這些日子，很多小伙伴兒玩兒 ChatGPT不亦樂(lè)乎，甚至陷入了沉迷。

　　他們嘗試了各種 ChatGPT的功能。不少功能強(qiáng)悍到不可思議；當(dāng)然，也有些功能?chē)L試因遇到障礙無(wú)法完成。于是很多用戶(hù)非常失望，覺(jué)得 ChatGPT好像啥都干不了。

　　其實(shí)很多時(shí)候，任務(wù)完成與否以及結(jié)果質(zhì)量高低，和你使用什么樣的輸入文本（prompts）與ChatGPT來(lái)對(duì)話(huà)高度相關(guān)。不少人嘗試了諸多方式，才引導(dǎo) ChatGPT執(zhí)行了某項(xiàng)具體的功能。

　　為了完成某個(gè)目標(biāo)，從頭開(kāi)始一一試用不同 prompts 可能會(huì)耗費(fèi)你很多的時(shí)間。而利用這些時(shí)間，你原本可以做更有意義的創(chuàng)造工作。

　　在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，研究者做問(wèn)卷調(diào)查時(shí)，一般不會(huì)從頭開(kāi)始設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，而是會(huì)參考已有的問(wèn)卷，在其基礎(chǔ)上進(jìn)行適當(dāng)修改，以更好地反映當(dāng)前研究主題；在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，研究者也往往會(huì)在別人的模型上進(jìn)行修改調(diào)整，或者利用獨(dú)特的數(shù)據(jù)集進(jìn)行「微調(diào)」，而不是從無(wú)到有設(shè)計(jì)架構(gòu)，然后從頭開(kāi)始訓(xùn)練模型。這些「復(fù)用」的實(shí)踐，節(jié)約了大量的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本。同樣的道理，在使用 ChatGPT的時(shí)候，自己從頭嘗試編寫(xiě)合適的 prompt 來(lái)讓人工智能完成特定任務(wù)，效率也不夠高。他山之石可以攻玉，我們不妨借鑒 1 別人已經(jīng)測(cè)試過(guò)的優(yōu)質(zhì) prompts。