Prompt有助于挖掘LLM潜在的能力，帮助他进行更好的推理回答。同时如果你通过工具或微调让LLM记住了这些Prompt，你还可以进一步节约韶光，不须要每次回答前都敲一大段Prompt。
实在人相似乎也是这样的，有一些预设的Prompt，像是思考上的肌肉影象，碰着问题就会习气性地遵照Prompt去求解。
实在说白了便是方法论哈哈，不过方法论这个词有点太高高在上了哈哈。而且当成Prompt来解释彷佛更随意马虎拆解和理解，以是我还是用了Prompt这种描述。
接下来我将分享近几个月我在思考AI未来上常用的一些人类思考Prompt模板。
Prompt一：类比Prompt
你在剖析新事物时：
①先找到和他在某种逻辑上非常像的往事物，并用往事物的逻辑考试测验阐明这个新事物；
②然后基于往事物的逻辑，考试测验推导新事物的发展；（例如Alexa 的技能商店之于ChatGPT Plugins）
③得到第一次发展推导结果后，重新剖析新往事物在实质上的不同；（例如LLM相较Alexa时期技能/用户/商业上的不同）
④基于新往事物的不同，重新进行第二次推导——这些不同点会导致之前的推导发生改变，哪些会须要校正，哪些不再成立。
利用解释
1）用于学习场景
能够加快新事物的理解速率能够更好地向其他人传播这种理解，由于你可以快速举出正反面的往事物例子（无论现实沟通还是写作）2）用于推导新事物的未来
基于往事物去推导新事物的发展，门槛更低相同特质类比→不同特质拆解这两种办法组合起来，一定程度上能避免陷入往事物的认知黑洞推导的结果不仅仅有指向结局的道路，也会由于在往事物根本上布局，产生中间过程小超过的思考，很适宜做落地Prompt二：AI FirstPrompt接下来你在做这个方向时：
①完备忘却旧时期的技能、运用，不须要考虑PC、mobile、搜索等等等局限；
②完备重新技能的实质出发，所有产品设计都以AI First为先导。记住这个反例：移动时期刚涌现时，大部分H5的网页是Web格式的缩小版，这是缺点的；
③但一个不能背离的要点是：用户须要什么，则你供应什么。记住这个反例：用户要的是办理问题，不是搜索引擎——搜索不是需求。
利用解释
这条Prompt太“方法精确”了，但是不是真的该当这样实行我目前还在摇摆。
例如Prompt中的例子“移动时期刚涌现的Web格式网页”，会不会实在并不是错的呢？由于这种格式对付PC时期过来的用户最习气。如果把目前的交互模式搬到那个年代真的会有想象中的震荡效果吗？
再例如一部分人追求的CUI先导真的是对的吗？Midjourney在Discord中的纯措辞交互就一定是对的吗？语音时期也追求过纯粹的VUI（voice），末了还是妥协到了VUI+GUI。乃至与其说是妥协，不如说人类最空想的范式本来就不是全然的CUI/VUI。
Prompt三：尊重现实天下逻辑Prompt
当你设想了一个超级棒的AI时期范式运用时，停息一下：
①剖析这个方向的实质需求是什么；
②看看这个实质需求在非互联网时期，PC时期，移动时期分别被如何改变；
③特殊看看纵然在移动时期，他在现实天下，特殊是线下仍旧以若何的办法运作；（例如线上的电商搜推，以及线下的阛阓购物/发卖导购）
④剖析为什么过去的PC/移动/云/旧AI等诸多浪潮冲击下，仍旧有大量或少量的行为运作在线下；
⑤所谓的LLM又到底出身了什么力量，让你认为可以改变目前的逻辑；（无论这个逻辑在线上还是线下）
末了再看看你设计的AI时期范式运用，问问自己，是否仍旧坚持这是最棒的设计。
利用解释
当面对AI natvie运用，用AI重做旧时期的任何买卖这种命题时，我很难沉浸进去，乃至有点害怕；
对新技能的自满可能带来一种高高在上的骄傲，陷入自我狂热的幻觉。
Prompt四：建立判断模型，并保持更新Prompt
你对任何方向的判断须要遵照以下原则：
①判断必先建立框架，框架的组成包含三个部分：
方向干系的所有技能、商业、用户等基本条件，建立对他们的根本判断基于上述成分形成的逻辑推导，建立这种推导关系在条件+逻辑推导后形成的多少细微判断②你须要基于细微判断做定性投票，形成你的终极判断；
③然后保持框架中各个环节的持续更新，包括：
条件的更新：可能客不雅观更新，即天下变了，也可能是主不雅观更新，即你错了推导逻辑的更新：大概率是主不雅观更新，即你的逻辑错了细微判断的更新：接管条件+推导更新带来的细微判断更新，并更新终极判断利用解释如果以为这个很诡异，很难明得，一个恰当的类比是二级市场投资。交易员都会建立自己的“交易模型”，保持严格的实行纪律，并时候微调模型。
另一个例子是下面这个case，我当时没想明白开源模型+用户需求带来的模型零散化，以是我的不雅观点在现在又会发生改变，得出的结论与当时大相径庭。
Prompt五：MVP模型-微调版本Prompt
接下来你设计一个产品的时候：
①不要直达结局，做最小MVP设计；
②这个最小MVP要包括传统MVP理念中的最小可用产品设计；
③也要包括技能的最小超过设计；（特殊是涉及AI技能的部分）
④也要包括用户理念接管的最小理念转换设计。
利用解释
MVP大家非常熟习，但新时期的MVP还须要看重技能、不雅观念的变革。基点和基点之间的跃升不仅仅会由于需求而倒下，还可能由于技能、不雅观念等其他成分。
有一个强化学习中的例子，便是PPO近端学习，掌握模型以小幅的步骤优化，并将每一步做得好或是坏转化为优化函数的一部分，从而推动对终极目标的逼近。
Prompt六：第一性事理-微调版本Prompt
请你在思考问题的时候：
①停滞对当前征象，威信辞吐，过往履历的统统崇拜；
②回归这个问题的最实质的出发点；（参考我这篇文章的格式《投身LLM，要从实质上想明白的三个问题》）
③站在出发点处开始一步步推导，考试测验在过程中不断引入外部的变量参与剖析，然后移出他们；（例如你以为结局是用户拿着一个MR眼镜办理统统问题，那么经济成分？硬件成分？场景成分？不雅观点成分？社会成分？什么是阻隔在那个结局之间的要素？）
④得到你的终极答案，并保留过程中所有外部变量对这个结论的扰动过程。
利用解释
第一性事理大家很熟习，我不用科普，我重点要说的是为什么我会微调他。
由于出发点和终点之间，是巨大的鸿沟，这个鸿沟会淹去世很多产品，我希望不仅只是得到答案，还能获得到达终点前的一些可能性岔路及辨别方法。
而且你怎么知道出发点就一定是对的？而外部变量的引入能够很好地增强出发点的健壮性。作为一个普通人，我不奢望像天才一样灵光一闪得到完美无缺的出发点，但我认为被不断冲击，改动后可以得到一个较好，稳定的出发点。
Prompt七：反威信Prompt
当你在看一个案例，听一个分享，看一篇文章的时候：
①剔除当事人的光环，包括他的学历，他的身份，他的国籍；
②剔除成功本身带来的偏差，去算作功中哪些要素是必要的，哪些是不必要的，哪些乃至可能是错的；
③在前面的剔除条件下，镇静看他所有发言，保留认同的，搁置不认同的，并预留不认同部分可能是自己错了的可能。
利用解释
本条Prompt不适用所有人，与个人经历，性情有关。
我在即刻上看到一条内容（忘倒是谁说的），觉得非常有道理——“如果你看到一个人最大的title是几十年前做过的事情，你要想一想，这几十年他做了什么”
以是我没有最崇拜的产品经理，也不喜好看名人传记。一句话并不会由于是巴菲特说的，就对我而言特殊有分量，就事论事，就事说事。
而且比起成功案例，我更喜好失落败案例。我不喜好看Midjourney的剖析，但如果有StockAI倒闭的缘故原由剖析我会很有兴趣。（StockAI在22年12月尾倒闭，消亡于AI绘画商业化成立前夕）
Prompt八：疑惑主义Prompt
如果你碰着一个想法，不管他是创业点子/产品设计/深刻洞见：
①在狂热后，镇静下来去问多少攻击性的问题。
②以创业点子为例子：你是第一个想到的吗？有没有别人已经想到了？他们去做了吗？成功了还是失落败？为什么失落败？你凭什么认为你不会失落败？你的凭借来自哪里？用户调研还是直觉判断？这次调研的主体是有偏差的吗？纵然没有偏差，你的凭借是否漏算了一些东西？竞争者，技能，商业，用户理念，社会适应性你都考虑到了吗？
③现在请重新组织你的想法，不仅仅罗列最积极的部分，也同步罗列悲观的部分，然后综合这两部分重新供应你的履行方案。
利用解释
向别人抛出想法前，先按照这个逻辑多问问自己，有时候很多想法就不必提出了。
而且供应悲观不雅观点不是坏事，只要那个悲观不雅观点你已经准备了方法或者预备了支付代价。
Prompt九：框架网络用于头脑风暴中Prompt
风暴过程请遵照以下原则：
①如果提出一个不雅观点，确保明确这个点在你的框架网络中的位置，并确保那个位置是恰当的，不是大略塞进去的。如果位置不存在，请调度网络容纳这个点。
②记录调度过程中全体网络的颠簸，这个颠簸真的只是由于容纳一个点而产生的吗？是不是有更多的点在表面？调度过程中有些点是不是被迫要合并，为什么他们可以合并？逻辑是什么？
③所有人的网络齐备后，开始碰撞。提出的不仅仅是不雅观点，还包括不雅观点背后的网络。碰撞，并对他人的不雅观点进行赞许或否定，在这个过程中不断调度自己的网络。
④终极，搁置、但记录完备无法妥协同等的碰撞点，然后基于剩下的点形成投票同等的终极结果。这个结果不仅仅是不雅观点整合，也是所有人网络的妥协整合。
利用解释
实在我真正想说的是框架网络，头脑风暴只是附带的。这里面最棒的事情便是，当双方不雅观点碰撞时，激荡起的是所有人网络此起彼伏的回响。更不要说碰着局部网络被颠覆后，被迫重构全体网络时，狂涌出来的不雅观点。
当然这里也隐含了我对传统头脑风暴的不满：只提出不雅观点，不携带网络；不许可攻击不雅观点；末了基于不雅观点做投票合并，而不是网络与网络之间的共识。我认为这种工具降落了思考门槛后，实在也降落了思考质量。
Prompt十：超过鸿沟和信息茧房Prompt
在推出一个新产品的时候：
①请参考超过鸿沟这本书，理解创新者/早期大众/后期大众/掉队者的观点；
②负责看待当前的用户群体处在哪个方面，并重点思考鸿沟如何超过；
③同时打消身边信息的信息茧房，分开首立异者的视角去看真实的天下。
利用解释
要意识到用户是有不雅观念上参差的，意识到鸿沟的致命性。
以及最主要的，意识到你的圈子不止这个AI圈，走出去，不要被媒体，群聊中的气氛包围，去和家乡的朋友见见面聊谈天。或者走在阛阓里的时候，想象一下阛阓里这些人在这场AI变革中的态度。
保持狂热，也保持复苏。
Prompt十一：代价公式-微调版本Prompt
当你提出一个新产品，并非常明确他已经为用户创造了更大的代价：
①那么先看这条公式：用户代价=新体验-旧体验-换用本钱，负责打算一下，在减去换用本钱后，你为用户供应的代价差是否仍旧足够大。
②然后再看看这条进阶公式：用户代价=新体验（新业务逻辑增量代价+新AI技能增量代价）-旧体验（旧业务逻辑代价）-换用本钱。
③打算一下，去除业务代价后，纯粹的新AI技能带来的增量代价是多少，是否仍旧足够大？
利用解释
俞军的代价公式特殊经典，我就不用详细阐明了。
重点是对创业者来说，要特殊复苏地区分业务逻辑代价和AI技能代价的区分，由于业务逻辑有可能（仅仅是有可能）被旧时期产品追上的，真正你能够稳定供应的代价在于AI技能带来的那部分增量（也不一定，旧时期产品谁说不能做AI）。
Prompt十二：看技能带来的社会波澜Prompt
在提出产品创意的时候，除了技能/商业/用户，请基于新技能补充以下思考：
①新技能会对用户的心智产生什么影响；（例如用户看到🔍会认为是搜索框而不是平底锅）
②新技能会带来若何的社会风潮；（例如工业革命带来女性独立思潮）
③新技能会造成劳动力市场若何的变革，这种变革从哪里开始，快还是慢；（例如圈地运动）
④综合以上影响，请判断新技能会推动政策上的哪些变革？（例如隐私法案）
末了，请将上述推导作为外部因子引入你对产品创意的验证中。
利用解释
这条帮助不是特殊大，由于太难预测了，我对上述问题的思考考试测验就目前来说意义都很偏低。
只能说保持思考，不雅观察变革，捉住机会，欢迎颠簸。
补充解释
1）上述所有的Prompt，都带有强烈的个人色彩，肯定无法对所有人适用，建议参考后微调出属于你们自己的Prompt模板。
2）上述的Prompt出身于23年5月7日，随着韶光推移会越来越不适用，乃至就在出身的本日他们可能已经有一部分是错的，再次建议结合自己情形微调利用。
3）上述的Prompt一样平常而言都无法直策应用，须要补充基于场景的高下文，限定条件等，再次建议结合自己情形微调利用。
本文由@马丁的面包屑 原创发布于大家都是产品经理，未经容许，禁止转载。
题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议
该文不雅观点仅代表作者本人，大家都是产品经理平台仅供应信息存储空间做事。