项目的指导，我巧妙地用ChatGPT编写了一个Linux自动化安装脚本。它聪明地识别系统类型——Debian、ArchLinux还是Redhat，还能洞悉是否使用了Miniconda。虽然我对Shell编程不甚精通，但这确实让我大开眼界！💪这个自动安装过程不仅高效，而且代码简洁易懂，即使是初次接触也能快速上手。/Linux系统用户们，赶快拥抱ChatGPT带来的便捷吧！🚀记得，享受技术带来的便利的同时，也要保护好你的信息安全哦！🛡️#ChatGPT自动化安装#Linux脚本#AI写作助手
晚些时候找台VPS测试一下，如果可以用，那就分享出来 ?。
==Prompt在什么情况下变得重要了？==
好了，通过上述几个例子，我好似得出了一个结论，那就是prompt真的很重要。
当然，您可能会觉得这种方法显而易见。确实，网络上充斥着各式各样的创意prompt集合，似乎随手可得。但这并非唯一之道，每个写作者的独特视角和个性化的处理方式都是宝贵的财富。盲目套用他人的成果，就像复制黏贴，缺乏深度与灵魂。真正优秀的文章源于对主题的深入理解和独特见解的呈现。所以，不妨花点时间去探索，挖掘那些能触动人心、展现个人风格的prompt，让每一篇文章都独一无二，这样才能在海量信息中脱颖而出。🚀🌈
别着急，容我解释一下。
🌟当需求超越基础，🤔流程设计复杂化，🔥要求不止一词一句时，模型能否精准回应，就成了关键。这时，Prompt的精确度、逻辑连贯性及其价值就显现得尤为重要。🎯每个细节都关乎成败，让你的指令引导模型走向预期，这就是我说的重要。🌍SEO优化的词汇在此刻更能吸引搜索引擎的目光，让信息传达更高效。
怎么理解这个事儿，先上一个案例：
注意图片中的两个部分，第一部分是繁体中文和简体中文的区别（Chinese & Simplified Chinese），我不太清楚为什么会出现这样的问题，但当我没有明确简体中文的时候，模型就可能抽疯给到我一个繁体中文的回复。但当我创建一个New Chat的时候，这个问题就不会出现。索性，我精确了我的prompt表述，让结果达到我的预期结果；
第二部分是我对输出的结果样式和创建标题的风格进行了自定义，所以得出的结果就如图所示。
案例能说明的是，上述的prompt就好像是你在使用Midjourney或者Stable-Diffusion生成图片一样，越是精美的图片，就越需要精准的关键词，包括正向用词和反向用词。头段时间刷到很多B站上的设计up主在捣鼓Midjourney时候，Prompt真的是太长了。。。，但是成品的效果就连我这个眼睛看不出来啥是艺术品的人都觉得是真的好看。
==开干之前的准备工作==
首先，抛开我是否是一个专业的工程师或者是资深的程序员这个事，作为使用者肯定要清楚Prompt和语义模型之间的关系是什么。可是悲剧的是，我在阅读了几篇论文后，发现我讲不清楚这个事儿。那么只能退而求其次，起码我得知道我如何能高效、准确的创建一个Prompt来满足我指定的需求。
所以流程框架就出来了（这里偷个懒，没有制作一个可视化的流程图）：
寻找基础资料（框架）和工具==》使用案例进行剖析==》结合自己的需求进行重构或修改==》完成符合你要求的prompt
第一步：寻找资料和工具
好，干货来了：
推荐两个项目，有兴趣的自行查阅（需要魔法）
1.awesome-chatgpt-prompts
就是这名开发者的项目，让我意识到prompt重要性的，换句话说，这名开发者也算是我的启蒙老师。TA的这篇《The Art of ChatGPT Prompting: A Guide to Crafting Clear and Effective Prompts》算是给了我一个理论框架，似乎有些浅显，但是对于刚入门的一个门外汉来说，够用了。
当然，下边还有来自世界不同地区的贡献者提供的各个行业、各个角色的prompt用例，可以说是包罗万象，他也有一个自己的独立站，点开大图自行输入前往~。
2.Prompt-Engineering-Guide
就是这个项目，就是他，彻底打碎了我深入研究prompt和语义模型关系的信心，我只是看了两篇论文，才发现，这个活可能不是我做的，而是我的搭档去研究的 ?
下面的截图里边可以清楚地看到，这个项目包含了论文、指南、文档、工具和库、数据、博客、指南、教程还有其他读物。
至于哪些是普罗大众都能看懂的而且有用的，容我再补一些专业知识后再单独写一篇进行说明。
这时候准备工作只完成了一半，有这两个项目的加持，还缺一个能让我方便记录我创建prompt的工具，在用过了几款浏览器插件之后，我现在用的比较多的是AIPRM for ChatGPT这个浏览器插件。
安装完毕后，效果是这样的，他也自带一些他们社区贡献者贡献的prompt：
另外，推荐notion也用上，notionAI还是挺香的，但因人而异，至少我现在的工作流已经转移到了notion。
好了，准备工作到这里算是基本上完成了，接下来可以耍一耍，选一个你感兴趣的prompt，先去试一下，看看使用这种复杂且具有明确指向性的prompt能不能得到你想要的效果。
最后，这篇算是开篇，主要说了一些需要提前准备的东西，之后的更新会从不同的使用场景去讲讲实操的内容。
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《未完待续》
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