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。
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....
1.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?
其实整个AI使用的核心心法，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~
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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。
