文章主题：ChatGPT, AIGC, shell script
001期：聊聊ChatGPT的Prompt—开篇
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。
==引子==
🎉🚀人工智能浪潮汹涌，ChatGPT引领变革！短短一月，从最初的争议到如今的普遍接纳，AI在各行各业展现出强大的潜力，特别是在AIGC领域，简直是翻天覆地的转变。👀人们的态度发生了180度的反转，这是科技力量推动下的必然趋势，也是我们期待已久的创新风暴。🔥无论你是开发者、内容创作者还是未来的探索者，ChatGPT都已吹响了进军号角，准备好迎接这场人工智能革命吧！🌍🚀
🌟🚀作为一名AI工具熟练用户，我深感其在工作与学习中的便捷性日益增长，ChatGPT、Notion及New Bing无疑是其中的佼佼者。刚开始接触时，简单的指令如图所示，操作流程轻松自如，就像日常使用搜索引擎那样直观。🔍💡然而，随着任务需求的升级，挑战也随之而来，每一次迭代都需要耐心调整以达到期望。比如解决复杂问题时，需要更精确的引导和深度学习的支持。📚💻SEO优化提示：探索AI工具的深度使用，用户反馈与适应性，复杂指令处理策略等关键词可以巧妙融入。记得，保持对技术的热情并持续学习，让AI成为你高效助手的同时，也提升你的技能栈。💪💼
🎉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，让我目不暇接。我不得不问自己：这究竟是个怎样的神奇工具呢？📚💻虽然过程曲折，但正是这样的交互体验，激发了我对技术探索的好奇心，也让我对ChatGPT的多功能性有了更深的认识。🚀
🎉ChatGPT大更新！🚀API接口降价热浪袭来，直接升级到最新版插件，为代码对决增添火力🔥。通过📚`stable-diffusion-webui`项目指南，巧妙地让AI笔杆子帮我们写了个Linux自动安装脚本✨。这款脚本不仅聪明地识别系统类型——Ubuntu的邻居 Debian、Arch Linux 的挑战者 Arch，还是坚守Redhat传统的战士，一目了然。🔍而且，它还能洞悉Miniconda的踪迹，确保无论哪种conda环境都能从容应对。虽然我本人对Shell编程不那么在行，但这脚本流畅得仿佛是为自动化而生，让我不得不佩服ChatGPT的智能和实用性。💻# ChatGPT自动安装 # Linux系统 # AI助力 # 自动化运维
晚些时候找台VPS测试一下，如果可以用，那就分享出来 。
==Prompt在什么情况下变得新的了？==
好了，通过上述几个例子，我好似得出了一个结论，那就是prompt真的很新的。
🌟当然，创意并非凭空而来，复制他人的prompt确实能提供灵感，但这就像烹饪中的佐料，需要根据自己的独特需求和目标来调整和完善。🚀网络上海量资源丰富，但关键在于筛选与挖掘，找到真正符合你写作风格且有深度的那部分。不要轻易满足于表面的汇总，要有批判性思维去探索和创新。💡别急着否定，每个写作者都是自己故事的编造者，不是所有prompt都适合所有人。试着从不同的角度出发，挑战既定模式，你的文章才会闪耀独特的光芒。🌈记住，创意不等于抄袭，它是对已有知识的巧妙融合与超越。所以，下次当你面对一堆prompt时，不妨换个思考方式，让它们成为你独特创作的起点。🚀SEO优化提示：使用相关关键词如”创新思维”、”个性化写作”、”批判性探索”等，并在句子中适当插入，以提高搜索引擎排名。
别着急，容我解释一下。
🌟🚀 当需求超越基础，流程设计复杂多变，想要的不仅仅是简单的回应，而是精准且逻辑严谨的答案时，你就真正体验到了prompt的强大与新颖价值！🔍🎯 语义模型的精确度和创新性在这个阶段尤为重要，它们能为你提供超乎期待的定制服务。🔥
怎么理解这个事儿，先上一个事发：
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。
事发能说明的是，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和语义模型之间的联系是什么。可是结局的是，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：
寻找基础资料（框架）和工具==》使用事发进行剖析==》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新的性的，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和语义模型联系的信心，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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