横横竖横 @reddevil183
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@connor35217036 @WeipingQin 说的很对,学习的态度给人一种矮半头的感觉
罗永浩说,婚后的男人被老婆嫌弃是宿命。在外边就算你是指挥千军万马的将军,回到家也会被老婆嫌弃。 所以要坐着小便,不要和老婆讲逻辑。 看来老罗在家里也是没有地位的银啊。
20年弹指一挥间,今天是《武林外传》首播20周年的日子,小郭欠佟掌柜的钱也该还清了。没想到20年前一次无意间的邂逅居然产生了如此的长尾效应,没想到当年打开电视就被吸引并每天迫不及待收看最后在大年三十追完的剧20年后还有这么大的影响力,而且取得了播放量仅次于《西游记》的好成绩,到现在还随处可见大家接台词。甚至于缺德道人这个昵称其实也是源于《武林外传》里画衡山剑谱,葵花点穴手功法的神秘老头。 感谢这部下饭神剧,电子榨菜,杀青散没有解药,时光不会倒流,快乐过就好了~
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为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词?
上次我分享了一个模拟雷军演讲的提示词,广受好评,但也有网友想知道我是怎么写出这样的提示词的。授人以鱼不如授人以渔,还是继续分享一下写好提示词的方法论。
现在流行的是上下文工程(Context Engineering),似乎很少有人提起提示词工程(Prompt Engineering),甚至很多人觉得提示词工程已经不需要了:
> “模型已经那么强了,还要啥提示词工程,我写什么提示词大模型都能知道我的意思执行的很好。”
这话只是部分正确,模型是已经越来越强了,普通的需求确实只要简单的提示,但是复杂的需求还是要借助提示词工程才能写的好。
**那么什么是提示词工程?**
> 提示词工程是一个过程,系统化地设计、测试、优化提示词的过程——宝玉
网上分享的提示词或者各种提示词模板,它不是提示词工程,是提示词,是静态的,产生这些提示词的过程才叫提示词工程。
举几个我最近写提示词的例子。
第一个例子就是我怎么写雷军演讲这个提示词的。
往下看之前不妨停下来想一想,如果你来写怎么写?
我是这么做的:
先用 Deep Research 去收集雷军的演讲,然后让 AI 基于 AI 的演讲结果生成一个模仿雷军演讲的提示词。
(图1)
AI 生成了提示词后,我拿去测试了一下,虽然也生成了一个类似雷军风格的演讲稿,但是内容平淡无奇,结果并不怎么理想。
(图2)
我用相同的方法分别去 ChatGPT 和 Claude 上测试了,评估下来结果都不怎么好。
看来 Deep Research 搜索出来的结果并不够好,可能很多都不是雷军的演讲,只是新闻报道之类,后来正好在 X 上看到有网友转载的早年有人整理的雷军演讲风格总结,于是用它试试看:
> 请帮我生成一个 Prompt,可以把输入的主题或文本生成雷军风格的演讲稿。以下是网友总结的内容作为参考:
> \
CHENG @yuierg
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