5月的时候我就在荔枝微课分享了我的AI写作完全模板:
蛮欣慰的，还算得到了大家的浩瀚夸奖，同时也觉得有些惭愧，隔了好久才动手写出提示词的利用。
好饭不怕晚，我又来了。现在常常更新一些文章干货和大家分享、互换，本日连续为大家呈上“新鲜”的干货教程，关于我用AI写作的一些秘籍。
悄悄见告大家，这算我的“秘密武器”之一哦
知识更迭迅速，变革太快，因此我本日不会讲述一些短暂盛行的方法，而是分享一些“永恒”的底层逻辑，乃至这套方法可迁移，用在我们的任何类型的AI创作中。
最近我深入研究了浩瀚 AI 解题的案例，总结出了三大妙招：
常言说得好，“万事开头难”，可对 AI 来讲，“万事分解难”。好比啃一块特殊难啃的大骨头，别指望 AI 能一口吞掉。
相反，咱们得像有耐心的老师傅，把这“骨头”一点点弄碎，分成小块，直到露出里面的“精华”。
比如说解一道繁芜的数学题，常日得把解题过程分成好些步骤，然后在本子上仔细地把每一步的打算过程写出来。
举个例子，假如让 AI 帮忙解一道数学运用题，可以把解题过程分成下面这几步：
这样做有不少好处：
降落难度：大问题变小，繁芜变大略。c明确方向：每个小任务都目标清晰。
提高效率：能同时处理多个小任务。
确保穷尽：不会落下关键细节。
经由层层拆解，再难的题目也能变得清楚明白，AI 就能一步步稳稳地得出答案。
比如说，让 AI 帮忙策划一次公司年会，可以把这个任务拆解成：
确定年会主题
制订日程安排
设计活动环节
准备演讲稿
安排园地和餐饮
制作约请函
把繁芜任务拆成随意马虎管理的小任务，这是办理繁芜问题的好办法。不但能帮咱们更好地理解和实行每一步，还能提高整体效率，担保终极结果的质量。
有了小任务，接下来就得用逻辑推理这把“斧头”来处理。
逻辑推理就像搭一座桥，把问题的出发点和终点连起来。
不过，任务分解可不能随便乱来。咱们分的每一步，都得经得住逻辑的磨练。
换句话说，每一步都得一环扣一环，相互呼应，末了形成一个严密的逻辑链。
在辅导 AI 进行逻辑推理时，要把稳下面这几点：
基于事实：每一步推理都得有踏实的事实依据。
稳扎稳打：推理过程要一步一步来，不能跳着走。
因果关系：清楚地展示每一步和下一步的联系。
就像搭积木，如果前面有一块没搭好，后面再怎么搭也是白搭。
拆解完了，逻辑也没问题了，还得让 AI 把全体解题过程“讲”出来，接管咱们的“检讨”，这一步特殊主要。
当 AI 得出一个答案时，咱们不能只看答案。
得让 AI 亮出它的“答题卷”，展示每一步推导和打算的细节。
其一，这是基于 AI 大模型的底层事情事理：AI 是通过读大量的文本数据，学会了丰富的词汇知识还有词和词之间的关系。
咱们给定一个输入（比如一句不完全的话），模型会根据前面的输入，预测下一个最可能涌现的词。这过程就像“词汇接龙”的游戏：根据已有线索“上文输入”去猜下一个最得当的词，然后“输出下文”。
那明白了这个事理，咱们就知道 AI 不像人有生理活动，它说便是想，想便是说，以是得让它把每一步都大声“讲”出来，这样才能最大程度影响下文的输出。
其二，只有看到 AI 完全的推导思路，咱们才能判断它是不是真的“学会”解题了，有没有什么差错，也方便咱们改进提示。
这就跟老师改学生的数学卷子一样。假如学生只写个答案，老师还真不好判断对错。
只有学生详细写出解题步骤，老师不但能找出错的地方，给帮助和辅导。而且，“show your work ”才能放心答案是对的。
用上“拆解、逻辑、展示”这三招，咱们就能像领导教徒弟似的，手把手辅导 AI 办理繁芜任务。
通过任务拆解，把大问题变小；
通过逻辑推理，给思路“定规矩”；
通过展示过程，验收 AI 的“作业”。
任务拆解这种思维在办理单个问题时浸染很大，但它的用途可不但这些。
当咱们碰到更繁芜的情形，比如设计一套 AI 系统事情流时，任务拆解的主要性就更明显了。
以上便是我本日要分享的干货
还是那句话：躬身入局的人，永久比站在岸上的人更有体感。
AI永久只是工具。