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最近加密市场波动率下降引发了关注，BTC的波动率达到了历史新低，换句话说就是涨跌幅没那么明显了，当然带来的影响就是做单的难度在增加，不少资金开始关注山寨币市场，这也在情理之中，小狐狸社区推出的VIP服务也帮助了不少人获得了满意的收入。
不过对于打算近期躺平的币圈小伙伴们来说，可能不少人更关注每天的工作等事情。AI的出现虽然解放了不少人的劳动力，但是作为一个优秀工具，一些人在使用的时候反馈体验并不怎么特别好，对工作的帮助很少等等，其实产生这种情况的主要原因是对工具的了解并不深入，因此导致了感觉难用的或者AI不准的误解。
今天我们就从最基础的部分为大家讲解如何能够让AI用起来更加自然，以及帮助自己解决问题，适合大多数人观看，并且门槛较低。
理论篇
首先我们要想让AI为我们干活，那么就必须有以下三点需要具备
1、自己知道什么附加的有用信息
2、自己想要什么结果
3、这件事能不能做成，有没有可能做成
同时我们还需要了解关于AI的一些基础知识，其中包括
1、AI的准确性，是否有误导信息，以及误导信息是如何来的
2、AI得出消息的及时性，是不是最新信息
3、AI对问题的解答能否形成一个流程，方便后面直接套用
对应下来，我们在prompt的时候，需要告诉AI，自己目前所处的场景，AI需要遵守什么规则，然后我们现在让AI做某一件事情，最后让AI给我们答案，这样的流程就可以形成一个完整的prompt，并最后成为一个固定的模板，甚至这个模板经过你优化后，可以借给别人用。
同样我们也需要知道AI的准确性，当涉及到我们的知识盲区的时候，需要我们不断“调教”AI来帮助我们了解盲区，从而完善问题和条件，接着对AI的提问一般不会涉及到最新的消息，目前chatGPT和GPT4都有一定的消息滞后性，也就是说我们可能更希望出现一个帮助归纳总结或帮忙完成其他人以前可能做的事情。
最后形成一个流程就是prompt模板，当下次使用的时候，就可以直接应用，这样就形成了我们自己解决问题的风格。
实践操作
如果上面的理论部分你看不懂，没关系，接下来我们可以通过案例来进行讲解。
首先我们可以通过AI/chatGPT来解决哪些问题？
1、计算类问题，比如统计计算等，当然这类问题，如果你会excel表格可能会更快，因为通过AI计算出来的结果能否直接使用还需要你进行验证，不过一些复杂计算可以直接交给它
2、总结类问题，特别是长文本的总结，互联网信息大爆发时代，每天产生的数据量够我们一年来去阅读，如果你看惯了长篇大论，是时候可以通过chatGPT来进行总结，从而缩短你的时间，同时也方便加工信息
3、信息搜索/解决方案，一些常见的问题，比如软件使用或者软件参数设置等细节性的问题，可能甚至大家平时很少接触到，但是碰到了却需要解决，互联网信息鱼龙混杂，我们可以通过AI来进行搜索筛查，从而节约时间
好了，接下来我们就应该prompt了，在prompt之前，我们先要说出自己的问题，然后才能让AI解答，这里非常关键的就是如何说出自己的问题，方法很多，不过我们最常用的是有两种方法：
第一个是一次性告诉AI所有的前提条件以及你所处的环境，然后提出问题
比如下面的问题，我们看到一个链游的项目白皮书有关代币释放与时间的关系，可以这样说
从上面的提问来看，我们遵守了三个步骤
第一介绍现在有一个玩赚游戏的公式，并介绍了它的背景，以及代币释放、用户增加对代币释放影响等参数，并将公式给出来
第二个我们需要分析代币释放与时间的关系，直接向chatGPT提问
然后可以看到，chatGPT使用了一段代码为我们解释了释放的关系，我们将代码复制到python中，运行即可得到相应的曲线。
另一个案例比如我们常说的奶奶漏洞以及改进版（描述自己或AI所处的场景，然后说出规则，提出问题，最后让AI进行演算，目前已经失效，不过其提问的思维方式值得我们取学习），其实它就是一个最简单的情景带入的模式，会让AI假设自己处于某个场景，然后运算出相应的结果，并符合用户的需求
另外类似的比如网上的一个关于推理的提问案例
可以看到提问者很清晰地将所处的条件一一列举出来，同时提出问题，这样AI通过推理计算给出最后的结果。
这里划重点：**假设二字在AI提问中很关键，**很多时候你要给AI假设一些东西，然后AI解决这类问题的时候准确性会比你直接提出来高不少。
与假设类似的就是你设定好自己的流程程序，让AI根据你的流程来解决问题，这样的场景比如常见于文档内容或资料的总结
比如下面的prompt，适合从一大堆内容中快速找到自己关心的问题，比如总结，我们会这样说
这个prompt的核心是通过将特定内容用特殊符号标注起来，让AI知道它要处理的内容是上面这部分，接着我们就不用再看长长的文章，而是快速要求AI给我们答案，从而节约时间，一般可以用于会议内容记录或者文件资料中找到关键信息等。核心点其实就是让AI做阅读理解题，而我们就是这个出题人。
类似的，比如润色、差错等，都可以在这个过程中向AI提出自己的需求。
**第二个就是一步步进行引导，**我们需要将一个大问题来分解成多个小问题，然后每个小问题都去问AI，通过这种方式引导AI来得出我们想要的结果，这种方式类似于调教的过程，我们的问题相对比较复杂，如果直接询问AI，可能获得的答案并不会很清楚，此时就需要将问题进行分解，并让AI回答分解后的问题，最后获得最终的答案。
Prompt在自己使用熟练后可以直接应用，但是如果想要有耐心一点学习到更多东西，那么就需要用到引导式的提问，通过这种提问，可以获得更多的不知道的内容，从而丰富自己的学识。
一般使用“如何”或“怎么”这样的词语，从一个大方向来提问，比如你想要了解手机市场的状况，可以这样询问：
请问过去两年中销售前十的手机品牌是什么
苹果手机中哪个型号卖的最好
这款手机在什么时候生产，它相对于xxx手机的主要特色是什么
这款手机相较于xxx手机有什么缺点
请对这款手机与xxx手机进行对比总结
这种问题就和我们平时聊天一样，但是其实在我们尝试过程中认为，对提高工作效率帮助相对较少，同时它也不像prompt一样有固定的模板，因此只能进行一些不太重要的问题回答。
产生这种现象的原因是引导式的连续提问往往没有设定限制条件，从而导致答案十分宽泛，且容易产生遗漏，AI获取信息的渠道和我们获取信息的渠道不同，同时AI具有滞后性，因此这种条件下的答案可能并不会十分完美。
总结
对AI的提问，其实核心的方式就是我们将自己带入一个出题人的角色，而AI则应该作为一个考生来回答相应的问题，这样我们就能很容易理解如何向AI进行提问题了，那就是最好能有输入的信息，包括假设或者背景条件等，这样才有可能得到相对准确的答案。
同时这也表明了AI与搜索引擎工具的不同，搜索引擎主要的核心是我们通过关键词来寻找答案，我们先要想象哪里可能存在答案，它会因什么形式存在，然后提炼出关键词，比如“arbitrum空投”或者“zksync交互”、“scroll融资”这样就可以看到相应的链接，通过链接来查找最新信息。
而AI则更倾向于解决我们存在的问题，比如“对这篇文章进行总结”“计算一下收益率”等更加细节化的问题，这种差异也会使我们能够解决不少比较浪费时间的麻烦事情，从而真正提高效率，实现价值的提升。
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