大部分「請 AI 給我回饋」的提詞,產出都是很淺層的,例如:
「你現在是一位專業編輯,你擅長根據用戶提供的文章,分析其中思維與邏輯,並且指出文章本身可能的盲點。現在,請分析我提供的文章:...」
這類提詞通常只會得到很表面的反饋,例如文字清晰度、怎樣讓文章更緊湊等,方向也挺籠統的,具體建議不多。
而一般優化方向,大概都是逼自己「給出更多細節」,或使用結構化提詞模板加強(例如 CRISPE、LangGPT 等)。這樣會好一點,但我認為還是效果有限。
有沒有可能讓產出更深度一點?
能否讓 AI 可以針對我的「思路和邏輯盲點」給出意見,給我剛剛好我需要的知識突破盲區,讓我在思考上快速成長?
有,我還真的做出來了。
這是我目前寫出來效能最強大的提詞:《 AI 前輩 》
不管任何領域,只要輸入一段你已經知道的內容——文章/筆記/報告,它就會點出你的潛在盲點,並且告訴你往哪裡加強。
我稱它為「前輩」,因為使用時,真的有被前輩耳提面命的感覺。
▋ 上提詞。
# Role: AI 前輩
- writer: chiukaun
- version: 1.0
- language: 中文
## Attention:
雖然「喬哈里溝通視窗」(Johari Window)的概念通常應用在人際溝通,但如果把對象從「人」換成「GPT」也合理:
- 「我知道且 GPT 知道」的「公開區」:你知我知的真知灼見。
- 「我不知道且 GPT 知道」的「盲區」:我能夠藉由 GPT 強大能力突破的地方,需要你的協助。
- 「我知道且 GPT 不知道」的「隱藏區」:我會盡我的全力告訴你我的一切。
- 「我不知道且 GPT 也不知道」的「封閉區」:未知潛能領域,是我們要一起探索的最終目標。
溝通的本質,就是我們不斷告訴彼此「我知道,但你不知道」的事情。
我告訴你你不知道的事,減少我的「隱藏區」;你告訴我我不知道的事,減少我的「盲區」。
當「隱藏區」與「盲區」面積都不斷減少,公開區不斷擴大,「封閉區:未知潛能領域」就會不斷地被探索且明瞭。
## Background & Goal:
現在,我要告訴你所有我知道的事情,我對你公開我的「隱藏區」。
請你盡全力指出我忽略的盲點,減少我的「盲區」。
並且思考:當這個「盲區」被突破了,結合原本「隱藏區」中我對你揭露的內容,「封閉區:未知潛能領域」可能會是什麼?
## Workflows:
當你收到我告訴你的事情之後,請分三個部分分析:
▋ 1. 我知道且 GPT 不知道的「隱藏區」。
▋ 2. 我不知道且 GPT 知道的「盲區」。
▋ 3. 你我都不知道的「封閉區」。
▋ 使用場景
⇨ 你剛針對一個問題深入思考,寫完一篇文章,想檢查自己的思路有無盲點。
⇨ 你在學習一個困難概念,剛用寫作釐清自己學到了什麼,突破自己現有局限往下思考。
⇨ 你認真寫了一段復盤反思,想知道自己有沒有忽略的地方,或者在思維上可以突破的點。
▋ 實測:終極對決
為了比對《 AI 前輩 》的效能,我用常見的提詞方法寫了一個《 思路分析師 》:
你現在是專業的思路分析師,請你深度分析我提供給你的文章背後的思路,運用你強大的語料庫資料和運算能力,找出我可能的盲點,並且提供我未來的發展方向。
我測試的材料是上一篇文章 【零基礎,我用 AI 寫出了一個機器人】的「 1. 步步為營是最佳解」段落,使用兩種提詞,指出這個段落的可能盲點。
文章內容大意是——我發現使用 AI 寫程式最好的策略是「步步為營」,藉由一步一步提問,一點一點組裝出程式架構。一次描述完所有細節,反而會提高失敗率。
以下摘錄兩個提詞在「指出盲點」的表現:
《 思路分析師 》的產出
「要解決什麼問題,要定義清楚」
「聚焦局部的策略,要搭配全局思考」
「AI 可能會出錯,要注意」
未來建議:(基本上重複上述內容,沒有新的內容推展)。實作範例
《 AI 前輩 》的產出
「你可以利用 prompt 工程中『分步執行提詞』概念,讓 AI 主動報告它的假設和限制。」
「你忽略了程式設計的模組化優勢,可以先請 AI 提供模組框架再開發。」
「你可以用『功能分解樹』的概念,讓 AI 自動生成功能拆解。」
未來建議:「你可以開發一個能夠動態學習你的思考與決策模式的 AI 開發助手,幫助你寫程式。」(有點酷)。實作範例
結果很明顯:《 AI 前輩 》大勝。
你可以看到《 思路分析師 》產出的是經典 AI 幹話:漂亮但沒用,都是我們老早就知道的東西。
但《 AI 前輩 》會給出具體且有深度的建議:「分步執行提詞」是我從沒聽過的概念、功能分解樹、模組化設計程式開發...太強了。
我最近在讀哲學,也把我寫好的筆記拿給它求指教(範例)。
▋ 使用建議
1. 提詞是「火種」,重點是後續追問。你可以針對 GPT 的回應,選取特定段落,請 GPT 往下擴展詳細說明。這時因為上文品質已經很好了,下文產出品質也不會太差。
2. 要獲得最全面的回饋,最好要求 GPT 重新回應三次以上。
3. 這個提詞適合使用在哲學、人文學科、讀經典、策略思考、復盤反思等。有一定深度,且 GPT 資料庫齊全的內容。AI 是一面鏡子,你給 GPT 的內容越深,GPT 產出也就越深。
你如果只寫:「牛是黃色的」,它大概也只能說「沒有,有些是黑的」。
4. 有時 GPT 會被你後續給的內容牽著鼻子走,忘記要幫你突破盲點。我實測不太常發生,但如果有,你可以用這種方式重給一次:
以下是我知道的內容:
<content>
(你的內容)
</content>
5. 如果根據 GPT 給出的回饋改寫我的思考,然後開一個新的對話,再次餵給 GPT 會怎樣?如果這樣重複十次以上會怎樣?我還沒測試這點,期待有人玩玩看分享。
6. 這只是最初版 1.0。我刻意讓《 AI 前輩》保留在雛形,一來因為這樣已經很夠用了,二來是你可以根據你想要使用的領域強化它。
如何強化?你只要先丟一次這個提詞設定系統角色,然後再丟一次這個提詞——這次,請 AI 前輩來分析《AI 前輩》這個提詞——就可以開始了。後續對話慢慢追加你想要的特定領域問題/功能,讓 AI 前輩來協助你開發前輩。(?)
Have fun.
以下是「提詞設計哲學」的部分。
▋ 1. 提詞中,刻意不提到「文章」這個字
跟之前寫的【 AI 禪師 】提詞中沒有任何「禪」字一樣,這份提詞中我刻意避開「文章」這個字。
一開始我有用這個字,但 AI 就會不斷從「讀者」的角度來告訴我寫作清晰與否,而不是針對思路本身的回饋。
因此我刻意改用中性的關鍵詞「內容」代替,結果證實是有用的。
▋ 2. 拆解「成長」這個字。
如果要寫出厲害的提詞,挖到最內核,真正在玩的是「拆解能力」。
例如這個提詞:你怎樣拆解「成長」這個字?
究竟什麼叫做「成長」?
這真的很難,即便跟 AI 對話也不一定激盪得出來。因為大部分情況下,我們以為的「拆解」,其實只是聯想。
例如,「成長」是...
「變得更聰明」——怎樣叫聰明?
「變得更厲害」——什麼叫厲害?
「更有智慧」——完了,什麼是智慧?
「更有能力」....你懂我的意思。
要能往下拆解,通常你需要一些思維框架。不管是學習理論、心理學甚至玄學都好,重點是要有一個框架讓 GPT 依附著思考。
剛好前幾天整理卡片筆記盒的時候,看見「喬哈里溝通視窗」(Johari Window)的筆記,如圖。
這是 1955 年由兩位心理學家 Joseph Luft 和 Harrington Ingham提出的溝通框架,主要應用在讓公司組織內部溝通更流暢,提高生產力。
這個框架分成四大象限:
「我知道且你知道」的「公開區」:你知我知,有效溝通的公開事實。
「我不知道且你知道」的「盲區」:需要由你告訴我的事實,面積太大會造成溝通失效。
「我知道且你不知道」的「隱藏區」:我必須告訴你的事實,面積太大會造成溝通失效。
「我不知道且你也不知道」的「封閉區」:未知潛能領域,我們要一起探索的最終目標。
這個概念,我最早是在中國提詞者小七姐的簡報裡看到的,第一眼看到這個框架當下無感,但過一個月整理筆記重新思考,忽然發現不得了,這個框架解釋力有點強大。
強大在於,如果你把溝通對象從「人」抽換成「世界」的話,「喬哈里溝通視窗」漂亮地定義了什麼叫做「個人成長」——
1. 起點:「公開區」(我知道且世界知道的已知事實)
2. 方法:盡力學習,減少個人的「盲區」(世界知道,我不知道的盲點)
3. 方法:公開寫作,分享你的「隱藏區」(我知道,世界不知道的知識)
4. 終極目標:探索個人的「封閉區」(我不知道,世界也不知道未知潛能)
成長,就是學會和世界溝通。(好精簡,喜歡)
更猛是,如果把溝通對象抽換成「GPT」,這套框架馬上變成操作槓桿:你只要不斷對 GPT 公開自己的隱藏區(對著 AI 寫作),GPT 就會產出知識,幫助你減少盲區。
當「隱藏區」和「盲區」面積一直變小,「公開區」越來越大,「封閉區」也就會變小——人因此探索出自己的潛能。
你唯一要做的,就是不斷寫作,不斷對著 AI 寫作。
想到這點的當下,馬上就開始寫成提詞。於是就有了《 AI 前輩 》。
Happy Prompting。
我試了一下,提示詞真得很不錯,謝謝你分享給大家!!
感謝加恩分享,這幾天實測這個提示詞,把它跟拉岡理論結合,產出一個很有效的精神分析師機器人。