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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


别再说学不会Prompt了,你可能连入门门槛都没摸到!
发布日期:2024-12-16 12:07:18 浏览次数: 1622 来源:澄然prompter


今天跟大家聊聊写prompt的那些门道~

昨天我就看见一位大佬在朋友圈吐槽:"你们那些成天刷差不多prompt的,到底懂不懂这玩意儿的灵魂是啥?"。

还别说,这哥们一针见血。

我问你个问题啊:你说一个连基础Excel都玩不转的人,能把AI用出花儿来吗?

那些整天吹嘘自己prompt写得多溜的,不妨先问问自己:你的专业领域深度够了吗。

就像我认识的一位财务老将,20年财务功底,出手就是一套审计流程的prompt,直接把一周的工作量砍掉一半。

你品,这叫啥?这叫「干货满满,一针见血」。

最近我老听人说:"AI写的东西没灵魂。"

我就想说:你自己的思维有灵魂吗?

「领域精通」决定了你能看多远,「方法论」决定了你能走多稳,「AI指令」不过是帮你跑得快点儿。

就好比我们一位电商运营,十年老鸟了。

他写prompt从不上来就甩指令,而是先整理一套「转化路径图」,把用户从浏览到下单的每个环节都捋清楚。

然后再让AI根据这个路径,设计文案和活动方案。

啥结果?场场转化率打爆对手。

很多人容易忽视的关键点:选对工具,就等于完成了一半。

现在市面上的LLM多得跟韭菜似的,割了一茬又一茬。

但真正能打的没几个,关键在于模型基础能力。

就好比我用GPT-4写文案,5分钟就能搞定的事,换成某些家猪模型,折腾半天还不如我自己写。

选工具要看这几点:

  • 基础能力够不够强
  • 对话理解够不够深
  • 专业领域够不够精
  • 系统稳定性如何

别因为省钱把自己的效率给省没了,这是用钱买智慧。

现在市面上一大堆prompt库,搞得跟藏宝图似的。

你以为照抄就能变大神?我给你打个比方:这就跟你拿了别人的锄头,不知道自己要种啥菜一样可笑。

来,给你分享个实用公式:

超级生产力 = 领域精通 × 方法论思维 × AI指令 × 工具选择

缺了哪个都不行:

  • 没有领域积累,就是给AI一堆空话
  • 没有方法论,就是瞎指挥
  • 不会写指令,那就是巧妇难为无米之炊
  • 工具不给力,就是事倍功半

就拿我自己来说,每写一个prompt,都得先琢磨仨问题:

  1. 这玩意儿解决啥实际问题?
  2. 背后的思维框架是啥?
  3. 能不能让别人举一反三?

说到底,prompt是在实战中磨出来的,可不是背出来的。

那些一上来就刷高大上prompt的,基本都是在分享经验。

说实话,包括我在内!因为我写的prompt你未必用得上,你还得根据自己的需求来调整,至于怎么调,那就各显神通了!

来,给你整几个实用的建议,教你咋打造自己的prompt体系:

第一步:找准痛点

  • 拿张纸,把你一周的工作任务都列出来
  • 标记出哪些任务最耗时,哪些是重复性工作
  • 圈出你最擅长的领域,这就是你的主攻方向

第二步:搭建框架

  • 给每个核心任务画个思维导图
  • 把你的专业知识拆解成一个个小模块
  • 写下解决每个问题的方法论和判断标准

第三步:建立prompt模板库

  • 先从最简单的任务开始试水
  • 每个prompt都标注使用场景和注意事项
  • 记录每次调整的原因和效果
  • 定期复盘,删掉没用的,优化有效的

说句掏心窝子的话:写prompt这事儿真得循序渐进,急不来。

就像健身一样,先练最基础的动作,然后慢慢加码。

每周拿出一小时,琢磨下你的prompt哪些好使,哪些需要改进。

慢慢地,你就会发现:原来prompt也是门手艺活,得用心打磨。

说白了,prompt不在于复杂,而在于解决实际问题。

这就跟写代码一样,最牛的程序员写的代码都是简单易懂的。

所以,别老想着堆砌花里胡哨的词,把重点放在实用性上。

该投资的时候就别抠抠搜搜的,能帮你节省时间创造价值的工具,都值得你为它买单。


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