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 远没有那些想卖你课的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！！！

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.....

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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。

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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：

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：

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~

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。

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。

我们就可以用进一步的继续指令，对其进行追问~

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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。

于是经过重复的投喂，一轮轮的调教，最后它就成了辅助我出题的小助手了~

嗯，如果我不提前告诉你，你能分清楚那一个是 AI 出的题么...

比如，在我的学习场景下，AI 可以替代或者辅助的场景就有这些....

◎学习场景案例1：利用 AI辅助加工知识，解释知识，提供启发。

同样的，利用 AI，来做数据分析....

当然，除了以上比较专业化的场景助理外，它也完全可以胜任创意性，或者激发创意性的工作。

比如，咱们这篇文章的标题，就是来自于 GPT 的启发结果....

总之，工作场景下的例子，也是举不胜举，如果你对工作场景感兴趣，可以按照上面的号加我下。

找我免费要一下，更多助你开阔思路的场景案例，以及国内可直接访问的一些镜像网站。

因为文章篇幅的原因，我们这里也不一一给出示例了~

好了，这里说完了前面两大场景，那么同样的，在我们的生活场景也是如此操作~

◎生活场景案例1：用 AI 做健身教练~

再比如，用 AI 做我的私人营养师....

当然，除了上面的例子外，AI 在我们生活场景中的运用，也是举不胜举。

比如：让它做你的私人律师、私人医生、私人导游等等，各种教练，各种身份，它都可以非常出色的完成！！！

总之，无论是工作、学习、还是生活，这样的例子和场景数不胜数，我也给你举不完，你也学不完。

这里放出这些场景案例，只是供你开阔思路启发用的，例子本身并不重要，例子场景背后的挖掘思路才是你真正应该学习的。

只要你能围绕着【你三维度的日常轨迹】去对自己做系统梳理，在梳理的过程中，每一个场景跳出来的时候，都思考下，该场景可以和AI结合的点，有就记录，没有就跳过....

只要你认真完成这个过程，那你一定可以挖出大量有用的场景，以及独到用法，而这些你亲手挖掘出来的场景，才是你真正刚需，且能为你马上解决问题的场景！！

好了，当我们通过以上梳理，挖掘出可以和AI结合的场景之后，我们就可以为这些梳理出来的场景加持上AI，去创造生产力了，也就是我们的第二个步骤~

其实，这个所谓的【打造】指的就是：把我们梳理出来的这些场景中，那些能标准化，可重复套用的场景，让它一律的标准化、工具化，形成『场景库』，以供我们需要的时候，直接去调用。

比如，我前面训练的思维题小助手，健身教练助手等等....

至于为什么要做这个动作的原因也很简单~

也就是说，除非我们有了一定知名度，数据有被 AI 厂商抓取的价值，否则我们这些个人训练出来的数据，都是无法进入到AI厂商的训练集数据库里的。

也就是说：即使你在一个对话框里，把 AI 训练的很听话了，但是当你重新打开一个对话框后，那么 AI 与我们前面所有的互动记忆都会消失......

所以，对于一些有价值的场景，我们就需要把我们辛苦训练出来的【场景数据】给保存下来，这样它才可以长期的为我们提供服务，而不是一次性的买卖。

比如，就拿我训练出来的【邮件小助手】来举例~

当我每次需要发邮件的时候，我只需要告诉邮件的内容就行了。

而对于邮件的落款，称呼，格式，写作风格等这些东西，我都不需要重复告诉它，它都会自动读取之前的数据....

其实这种方法的实现原理很简单~

如果你仔细观察，你会发现GPT中的每一个对话框（场景），它都是有一个单独的独立网址的~

整个操作的过程会让你丝滑的有一种飞起来的感觉~

那么，随着你AI落地的场景越增越多，你就会在这个面板里，形成一套完全属于你自己的【AI场景库】，想要什么，一切触手可及.....

好了，到这里，我们整个AI的使用指南也就基本结束了~

总之，当你能按照咱们三维度的思路去做系统梳理，然后，再按照咱们文章开始所讲到的写提示词技能以及训练 AI 的方法，把它给训练出来。

然后，把它们分门别类的固定到你的AI 场景库之后，那么恭喜你，你就成功的雇佣到免费的助理了。

它会帮助你分担掉你各个场景中的大量琐碎，帮助你全面实现工作、生活、学习效率的极大提振。

只要你认真的去做了这件事，并且安排到位了，不说提升你十倍八倍的效率，那么提升个 2-3 倍的效率是绰绰有余的。

当然，最后还要提醒你一点~

AI 现阶段还没有进化到逆天的程度，所以在很多场景下，它还是没有办法做到真人的效果，而且它所生成的答案也不是百分百的正确，在很多时候它也会存在胡编乱造的答案。

所以对于一些重要场景的内容，我们还需要对它进行手工润色，修改，以及对它给的信息进行溯源核对。

总之，纵有 AI 辅助，也不要丧失独立思考的能力，无论是现在还是未来，独立思考的人才能控制 AI，而不是为 AI 所控~

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