在開始前，首先是三條使用哲學：
（1）它是“生成型”，不是“真理型”；
（2）它最擅長的是“助理”類工作；
（3）它沒有情感，但可以共鳴；它沒有意志，但有價值觀。
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一、能用搜索引擎快速搞定的問題，不要去問它。
GPT的工作原理：它總是通過概率來猜測你想要什么樣的答案。
比如我說“八仙過海”，算法告訴他下一句是“各顯神通”的概率是90%，那么它就會說“各顯神通”。這不代表它真的理解這句成語是什么意思，只是概率叫它這么做。
3 因此，它常常會用非常自信的口吻告訴你錯誤的答案，也是我們常說的“一本正經胡說八道”。盡管GPT-4這樣的現象有好轉，但是仍然建議，能用搜索引擎快速搞定的，不要問它。
PS：這位吟唱“江山如此多嬌”的“李白”可能出生在光緒時期…
4 它是生成型“generative”，它善于生成，而不擅長真相。所以馬斯克之前說過，他想開發一個truthGPT，即只傳遞真相。當然，互聯網尚且上各種假消息橫行，真理AI恐怕更加任重道遠
5 而且最關鍵的，你能用Google 1分鐘搜到的資料，你找它，讓它吭哧吭哧生成很久（GPT-4速度很慢），甚至再給你幾個假的論文鏈接，你就叫苦不迭了。
6 既然知道它是“生成型”，那這在什么地方用到比較多呢？
√寫郵件是一流的，客套話拉滿
7 寫摘要，很多人都提到過。
對于 GPT-3.5 來說有些雞肋，GPT-4 支持超長文本輸入，你丟過一長篇文章，讓它寫寫摘要是不錯的。
我試著它摘要了一篇英國金融時報的文章，前兩段是可以的，可惜第三段就包含了一些文章中沒有的內容。所以，還是書還是自己老實念的，少年！
8 設計各類會議、活動流程√
這些都大同小異，因此它很擅長。
填寫各種申報材料√
尤其是那種比較虛的，如未來規劃、市場計劃、內容介紹等，這會讓你看上去包含很多工作量，讓你的材料非常“充實”。
9 二、請朝著助理的方向去使用它。
助理是一個比喻，它擅長幫你處理雜事，它隨叫隨到，它在某些領域有專長。
10 √GPT最擅長的領域是翻譯。
我認為在“機器翻譯”領域，GPT已經殺死了比賽。默哀to有道&谷歌翻譯。無論是長篇英文翻譯精準中文，還是中文口語翻譯成為Native Speaker講的地道英文，它都無往不利。
95%人類助理達不到這個程度；
99%的人類助理不可能比它更快（處理一篇文章只需要幾分鐘）。
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我依稀記得我大學的英文老師梁老師，他特別喜歡諷刺那些粗劣的“英文直譯”，這讓我對講話能像native speaker一樣有了極強的執念。
我經常問GPT一些中文對話如何用native的方式表達出來。
12 附上另一個我覺得很有代表性的翻譯案例。
13 除了Native的表達，#ChatGPT 也可以幫你理解一些推特/discord中的內容。而傳統的翻譯軟件是沒有背景知識的，所以GPT可以輕松吊打其他軟件。
14 之前Ripple的一個訴訟，我看一位律師發推說好消息，它們案子struck了，作為中文母語者第一反應，這個案子“卡住了”，感覺不妙，但是聯系前后文似乎又不是這個意思。
直接把長推特甩給GPT，它表示，是案子“被撤訴了”，原來Strike在法律領域也有“撤訴”之意，險些利好變利空
15 一個多義單詞，GPT可以很快幫你解決。同樣，還有Discord里那些長長的吵架帖，很多縮寫，比如IMO，TBH等等，GPT都能幫你快速理解，它甚至能探測到你給它的是一條推文。
16 附上指令（prompt）：
請你扮演一個English Native Speaker，我可能會給你一些中文句子，你需要幫我翻譯、潤色成地道的英文表達，不需要逐字翻譯，需要自然、通用、易于理解。我也可能給你一些推文或者discord中的發言，請你幫我轉述為中文。
17 隨身外教。
OpenAI創始人Sam在采訪中，重點聊過這個話題：GPT未來將會重點應用于教育領域。GPT由于中英雙語都是母語級別的，所以你可以讓他教你英文知識。而且因為它是個“自然語言模型”（劃重點），所以它非常擅長處理語言，而且也非常自然。
你可以隨時問它英文方面的問題，它教得非常好。
18 即便你找了真正的外教，你也可能學到“I potato you”這種古怪英文，而且外教還未必理解中文，更不可能24小時待機。因此在英語學習方面，GPT絕對是英語進階的非常關鍵的幫手。你可以讓它給你講單詞，然后造例句，效果極好。
19 附上指令：please act as my English teacher and help me improve my language skills. Provide guidance on grammar, vocabulary, and sentence structure to enhance my writing and communication. Thank you!
20 校對
每個寫稿人都被“找錯別字、標點”折磨過，直接把文章丟過去，可以節約很多時間（標準助理類工作，而且更準確）。
缺點是太長的文章，生成比較慢，而慢會導致網絡錯誤，因此建議分段處理。另外，可能是中文能力問題，GPT-3.5的校對能力一般，而GPT-4的中文強悍，所以效果好了很多。
21 附上指令（Prompt）：
我會給你一篇文章，請按照中文規范，幫我校對錯別字、錯誤標點。不需要顯示長篇校對結果，直接幫我定位到有問題的句子。
22 潤色。
GPT在潤色文章領域也是爆殺，無論中文英文，直接丟文章過去就好。
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指令（Prompt）：
Please help me polish and enhance my article, ensuring that the language flows smoothly, the ideas are well-presented, and the overall quality is improved.
指令：
請幫助我潤色并改進我的文章，確保語言流暢，觀點表達清晰，整體質量得到提升。謝謝！
24 創意方面
你可以給它一些關鍵詞，讓它去創造一些內容。比如企業的slogan。我的經驗是，你需要盡可能多的給它背景信息，你喂得越多，它理解得越深刻。另外，你可以不停地讓它繼續生成，人類的靈感會枯竭，而GPT有1萬億的參數。
25 管理其他AI
26 附上指令：給我一條英文指令（prompt），我要去給另外一個繪畫AI“Mid Journey”下指令，我想表達“xxxx”，你要多添加一些細節，需要包括xx、xx和xx等元素。
PS：這條Thread的封面圖來自Mid Journey V5，指令由校對了這篇文章之后的GPT-4生成
27 代碼方面。
因為我不怎么寫代碼，所以這方面留給常用的人補充。據說效果很好，寫完之后，改改就能用，節約了大量造輪子的工作。2333雖然是處理自然語言的AI，看起來還是更喜歡機器語言多一些。
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浴中奇思：因為ChatGPT擅長翻譯。讓它寫代碼，本質上也是一種翻譯，把自然語言翻譯成機器語言
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此外，還有非指令類的幾個小技巧，也給大家分享下
30 你和GPT聊天頻道不要太多，但也不要太少。
保留幾個頻道處理不同的問題，比如翻譯助理、校對助理以及閑聊助理，這樣它會更加專業。
或者按照任務制，比如任務A一個頻道，任務B一個頻道，這樣不用每次交待背景。
但是如果開太多頻道，我個人感覺會影響加載速度，可能也加重后端服務器的負擔吧。
31 如果GPT完美地處理了你的任務，你可以說Good Job或者謝謝。
-因為我讓GPT寫指令時，它自己都會加上“謝謝”。
-而且，你適當地給與正反饋，會讓它清楚你想要的需求是什么。這也是神經模型的一部分。
-最重要的是，我真心感謝它，幫我處理了很多事情。
