写作魔法-AI魔法学院

写作魔法

从 ChatGPT 系统提示中，分享几个拿来就能用的prompt提示工程技巧

本文介绍了ChatGPT的GPT4和DALL.E 3等核心功能，这些功能背后的提示词是由模型开发人员编写的。文章分享了学习这些功能内部提示词可以学到prompt提示工程技巧，并提供了五个建议：使用Markdown和编号列表构建提示，迭代提示，使用英文撰写提示词并用大写突出显示单词，经常举例以巩固指示，以及让AI决定结果是否令人满意。

ChatGPT Prompt技巧 2024-04-09

GPT让你拥有超强的写作能力！

这篇文章总结了职场中写作的重要性，并介绍了使用GPT进行写作的多个prompt，包括纠正语法错误、改善句子结构、保证风格一致性、为特定受众定制语言、提高清晰度和简洁性、检查抄袭以及丰富词汇量等。通过运用这些prompt，可以提升文本的质量和专业性，满足不同的写作需求。

GPT 写作 2024-04-09

GPT提示词必杀技：思维树法

本文介绍了思维树方法，一种优化语言模型提示词的编写技巧。思维树通过将问题分解为多个子问题，每个子问题提供多种解决方案，模型评估后选出最优解。以写诗和数学问题为例，展示了如何使用思维树指导模型生成更精确、更有创意的答案。使用思维树后，模型能更好地理解问题，并给出更准确的答案。

GPT提示词思维树法 2024-04-08

ChatGPT写论文最强指令！

文章请求了九种不同类型的学术帮助，包括收集文献资料、搜索特定作者或研究机构的论文、查找综述文献、分析和总结已有研究、润色和编辑论文、添加权威例证或引用、检查重复或不一致内容、提供改进逻辑和论证的建议，以及协助收集数据并展示图表。每种请求都旨在提升论文的质量、可信度和可读性。

ChatGPT写论文最强指令 2024-04-07

ChatGPT写论文最强指令

ChatGPT写论文最强指令

ChatGPT 指令 2024-04-03

AI写作：一步到位，如何用 AI 生成整篇文章？做自媒体必看！

大家好我是皮特，今天我们来聊一聊如何用AI生成整篇文章。话不多说，直接上干货！

结构化提示词写作 2024-04-02

巧用这13个原则！创作ChatGPT提示词Prompt时效率提高10倍！

巧用这13个原则！创作ChatGPT提示词Prompt时效率提高10倍！

prompt 提示词 2024-04-02

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(二）

本文是上一篇的姊妹篇，上文我们主要讲到了<提示词堆栈>这个优质的提示词网址，以及本文推文的主要灵感来源

提示词写作 2024-04-01

AI提示词|一词千金，写提示词的这个技巧你一定没想到！(一）

在与AI进行交互时，精确和明确的语言至关重要。AI模型，如ChatGPT自己，依赖于用户提供的提示来理解和执行任务。如果提示模糊不清或过于泛泛，可能导致输出结果不符合用户的预期。因此，明确、具体的指令能更好地引导AI提供相关和准确的回应。

提示词写作 2024-04-01

ChatGPT论文润色进阶指令

GPT-4.0在使用体验上相较于GPT-3.5有显著提升，特别是在逻辑推理方面。GPT-3.5的一个特征是，面对反驳会迅速改变立场并承认错误。相比之下，GPT-4.0更依据事实回答，展现出更高的稳定性。此外，GPT-4.0具备处理更长文本的能力，并有更大的记忆容量，这在整篇文章的润色工作中尤为重要。

ChatGPT 写作 2024-03-29

AI探索-我怎么使用Kimi Chat的

这篇文章主要介绍了作者使用AI工具Kimi Chat进行长文本处理、论文理解和在线翻译等场景的应用。作者通过举例说明了Kimi Chat在这些方面的优势和使用方法，包括从论文中提取要点、对感兴趣的内容进行详述、限制引用范围以及连续发问等技巧。同时，作者还介绍了使用Kimi Chat进行在线翻译的方法和注意事项，包括翻译规则、策略、返回格式等。

KimiChat 写作 2024-03-28

ChatGPT写论文指令全集

今天聊一聊如何用GPT来写论文，先从基本的问题类型出发，这样便于大家进行prompt的发散，从而找到适合自己的prompt

论文写作 2024-03-28

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处

prompt 提示词 2024-03-27

AI写作：如何让AI帮你写出10万+标题？

自媒体写作中，标题是重中之重。标题定生死，绝不仅仅是一句空话。尤其是在大多数平台都转为信息流推送的模式后。标题的重要性就越来越明显了。

AI写作提示词 2024-03-25

金融领域Prompt工程方法浅析

本文介绍了金融领域Prompt工程的应用。Prompt工程是一种自然语言处理方法，通过设计和优化提示词来引导大型语言模型（LLM）完成特定任务。在金融领域，由于文本的复杂性、专业性和高风险性，Prompt工程尤为重要。文章提出了金融Prompt工程流程（FinPEP），包括目标分析、数据理解、Prompt设计、评估和优化等阶段。同时，根据金融领域的特殊性，文章提出了Prompt设计的三大原则：分层拆解原则、样例学习原则和底线把控原则。并基于这些原则，提出了Fin-LTBCIO Prompt提示框架，包括学习样例、任务指令、底线规则、上下文、输入数据和输出格式等六个组成部分。这些设计原则和框架有助于大型语言模型在金融领域的场景化应用，助力企业和行业开创更美好的未来。

prompt 金融 2024-03-25

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