通过有效的指令发挥AI写作的能力，让你领先99%的用户。
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你是否曾对AI生成的内容感到失望？也许你认为ChatGPT的输出很不靠谱，完全达不到期望。
然而事实是，想要从像ChatGPT这样的AI写作工具中获得高质量的输出，很大程度上取决于输入指令的质量。
通过训练ChatGPT，你可以免费获得一名私人写作助手。只有编写出适宜的指令，才能充分利用ChatGPT（参考：《学习效率翻倍，用ChatGPT来学习SQL数据分析》）。
问题通常不在于ChatGPT，而是因为输入指令往往存在局限性和模糊性。
简单地说，ChatGPT不擅长从零开始。如果你向ChatGPT提供以下指令：
生成一篇关于AI的博客。
写一篇关于数据科学的微博。
写一些关于编程想法的建议。
当给出这样的指令时，ChatGPT不得不做出太多决定，这致使AI产生了一些糟糕的输出。
所以要永远记住:
糟糕的指示=糟糕的结果。
那么你应该怎么做呢？
有4个主要步骤来解决这个问题。我们逐一分解，以了解其内容。
1.了解需求和要求
你首先需要知道自己想要什么，因此你需要知道你想从AI中得到什么，为什么你想要它，以及你希望它如何被交付。这种清晰性将帮助你创造更好的指令，并提高输出的质量。
因此，首先开始对你要求AI提供的所有类型的输出进行标准化。
举一些例子。
我想打造微博账户—— 我想得到微博的想法和微博结构。
我在公众号上非常活跃 —— 我想得到写作的灵感，并生成文章的框架。
所以，从这个例子中，需要4种不同类型的输出。
为微博编写文章的想法。
微博文章结构。
在公众号上写作的想法。
用于公众号的文章框架。
2.把AI当做实习生
当公司雇佣实习生时，并不会只给他们一个简短的解释，就期望他们一开始就把所有事情都做好。
假设你想在微博上发布一个关于使用Google Cloud Platform的帖子。仅仅让实习生知道明天要发布一篇关于GCP的微博博客是没有意义的，ChatGPT（或任何其他AI工具）也无法完成这项工作。
始终为AI提供一份详尽清单，解释任务背后的目的，并愿意解答AI可能存在的任何疑虑。
可以这样编写指令：
嘿，ChatGPT，写一篇关于Google Cloud Platform 的微博。
上面的指令太模糊了。
你想要多少篇微博？
什么写作风格？
ChatGPT应该强调哪些子主题？
微博的语言文风是什么——友好、专业......？
AI要做出太多决定 ——这就是为什么它的输出会是一团糟。
⚠️ 始终使用AI工具来辅助你的工作——而不是取代你。
3.创建约束条件，避免假设
这步是创建指令的关键。为了获得具体和准确的输出，需要向AI提供清晰和明确的信息，让AI清楚地知道你想要得到什么。
一个好的背景介绍—— 你想要什么样的输出？
一个具体的主题—— 带有要强调的子主题。
一个具体的结构—— 比如多少条微博，多少个字......
一个输出的具体格式—— 使用什么写作风格，什么语气......
一个避免事项的具体清单—— 你不想提及的事情。
因此，让我们开始创建自己的指令以生成微博。
1.增加一些好的背景介绍
我想让ChatGPT生成一篇微博。然而，什么是微博？
首先要确保ChatGPT理解微博是什么意思。
这就是为什么任何好的指令都需要从一个好的背景开始。
[🧑🏼🏫 首先让ChatGPT知道我将训练它获得一些特定的输出]
嘿，ChatGPT。我将训练你创建微博。
[🐦 然后解释这个具体的输出由什么组成]
微博是一篇较短的博文，概述和强调了一个较长文本或一些特定主题的最重要的想法。
2.添加一个特定的主题
我想让ChatGPT写一个关于某些特定主题的微博。现在是解释更多关于这个话题的时候了。
让这篇微博讨论Google Cloud Platform免费套餐。
[解释ChatGPT需要的主要话题]
微博将讨论Google Cloud Platform免费层级服务。
[⚙️ 概述必须要提到的内容，以及要强调的内容]
我想让你谈谈Google cloud platform环境，它的所有服务和它对数据科学的实用性。但是，你需要强调的是，当你的使用被控制在一些层级内时，所有这些优势是永远免费的。提到google big query和cloud functions，这是分析学的两个最重要的服务。
3.增加特定的结构
现在轮到让ChatGPT知道输出的结构是什么了。这一部分可以更通用，也可以更详细，取决于你的需要。我通常会尽可能地详细说明，以便最后有一个好的草稿作为开始。
[📝 指定ChatGPT的输出结构] 。
第一条微博是一个简短的信息，让人们知道微博是关于什么的。重要的是不要超过30个字，使用关键标签并说服人们阅读整个主题。强调该主题对他们的实用性。
第二条微博，做一个简短的介绍，让读者了解背景，并理解他们为什么仍在阅读这篇微博。让读者继续阅读是很重要的。
第四或五条微博，概述和描述文章中的最重要部分。这些应该总结我之前向你解释的主题的主要观点。
最后一条微博，带有一些结论，让人们知道为什么你的微博值得阅读。
最后一条微博，邀请他们转发你的帖子并关注你。
4.输出的具体格式
关于要生成的输出格式的最后建议。通常包括ChatGPT应该如何表现，以及它应该使用什么样的写作风格。
[🔖 指定想要的输出格式]
我希望你表现得像一个技术和数据科学作家。使用自然且有吸引力的语言。使用易于理解的词汇很重要 —— 把复杂的概念分解成日常用语。
5.要避免事项的具体清单
在这种情况下，如果有什么内容不希望ChatGPT提及，请告知它，比如不希望它使用复杂的词汇。
[❌ 告诉ChatGPT要避免使用复杂的语言] 。
避免使用复杂的词汇。
4.迭代和优化输入
如果AI生成了不正确的输出，那可能是由于输入的指令有问题。不要害怕多次修改指令语。
请记住，即使使用自然语言与机器对话，也应该把它看作是为AI编写代码。
⚠️ 重要的是要考虑到，向ChatGPT下达的任何指令都不需要它来思考。人负责思考，ChatGPT负责执行。
因此，如果我使用刚才创建的指令，从ChatGPT获取一篇微博，它会直接回复以下输出。
ChatGPT界面的屏幕截图。ChatGPT给我一篇微博输出。
你可以随心所欲地重复和重新生成回应，这样你就能得到一些好的结果。可以使用ChatGPT的输出作为第一稿，从它开始，最后提供一篇好的微博。
总结
总而言之，不足的不是AI，而是人们与它互动的指令。为了充分利用ChatGPT和类似的工具，我们必须完善方法，专注于指导AI。
通过遵循这些建议并对输入的内容负责，你会发现AI生成的内容可以成为你内容创作库中的宝贵材料。
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