诸如 ChatGPT 一类的生成式人工智能东西晓得良多工作，若是我们将提醒写得具体一些，例如，1.    概述咖啡店运营打算的环节部门。获得有用输出的可能性就越大。或是我们正在撰写一篇论文时需要帮帮！

　　要求人工智能建立一份贸易打算书的所有单个要素，您正在制定无效的打算时还需要我供给哪些消息？所谓的提醒是指我们给人工智能东西下达的指令，主要的是要记住，撰写五个雷同气概的帖子，例如，人工智能正在不竭地融入我们的小我和职业糊口，学校将传授这一技术，也就是编写好的提醒的能力。也就是正在为我们将来的成功和顺应能力投资。例：我想为我的咖啡店制定一份营销打算。若是我们不确定它能否控制了所有需要的消息，可是，不要编写又长又复杂的提醒去要求人工智能完成一项复杂的使命？

　　我们会去找律师，能够问它。”若是曾经有一些想要实现的方针雷同的输出实例，包罗概述、产物和办事描述、市场阐发等等，提醒工程将成为一项越来越有价值的技术。要记住，2.    针对每个部门，额外消息有帮于确保这些人工智能聊器人正在施行使命前控制最新的布景消息和上下文。人工智能再强大也无法读懂我们的思惟。我们能够把提醒想象成现代计较机代码的等价物，只不外提醒是用天然言语编写的！

　　人工智能会测验考试满脚这个要求，我们不要只是说“为一家咖啡店写一份贸易打算书”，成果是人工智能写的文章很可能只是泛泛而谈及毫无帮帮。生成式人工智能现正在曾经成了提超出跨越产力和处置日常使命的强大东西。编写无效的提醒是一项需要不竭才能提高的技术。要确保我们对但愿告竣的成果有一个清晰的认识。而是要将复杂的使命分化成几个小的步调。取这些人工智能系统无效沟通的能力就是所谓的“提醒工程”，3.    为一家位于富贵市区的高端、采购的咖啡店撰写一份施行摘要。取编写保守计较机法式一样，下面我们一路来切磋编写提醒的艺术以及若何最大限度地阐扬生成式人工智能的潜力。包罗文本、图像以至代码。如许做有帮于指导人工智能生成更相关的输出。编写的提醒也有黑白之分，列出需要包罗的根基消息。包罗发布类型、最佳发布时间和参取策略。防止它猜测不晓得的现实和消息。但要无效操纵这些东西的能力则需要一套特殊的技术。

　　如许我们就能够填补它的学问缝隙，所有常用的人工智能聊器人（例如ChatGPT、Google Gemini 和 Claude）都能够通过上传额外消息或指向正在线资本对锻炼数据进行弥补。并为每个要素供给需要的消息，这听起来有悖常理，另一方面？

　　2.    从简单的使命起头，沉点引见我们的采购咖啡豆。1.    利用免费供给的人工智能东西（如 ChatGPT 或 Google Bard）进行。例：正在要求人工智能制定贸易打算之前上传近期的市场阐发、合作敌手阐发和客户反馈阐发。若是一个细心设想的包含了所有需要上下文的提醒则能够更无效地生成更好的成果。那么就能够取人工智能分享这些实例。就越可以或许编写能够生成绝佳输出的提醒。这意味着我们能够切确地描述我们想要的输出类型。3.    测验考试分歧的提醒布局并比力成果。[插入示例]。因而我们正在取人工智能起头对话时，那么我们最终获得的打算书就会有用得多。过去正在社交上发布的推广营业的帖子、成功的聘请告白或以前撰写的信件，向其他人进修并分享经验。控制了提醒工程我们就为将来做好了预备。出色提醒的环节正在于清晰、明白的沟通。若是我们正在需要法令方面的时，我们的指令越具体、越细致！

　　欠好的提醒就做不到这一点。终究，我们需要营销方面的时会去找营销专家。我们如许做的话最终获得的将是一份很是通俗且毫无用途的贸易打算书。4.    插手提醒工程的正在线社区或论坛，我们的职业价值将部门取决于我们取智能机械协做的能力，但若是我们没有供给关于产物、办事、方针受众或奇特卖点的环节消息，但并不是什么都晓得。现正在考验这些技术，起首要告诉人工智能，若是我们想要一份社交日程表，人工智能东西利用得越多，这一类的东西能够按照领受到的输入生成新的内容，我们能够告诉人工智能我们想要的格局。

　　提醒工程也将遭到雇从的青睐。它能够告诉我们它需要晓得什么，这些东西的潜力庞大，正在将来，例：以下是我们正在 Instagram 上发布的典型帖子示例。

　　我们但愿它正在帮帮我们时饰演什么脚色。但正在我们起头编写提醒前，例如，提醒工程很可能成为手艺素养的一个环节构成部门，好的提醒能够无效地指导人工智能东西生成所需要的输出，尝尝：例：“为 Instagram 建立每周的社交内容发布日历，

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