ChatGPT 中文手册+AI工具指南

第1集：创业者四象限理论及GPT提示词

来自真格基金的创业者四象限理论： -有连续创业经验的“老司机”、 -充满创造力的“小天才”、 -具有企业家精神的“科学家”、 -有大公司重要业务带队经验的“操盘手” 用GPT整理成了表格：

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第2集：最佳CHATGPT提示词帮你掌握CHATGPT

最佳CHATGPT提示词可以帮助您掌握CHATGPT：建议新手死记硬背

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第3集：CHATGPT提问优化指南

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第4集：5个ChatGPT 赚钱思路

有一些思路挺新奇：

虚拟讲故事之夜想法 - 举办虚拟讲故事会议，让 ChatGPT 讲故事，并收取少量入场费。这就像一个虚拟的篝火之夜，以人工智能为叙述者。
人工智能驱动的个性化礼品服务使用 ChatGPT 根据客户输入创建独特的定制礼物。这些礼物可能包括：诗歌、短篇小说
交互式学习电子书使用 ChatGPT 制作 AI 生成的测验、交互式学习材料甚至整本教科书。
人工智能工具培训提供研讨会和网络研讨会，教人们和企业如何使用 ChatGPT 等工具来实现自己的目的。
聊天机器人开发 ChatGPT 可以为组织提供引人入胜的聊天机器人，改善客户联系并自动化重复性琐事。

第5集：50个开发者工具

人工智能不会抢走开发人员的饭碗。但使用它的人可以！以下是每个网络开发人员都应该了解的 50 种人工智能工具：
1、http://Codeium.com：利用人工智能获得编码超能力
2、http://beta.openai.com/codex-javascript-sandbox....：用人工智能将自然语言翻译成代码
3、http://go.deepopinion.ai：无需代码即可为文本和文档流程构建企业级 AI 自动化
4、http://Deepcode.ai..：通过基于 AI 的代码审查，实时获取代码中关键 bug 的通知
5、http://Gitfluence.com：利用人工智能查找所需的 Git 命令
6、 http://Humata.ai：利用人工智能从 PDF 文件中获取答案
7、http://Jam.dev：用 AI 在几秒钟内报告错误
8、http://Releasenote.ai：使用 GPT-3 简化发布说明
9、 http://Tensorflow.org：利用谷歌开源库构建和训练自己的人工智能模型
10、http://Pytorch.org：使用 Facebook 的开源库构建和训练自己的人工智能模型
11、http://Keras.io：利用此高级 API 构建和训练自己的人工智能模型
12、http://Scikit-learn.org：利用这个流行的 Python 库构建和训练自己的人工智能模型
13、IBM Watson Studio：在云中构建和部署人工智能模型
14、Microsoft Azure Machine Learning Studio：在云中构建和部署人工智能模型
15、http://Huggingface.co：使用最先进的转换器构建和训练自己的人工智能模型
16、 http://Openai.com：大规模构建和部署人工智能模型
17、 http://Dataiku.com：在企业中构建和部署人工智能模型
18、 http://MLflow.org：利用这一开源平台管理端到端机器学习工作流
19、 http://Kubeflow.org：利用这一开源平台在 Kubernetes 上运行机器学习工作流
20、 http://Databricks.com：在云中协作开展大数据、机器学习和分析项目
21、 http://Cloudera.com：利用这一企业数据平台大规模构建和部署人工智能模型
22、谷歌云 AutoML：用最少的编码建立自定义机器学习模型
23、亚马逊 SageMaker：在云中构建、训练和部署机器学习模型
24、Azure 机器学习：在云中构建、训练和部署机器学习模型
25、http://ML.NET：用 C# 和 .NET 构建自定义机器学习模型
26、 http://BigML.com：在云中构建和部署机器学习模型
27、 http://Algorithmia.com：在云中将机器学习模型作为微服务部署
28、 http://H2O.ai：利用这一开源平台构建和部署机器学习模型
29、 http://Rapidminer.com：使用此开源平台构建和部署机器学习模型
30、 http://Orange.biolab.si：使用此开源平台构建和部署机器学习模型
31、TensorFlow.js：在浏览器和 Node.js 上训练和部署机器学习模型
32、英伟达 CUDA 工具包：使用英伟达™（NVIDIA®）GPU 加速人工智能计算
33、http://ONNX.ai：在不同框架和平台之间转换人工智能模型
34、英特尔® OpenVINO™ 工具包分发版：针对英特尔硬件优化人工智能模型
35、PyTorch Lightning：将 PyTorch 模型扩展至海量数据集和集群
36、 http://Ray.io：利用这一开源平台构建和扩展分布式人工智能应用
37、 http://Pachyderm.com：利用这一开源平台构建可扩展的端到端数据科学工作流
38、 http://DataRobot.com：利用这一企业平台实现机器学习自动化
39、谷歌云 TPU：利用谷歌的定制硬件加速人工智能计算
40、IBM Watson Machine Learning：在云端或企业内部构建、训练和部署机器学习模型
41、微软认知工具包（CNTK）：利用这一开源工具包构建和训练深度学习模型
42、Apache MXNet：利用这一开源框架构建和训练深度学习模型
43、TensorFlow Extended (TFX)：利用这一开源平台构建和部署机器学习管道
44、Kubeflow Pipelines：利用这一开源平台在 Kubernetes 上构建和部署机器学习管道
45、 http://Polyaxon.com：利用这一开源平台构建和部署机器学习模型

第6集：使用 ChatGPT 高效学习的套路

搜索引擎的特点是：你必须明确地知道自己要什么，这样才能给出准确的搜索关键词，搜索引擎才能帮你找到你需要的信息。

类比前文说的「知识模型」的概念，搜索引擎擅长的，是给出这个模型的一个切面的所有信息。比如你遇到了一个 bug，把报错信息贴上去搜一下，大概率可以找到这个 bug 的成因以及解决方法。

但现在的问题是我作为初学者，对 k8s 里面的很多概念理解都不准确，按照我已知的信息进行推理，k8s 应该是一个数据库才对，但事实与我的推理并不相符，那么我哪里理解错了？正确的理解方式是什么？

对于我的这些问题，搜索引擎无法回答，毕竟搜索引擎能做的只是索引已有的数据，即便以前有人也问过类似的问题，但往往没有官网文档和技术社区的权重高，很可能被淹没在互联网的海洋中，难以被找到。

这就是传统搜索引擎的一大痛点：无法直接回答类似「对不对」「哪里出错了」这类问题。

所以在过去，我学习新技术的过程其实就是借助搜索引擎收集知识碎片，然后在脑海里整理这些碎片形成一个完整的知识模型，并不断在实践中完善和修正这个模型。

当然，一个最高效的办法就是抱大腿，找一个这方面比较有经验的大佬，把我自己想不通的地方清楚地表述出来，那么对方可能随手画个图外加三两句话就能把整个逻辑理清楚，让我豁然开朗。

不过万一找不到大佬怎么办呢？换做以前，恐怕只能继续硬着头皮找资料看代码，效率比较低。而现在，chatGPT 就可以扮演一个技术巨佬的角色，7x24 小时提供问答服务。

chatGPT 可以理解聊天上下文，所以我经常会对 chatGPT 的解答中的一部分细节发起质疑，进行更深入的探讨，它完全能理解我的意思，几乎都能给出准确的答案解决我的疑惑。

那么经过这么长时间的深度体验，我可以说 chatGPT 是传统搜索引擎的强力外援，怪不得微软 bing 整合 chatGPT 会让各个搜索大厂那么紧张呢。不过神仙们打架咱也不配掺和，接下来分享一些我使用 chatGPT 的一些技巧。

ChatGPT 使用技巧

如果想让搜索引擎返回准确的结果，需要一定的技巧来构建关键词。如果想最大化发挥 chatGPT 的能力作为搜索引擎的补充，也需要一些小技巧。

1️⃣ 尽量使用英文和 chatGPT 交流。
我们这篇文章主要是探讨利用 chatGPT 学习新技术嘛，那么不可否认一手的技术文档还是英文居多，所以 chatGPT 学习的相关数据肯定也相对较多，更有利于得到准确详尽的答案。
另外，中文的文本生成相比英文的文本生成要复杂，所以中文交流的响应速度会明显慢于英文交流。

2️⃣ 多用反问的方式和 chatGPT 交流。
比如说多用「我认为 xxx，你看我理解的对吗」这类句式提问，少问诸如「xxx 是什么」这样的问题。
不是说 chatGPT 不能回答「xxx 是什么」这类问题，而是说传统的搜索引擎更适合干这个，还能给你更丰富的信息，那何必问 chatGPT 呢？

3️⃣ 一条消息只包含一个问题，且尽可能多地提供问题的上下文。
说到底，这就考验把问题描述清楚的能力了，其实可以有很多方法。
比如前文举的我初学 k8s 时的问题，我可以这样问 chatGPT，先来一个引导式的提问：在 k8s 里面，所有资源都是 API Object，对吗？
得到 chatGPT 肯定的回复，然后我开始挖坑：那么 k8s 其实就是一个存储 API Object 的数据库，对吗？
chatGPT 就会告诉我，我这样想是不对滴，API Object 并不是简单的静态数据，巴拉巴拉。然后我再根据它的回复不断追问并提出自己的看法求指教，最终把整个知识框架梳理清楚。

4️⃣ 放开思路去提问，比如让 chatGPT 通过类比、举例的方式讲解问题。
chatGPT 的能力比我们之前用过的人工智障强太多了，我们可以尝试向它提出一些难度更大的问题。
比如，很多时候代码的解释性比文字更强，那么我可以直接要求 chatGPT 写一段 demo code 出来，反正看不懂的话还可以追问。

第7集：ChatGPT 插件安装使用教程（附插件汇总）

ChatGPT是一款基于人工智能技术的聊天机器人插件，可以与用户进行自然语言交互，并提供多语言支持和个性化定制功能。同时，该插件还具备丰富的功能，包括但不限于自动回复、语音识别、智能推荐等。ChatGPT 插件采用最先进的自然语言处理技术，可以理解用户的意图，并作出智能回复，从而提供高效、便捷的交互体验。
安装方法

打开 ChatGPT ，选择 GPT-4 模型，选择 Plugins 模式
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点击下拉箭头打开已安装插件列表，拉到最底下点击 Plugin Store
打开 ChatGPT Plugin Store ，选择 All ，翻页找到插件，如下方所示，点击安装按钮。
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点击下拉箭头打开已安装插件列表，找到插件，勾选以启用
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如下图是已经启用了某个插件的界面显示效果
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插件汇总
ChatGPT400+插件解析和用法202308.pdf

第8集：ChatGPT提示词学习网站

首先给大家几个好用的提示词学习网站，建议立即收藏！

1、Prompt Engineering Guide

这个是基于GitHub开源项目搭建的ChatGPT提示词学习网站，包含了比较基础全面的提示词用法和示例，如果对此开源项目感兴趣的同学可以点击https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide此地址查看。

2、quickref.me

此网站是汇集了各种前沿技术的学习网站，信息来源都是GitHub上多位大佬贡献的，ChatGPT也是最近更新的板块儿，此项目也是开源项目

3、learnprompting.org

此网站也拥有较为完善的ChatGPT提示词学习资源，该项目是有6万多名用户和3万多名discord成员共同完善的。

4、Awesome ChatGPT Prompts

此网站提供了很多很棒的提示案例，都是贡献者实践的结果，可以收藏使用，文末的提示词文档大部分都来源于这里。同时该网站还提供了桌面开源应用程序的安装、免费的“ChatGPT”

第9集：ChatGPT能干什么？

ChatGPT能干什么？

以下是ChatGPT自己总结的：

回答问题：ChatGPT可以回答各种各样的问题，包括常见知识问题、实际指导、解释概念等。它通过从其训练数据中获取的知识来提供答案。
提供信息：ChatGPT可以提供关于人物、地点、历史事件、科学知识等方面的信息。它可以帮助你查找特定的事实或解释特定主题。
进行创造性写作：ChatGPT可以帮助你生成文章、故事、诗歌等文本。你可以给它一个主题或一些初始内容，然后它将帮助你继续写作。
编程帮助：ChatGPT可以为编程问题提供支持和指导。你可以向它提问关于特定编程语言、算法、错误排查等方面的问题，它会尽力给出解决方案和建议。
聊天对话：你可以与ChatGPT进行对话，分享你的想法、感受和问题。它会尽力与你进行有意义的对话，并提供帮助和支持。
创意和灵感：如果你需要一些关于艺术、写作、设计或创意方面的灵感和想法，你可以与ChatGPT交流。你可以分享你的创意或提出一些问题，它可能会提供新的视角和建议。
学习辅助：如果你正在学习某个主题，无论是数学、历史、科学还是语言学，ChatGPT可以作为一个学习伙伴。你可以向它提问相关的问题，请求解释和例子，以加深对知识的理解。
语言和写作支持：如果你需要帮助改善写作技巧、提高语言表达能力或者需要编辑和润色你的文本，ChatGPT可以提供一些建议和反馈。你可以与它分享你的写作，并请教如何改进。
旅行建议：如果你计划旅行，你可以向ChatGPT询问关于目的地的信息，包括旅游景点、当地文化、美食推荐等。它可以为你提供一些旅行建议和建议的行程规划。
娱乐和休闲：如果你只是想和ChatGPT聊天、分享笑话、谈论电影、音乐或其他娱乐话题，它也会陪伴你进行闲聊。

首先要强调一点的是目前ChatGPT所回答的内容并不是正在的理解能力，它的回答是基于统计模型和预测，并可能不总是准确或完整地。因此，在处理重要或关键性问题时，仍然需要审慎对待和验证信息。
虽然如此，但是ChatGPT4目前训练的数据量是数千亿级别的，已经超过了人类的神经元数量，不敢保证某一天它会具备人类的自我意识的能力。

第10集：ChatGPT提示词解读及实例

提示词在ChatGPT中的作用

正如前面提到的，ChatGPT 对话中使用的提示质量会显著影响对话的成功。定义明确的提示有助于确保对话保持正常并涵盖用户感兴趣的主题，从而提供更具吸引力和信息丰富的体验。
那么，什么是好的 ChatGPT 提示，您如何制作有效的提示来推动引人入胜且信息丰富的对话？有几个关键原则需要牢记：

描述清晰：清晰简洁的提示将有助于确保 ChatGPT 了解手头的主题或任务，并能够生成适当的响应。避免使用过于复杂或模棱两可的语言，并在提示中尽可能具体。
重点突出：定义明确的提示应具有明确的目的和重点，有助于指导对话并保持对话正常进行。避免使用过于宽泛或开放式的提示，这可能会导致对话脱节或注意力不集中。
内容关联：确保你输入的提示和对话相关。避免引入不相关的话题或切线，以免分散对话的主要焦点。
通过遵循这些原则，您可以制作有效的 ChatGPT 提示，以推动引人入胜且信息丰富的对话。接下来详细说一下提示的细节。

制作清晰简洁的提示的好处

制作清晰简洁的提示有很多好处，可以帮助你和 ChatGPT 对话引人入胜且信息丰富。一些主要优势包括：

提高其理解力：通过使用清晰而具体的语言，您可以帮助确保 ChatGPT 理解手头的主题或任务，并能够生成适当的响应。这可以产生更准确和更相关的响应，从而使对话更具吸引力和信息量。
增强其专注力：通过为对话定义明确的目的和重点，您可以帮助指导对话并保持对话正常进行。这有助于确保对话涵盖用户感兴趣的主题，并避免切线或干扰。
提升对话效率：使用清晰简洁的提示也有助于提高对话效率。通过专注于特定主题并避免不必要的切线，您可以确保对话保持正轨并更及时地涵盖所有关键点。
总体而言，制作清晰简洁的提示有助于确保您的 ChatGPT 对话引人入胜、信息丰富且高效。

有效和无效的 ChatGPT 提示示例

为了更好地理解制作有效 ChatGPT 提示的原则，让我们看一些有效和无效提示的示例。
有效的聊天GPT提示：

“你能总结一下《洞见》一书中的要点吗？”此提示重点突出且相关，使 ChatGPT 可以轻松提供请求的信息。
“巴黎最好的素食餐厅是什么？”此提示是特定且相关的，允许 ChatGPT 提供有针对性和有用的响应。
无效的聊天GPT提示：
“你能告诉我关于这个世界的什么？”此提示过于宽泛和开放，使 ChatGPT 难以生成重点突出或有用的响应。
“你能帮我做作业吗？”虽然此提示清晰而具体，但它过于开放，无法让 ChatGPT 生成有用的响应。更有效的提示将指定手头的特定主题或任务。
“你怎么样？”虽然这是一个常见的对话开始，但它不是一个定义明确的提示，也没有为对话提供明确的目的或重点。
通过比较这些示例，您可以了解制作有效 ChatGPT 提示的原则。在接下来的章节中，我们将更详细地研究这些原则，并探索制作清晰简洁提示的特定技术。

一个好的提示词制作模版=角色+目的+期望+要求：

角色：描述清楚ChatGPT需要充当和扮演的任何角色，目的是让其带入具体的场景进行回答。例如扮演旅游向导。
目的：描述清楚ChatGPT需要让你扮演此角色的目的是什么。例如扮演旅游向导，给我讲解相关旅游地。
期望：描述清单希望ChatGPT帮我们解决什么样的问题。例如扮演旅游向导，给我讲解相关旅游地，解决我对某个旅游地历史和风景不了解问题。
要求：对ChatGPT的有什么样的要求需要补充完成。例如扮演旅游向导，给我讲解相关旅游地，解决我对某个旅游地历史和风景不了解问题，要求以俏皮的口吻讲解，且接下来我会给出某个旅游地，你不需要做其它多余回复，只需要做讲解就行。
以上是一个简单好用的提示词制作模版，大家可以按照此原则，根据自己的需求来制作一个提示词模版

成功的 ChatGPT 提示真实示例

在本章中，我们将查看用于实现特定目标的成功 ChatGPT 提示的真实示例。这些示例将说明清晰、简洁的提示如何帮助引导 ChatGPT 对话朝着有意义的方向发展并实现特定结果。
示例 1：英语翻译和改进者
提示：我希望您充当英语翻译，拼写校正者和改进者。我会用任何语言和你说话，你会检测语言，翻译它，并用我的文本的更正和改进版本回答，用英语。我希望你用更漂亮、更优雅的高级英语单词和句子代替我简化的 A0 级单词和句子。保持含义相同，但使它们更具文学性。我希望你只回复更正，改进，没有别的，不要写解释。我的第一句话是“爱伊斯坦布尔和城市”
在此示例中，ChatGPT 用作英语翻译器和改进器，提供英语文本的更正和改进版本。提示是具体和有针对性的，清楚地概述了对话的目标和期望。使用“充当”描述有助于为 ChatGPT 提供明确的方向和指导。
示例 2：面试官
提示：我希望你扮演面试官。我将成为候选人，你会问我这个职位的面试问题。我希望你只以面试官的身份回答。不要一次写下所有的保护。我希望你只接受我的采访。问我问题并等待我的回答。不要写解释。像面试官一样一个接一个地问我问题，然后等待我的回答。我的第一句话是“嗨”。
在此示例中，ChatGPT 用作面试官，提出问题并等待答案。提示是具体和有针对性的，清楚地概述了 ChatGPT 的角色和对对话的期望。使用“充当”黑客有助于为 ChatGPT 提供明确的方向和指导。
示例 3：JavaScript 控制台
提示：我希望你充当JavaScript控制台。我将键入命令，您将回复JavaScript控制台应显示的内容。我希望你只回复一个唯一代码块中的终端输出，没有别的。不要写解释。除非我指示你这样做，否则不要键入命令。当我需要用英语告诉你一些事情时，我会通过将文本放在大括号内{像这样}来做到这一点。我的第一个命令是控制台.log（“Hello World”）;
在此示例中，ChatGPT 用作 JavaScript 控制台，为特定命令提供输出。提示是具体和有针对性的，清楚地概述了 ChatGPT 的角色和对对话的期望。使用“充当”黑客并包含有关如何与 ChatGPT 通信的具体说明有助于提供明确的方向和指导。
示例 4：Excel 工作表
提示：我希望您充当基于文本的 excel。您只会回复我基于文本的 10 行 Excel 工作表，其中行号和单元格字母作为列（A 到 L）。第一列标题应为空以引用行号。我会告诉你要写什么到单元格中，你只会将excel表格的结果作为文本回复，没有别的。不要写解释。我会给你写公式，你会执行公式，你只会把Excel表格的结果回复为文本。首先，回复我空纸。
在此示例中，ChatGPT 用作基于文本的 Excel 工作表，提供特定公式和命令的结果。提示是具体和有针对性的，清楚地概述了 ChatGPT 的角色和对对话的期望。使用有关如何与 ChatGPT 通信的具体说明有助于提供明确的方向和指导。
示例 5：英语发音助手
提示：我希望你担任土耳其语人士的英语发音助理。我会给你写句子，你只会回答他们的发音，没有别的。答复不能是我句子的翻译，而只能是发音。发音应使用土耳其拉丁字母进行语音。不要在回复上写解释。我的第一句话是“伊斯坦布尔的天气怎么样？”
在此示例中，ChatGPT 用作土耳其语使用者的英语发音助手，提供特定句子的发音。提示是具体和有针对性的，清楚地概述了 ChatGPT 的角色和对对话的期望。使用“充当”黑客并包含有关如何与 ChatGPT 通信的具体说明有助于提供明确的方向和指导。
示例 6：旅行指南
提示：我想让你充当旅行指南。我会写给你我的位置，你会建议一个靠近我的位置的地方。在某些情况下，我也会给你我将要去的地方的类型。您还会向我推荐靠近我的第一个位置的类似类型的地方。我的第一个建议请求是“我在伊斯坦布尔/贝伊奥卢，我只想参观博物馆。
在此示例中，ChatGPT 用作旅行指南，根据特定位置和地点类型提供要访问的地点的建议。提示是具体和有针对性的，清楚地概述了 ChatGPT 的角色和对对话的期望。使用“充当”黑客并包含有关如何与 ChatGPT 通信的具体说明有助于提供明确的方向和指导。
示例 7：抄袭检查器
提示：我希望你充当抄袭检查员。我会给你写句子，你只会在给定句子的语言的抄袭检查中回复而不被发现，没有别的。不要在回复上写解释。我的第一句话是“为了让计算机像人类一样行事，语音识别系统必须能够处理非语言信息，例如说话者的情绪状态。”
在此示例中，ChatGPT 被用作抄袭检查器，提供特定句子的抄袭检查结果。提示是具体和有针对性的，清楚地概述了 ChatGPT 的角色和对对话的期望。使用“充当”黑客并包含有关如何与 ChatGPT 通信的具体说明有助于提供明确的方向和指导。