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上一篇回答问题篇：以 ChatGPT 为例讲解 prompt 基本使用场景 & 使用技巧:回答问题 本篇场景介绍： 在某些场景下，我们能比较简单地向 AI 描述出什么能做，什么不能做。但有些场景，有些需求很难通过文字指令传递给 AI，即使描述出来了，AI 也不能很好地理解。 比如给宠物起英文名，里面会夹杂着一些所谓的名字风格。此时你就可以在 prompt里增加一些例子，…

场景介绍： 在问答这个大场景下，还有一个子场景是推理，这个场景非常有意思，而且是个非常值得深挖的场景，prompt 在此场景里发挥的作用非常大。 如果你想用 ChatGPT API 做点什么小应用，我建议可以从这个场景入手，相对来说没有其他场景那么红海。 举个比较简单的例子，我将美国工商管理硕士的入学考试 GMAT 的一道数学题输入进了 ChatGPT： If a real e…

场景介绍： 除了回答问题外，另一个重要的场景是让 AI 根据你的要求完成一些内容生成任务，根据输出的结果差异，我将其概括为以下几个主要场景： 无中生有 锦上添花 化繁为简 本章，我们先来聊聊「无中生有」场景。顾名思义，就是让 AI 给你生成一些内容。你只需要向 AI 描述你想写的内容，AI 就会按你的要求写出该内容。比如： 撰写招聘信息 撰写电商平台的货物描述 撰写短视频脚本 …

场景： 除了从 0 生成内容外，你也可以先给 AI 一段已经写好的内容，然后让 AI 对其进行修改，让 AI 帮你将内容改得更好。实际的场景有如： 翻译：将中文文档翻译成英文，亦或者将英文翻译成中文。关于翻译，我还想强调，像 ChatGPT 除了能翻译人类的语言外，还能翻译编程语言，比如将 Python 代码翻译成 Haskell 代码。 修改：修改内容的语法，甄别内容里的错别…

锦上添花下的第二大的场景是信息解释。它跟改写内容有点像，但又不太一样，信息解释有可能提供超过原文内容的信息。 举几个信息解释的例子，大家应该就能理解了： 解释代码：比如你看到一段 Python 的代码，但你看不懂，你可以让 AI 解释下代码的含义。 解释论文：看某篇论文看不懂，或者论文里的某一段看不懂，你也可以让 AI 解释。 以解释代码为例，它的 prompt 是这样的（此案…

场景： 内容生成大场景下的第二个场景是化繁为简，这个场景其实很好理解，就是将复杂的内容，转为简单的内容，一般常遇到的场景有： 信息总结：顾名思义，就是对一堆信息进行总结。 信息解释：这个跟改写内容有点像，但这个更偏向于解释与总结。下一章会给大家介绍更多的例子。 信息提取：提取信息里的某一段内容，比如从一大段文字中，找到关键内容，并分类。 本章会讲一下信息总结。信息总结还是比较简…