ChatGPT喜欢的秘密提示（附证据）

本文转载自微信公众号「数据派THU」，作者数据派THU。转载本文请联系数据派THU 公众号。

翻译：陈超

校对：赵茹萱

获得只有

当您仅对以下四个问题回答“是”时，再阅读此博客文章。

1.您同意ChatGPT是一个极其有力的工具，每个人都可以使用？是/否

2.您是否同意越来越多的生成式 AI 应用程序/初创企业将很快出现在市场上，有些已经在 2022 年出现？是/否

3.您是否同意，如果您可以掌握像这样工具，就可以为您提供巨大的力量来提升任务速度并创造更多收入潜力？是/否

4.你是否同意，如果你对ChatGPT的力量有足够的了解，你可能会很快找到你的AI创业想法？是/否

如果您对上述所有内容都说“是”，那么您同意再强的工具也需要强有力的提示，或者您还没有充分开发其潜力。

每个人都可以使用这种称为“ChatGPT”的终极力量，但只有掌握输入提示的人才能领先于其他人。

ChatGPT 就像一个神奇的精灵，但它不是满足愿望，而是回答问题并执行任务。但就像精灵一样，您必须知道如何正确表达您的请求以充分利用 ChatGPT。那么，你是怎么做到的呢？让我们深入了解并学习如何为 ChatGPT 编写最有效的提示。

在本文中，您将了解：

• 针对作家的ChatGPT提示

强有力的提示

这里有使用我们的有力提示生成的文章

别忘了看看这 4 个绝佳的输入来训练 ChatGPT

更新：人工智能vs人类生成的内容

最佳效率

令人惊讶的是，它也通过了AI探测器测试

保存实时辅导的日期

针对读者和作者的特别公告

专业提示➡我们将发布更多指南，例如“数据科学家的ChatGPT提示”，“程序员的ChatGPT提示”，“音乐家的ChatGPT提示”最好在这里和其他社交平台上关注我们，不要错过任何东西！YouTube，Twitter，Instagram，TikTok。

thelatestnow.medium.com

保存实时指导的日期

3月10日YouTube直播“ChatGPT提示工程策略每个人都应该学习”

3月17日YouTube直播“在20分钟内使用ChatGPT构建令人印象深刻的AI应用程序”

更多公告和信息即将发布在YouTube和Twitter上。

针对作家的ChatGPT提示

你必须尝试让ChatGPT给你生成一篇这样的文章。

人工智能给你基本的、无聊的等等的结果，因为人工智能假设了许多参数（根据基线），这就是它给你这些基本逻辑结果的方式。

强有力的提示

关键是要教给ChatGPT你想要的细节。检查您需要提供的这些 TEN 输入以获得最佳结果（但这还不是全部）。

1.文章的主题或想法：文章的主题和重点。

2.文章的目的或目标：文章试图实现的目标，无论是告知、说服、娱乐还是其他什么。

3.文章的基调：通常，GPT 会根据主题设定基调，但最好将其作为输入提供。

4.限制：字数，也可以使用短长度或长长度。

5.任何特定的SEO关键字或短语：如果您想在文章中包含特定的SEO关键字或短语。

6.目标受众：文章是为谁准备的;这样，GPT 可以定制语言、语气和风格以适应读者。

7.任何特定来源或参考：如果您想添加任何信息或特定来源/参考，请提供一段内容以了解这些详细信息。

更新：：ChatGPT新版本3.5 - 可以阅读网站链接，所以你也可以参考文章！是的！

8.号召性用语：您可以在结论段落中包含您的 CTA。

9.包括：您要添加的内容，例如相关示例、案例研究、社会证明、比较或其他任何内容。

10.标题和副标题建议：嗯，它说明了一切。

这是使用我们的强力提示生成的文章

编辑：感谢您的捐赠。感谢您的支持。

霍华德·凯齐亚,埃里克·芬伍德,斯科特·史密斯,李淑贤博士,瓦伦蒂娜·波尔库

捐赠

更新：人工智能vs人类生成的内容

在要求聊天 GPT 编写任何内容以获得类似人类的文本生成之前添加此内容。

嘿ChatGPT，关于生成写作内容，有两个因素对于最高等级至关重要，“困惑度”和“突发性”。困惑度衡量文本的复杂性。另外，突发性比较句子的变化。例如，人类倾向于以更大的爆发性写作，一些更长或更复杂的句子以及较短的句子。所有句子往往更统一。因此，生成的文本内容必须具有最高程度的困惑度和最高的突发性。另外两个因素是，写作应该是最大的上下文相关性和最大的连贯性。

令人惊讶的是它也通过了AI测试

150词限制

参考资料：

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今天有机会为TheLatestAI出版物撰稿。

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原文标题：

Secret prompt that ChatGPT loves. With Proofs.

原文链接：

//m.sbmmt.com/link/9c449771d0edc923c2713a7462cefa3b

译者简介

陈超，北京大学应用心理硕士，数据分析爱好者。本科曾混迹于计算机专业，后又在心理学的道路上不懈求索。在学习过程中越来越发现数据分析的应用范围之广，希望通过所学输出一些有意义的工作，很开心加入数据派大家庭，保持谦逊，保持渴望。

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