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这本书目前还只有繁体版，是一本 GPT 应用层面入门书籍，下面会选一些“务虚”的内容介绍。
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ChatGPT 是在做文字接龙，以及它是根据你提供的输入去输出有最高几率被人类评为高分的回答。
prompt 的好坏决定了 ChatGPT 接龙的质量。书中认为，好的 prompt 需要关注四个维度：人设、风格、需求和范例。
人设就是角度。同一个话题，可以有不同的切入角度。就拿看待 ChatGPT 产生的影响来说，科学家、企业家、白领、蓝领，可能都会有完全不同的理解。
风格是语言组织的特点。可以指定某位名人的风格，也可以指定通用风格，如「温暖的语气」、「高冷的态度」。在今年上半年的时候，经常可以看到这样的 prompt 示例，用小学生可以听懂的语言来解释量子力学。
明确的意图是最关键的部分。除了大方向要明确，还要能尽可能写清楚完整的约束条件。比如写一份描述新产品的文案，不仅要描述清楚是什么产品，还要写清楚投放的平台、目的、重点需要突出的方向、字数要求等等。
提供范例，在 OpenAI 文档里也称为 show and tell，本质就是约束格式。尤其在列表类的输出中，格式直接决定你是否需要进行二次加工。
最后，避免模棱两可的描述，尽可能使用量化的具体的描述方式。“适量”“少许”之类的词就别出现了。
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在一些场景下，prompt engineering - 提示词工程，通过优化提示词来优化输出结果，只是一个过渡阶段。
随着通用大模型以及经 fine-tuning 的领域模型的强化与完善，逐渐会弱化 prompt engineering 的作用，输出质量效率得到大幅提升，成本也会逐渐降低。
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如果是依照需求写功能的码农类工程师，AI 绝对能写得比这类工程师更快更好。然而真正提供高价值的工程师，是能主动去理清人物需求，并根据需求提出系统设计；这种需要高度主动性的工作内容，也是 AI 还做不到的。
书中提到了两个方面的主动，一是主动利用 AI 完善自己的工作流程，二是主动工作，被动接受任务的容易被 AI 替代。
AI 可以替代一部分人，但不能完全替代人。因为，至少 AI 的产出，还需要人来进行把关。
当 AI 工具可以把人的产能提高十倍、百倍时，唯有主动去使用的人才能获得益处，毕竟零乘上十也是零，乘上一百也还是零。
很多人刚开始使用 AI 作为助手，就跟在职场第一次当 leader 一样，还是习惯亲力亲为，也是无法最大化 AI 价值的原因。
学会对「助手」进行授权，设计任务，验收结果，持续调教，才是越用越顺手。
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真人带来的亲切感，如人与人之间的互动与关爱、面对面拜访客户，毕竟“见面三分情”是 AI 无法替代的
体验设计，比如旅游，真切地体验到文化和氛围，不是机器展示的文字或视频取代的
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