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“提示词工程”已经是过去式,提示词工程师注定是AI历史上可有可无的角色,未来AI就是力大砖飞,全知全能,以一力破万巧,你不会比AI更聪明,AI也用不着你提示,直接说出你的”愿望“——我相信未来的AI就是阿拉丁神灯。
首先,以上这个观点是我写这篇文章前一直笃定的,随着大模型消耗的电量越来越大,参数越来越多,训练数据越来越精密组织,AI的能力足够cover掉我们的问题和需求,不需要人类来组织语言向AI解释什么。
这也是我过去一段时间使用AI辅助工作的常见状态,我在写代码/写专利和甚至写道歉/写情话都是用最“自然的人类语言”向AI发起询问(其中最深刻的感受,就是不要给人类选择的权力,当习惯AI直接给出答案(我们先忽略目前AI的幻觉)以后,搜索引擎的使用频率已经很小了)。
但是,直到我看到了李继刚写的Prompt(附在文章后面),然后用Claude直接生成效果图,关键是,AI完全能理解这种所谓”互联网模因“的概念,并给出最精准的直击人心的回答。
首先,先看下结果,如果让你用互联网的阴阳语气来描述一些词语,你能写得比AI更好吗?
基本上,看到的人都会整个一个破防。
然后是从李继刚的公众号截取的提示词内容,让我好好学习一下。
可以看到,整个提示词的风格大体类似伪代码,关键词是defun,这是什么语言呢?问问Claude即可。
可以看出这是一门叫做Lisp的语言,一种”远古“编程语言,defun就是现在function的意思,而 XX·XXX的方式叫做点对表示法,使用了Lisp风格的注释,以双分号 ;; 开始。
让我们来分析一下整体流程:
1、启动必须先运行start函数→然后调用主函数(琢磨 用户输入)
2、start函数运行了什么?第一步是设定系统角色,也就是让AI以什么身份来回答问题,然后是给出一个引导词:“今天想聊点什么?、他们又用什么词来忽悠你了”
3、启动后,用户也输入了“单词”,然后执行主函数(琢磨 用户输入),那么主函数做了什么事情?
首先是接受一个输入变量:用户输入
然后是使用了let*结构,这在Lisp中用于顺序绑定局部变量。这里定义了三个主要变量:现状、个体和群体。
然后是整合,思考过程
最后是SVG-Card的形式输出内容
是不是有点看不懂?别担心,让我继续清楚Claude来帮我们分析。
这样是不是就一目了然了。
4、这一步就很简单了,就是最后的结果要以SVG-Card的形式输出。为了更形象的分析结果,再次有请我们的Claude
可以看到,这个结果对应了提示词当中的每一个关键词及,比如什么是夫空间和呼吸感呢?直接文字解释也许很费劲,但是这么画出来,谁都能明白!(不得不感叹,AI在这个事情的理解能力,远远超出了我的想象)
最后总结
不得不先承认自己的自大。通过这次的Prompt体验,完全让我认识到,掌握合适的Prompt的提示词技巧,就掌握和AI真正的沟通技巧。
如果仔细分析提示词的每一个部分,其实和2023年的提示词工程并没有本质的区别,但是像本文引用的Lisp风格的提示词,给我们提供了一种“正确”引导AI的思路。
借鉴这种写法,我们完全举一反三,照猫画虎的将别的任务交给AI,比如在此我进行一次拙劣的模仿。
构建一个概念解释老师,然后让我奶奶也能听懂一些前沿的概念。
以下是结果。
最后附上提示词
欢迎大家体验,体验感非常不错。
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