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旧范式
就在这个学期早些时候，龚老师在学校上课时，还告诉学生使用AI的正确方式：包括文心一言在内的一众GTP们的四段式交流范式：
如果不按上面的逻辑组织对话，大概率得不到非常满意的答复。
新生代AI的语言
现代年轻人，甚至是小学生，他们也有群体的语言范式，对我们那个年代的沟通方式有了较大的变化，如同我们与父母那一辈的沟通有了较大变化一样。
AI 的迭代也有类似的跃迁：大致从
google gemini 2.0起，或者从Claude 3.5 起似乎就不再需要这种范式了。随着 DeepSeek 的发布，龚老师认为，后续与AI的交互沟通范式将会变得更加平实，更加接近与一个人类专家的自然对话。
结构化的对话范式的优缺点
优点：
- 明确任务：用户提供了具体的任务名称、使用场景、期望效果和担忧的问题，这有助于AI更好地理解需求。
- 结构化输入：这种范式提供了结构化的输入，减少了歧义，提高了沟通效率。
- 针对性回答：AI可以根据具体的任务和场景提供更有针对性的回答。
- 问题预见：用户提前提出担忧的问题，AI可以在回答中提前解决这些问题。
- 文风模仿：模仿特定文学家的文风，有助于AI在文学创作中保持一致性和风格。
- 主题明确：明确的主题和文学体裁，使AI能够集中精力在特定领域进行创作。
- 减少误解：结构化提示减少了误解的可能性，提高了沟通的准确性。
- 提高效率：明确的提示词减少了来回沟通的次数，提高了沟通效率。
- 用户满意度：针对性的回答和问题解决，提高了用户的满意度。
- 持续改进：通过复盘和批判性思考，AI可以不断改进回答质量。
缺点：
- 灵活性不足：过于结构化的提示可能限制了AI的创造力和灵活性。
- 用户负担：用户需要提供详细的提示，可能增加了用户的负担。
- 依赖提示：AI可能过度依赖提示，缺乏自主思考能力。
- 创新受限：过于具体的提示可能限制了AI的创新和探索。
- 适应性差：对于不熟悉这种范式的用户，可能难以有效沟通。
- 信息冗余：过多的提示可能导致信息冗余，影响沟通效率。
- 用户疲劳：频繁使用这种范式可能导致用户疲劳，降低沟通兴趣。
- 文化差异：不同文化背景的用户可能对这种范式的接受度不同。
- 技术限制：AI的技术限制可能导致无法完全满足用户的需求。
- 隐私问题：用户提供详细提示可能涉及隐私问题，需要谨慎处理。
复盘：
- 沟通效率：结构化提示确实提高了沟通效率，但可能限制了灵活性。
- 用户负担：用户需要提供详细提示，可能增加了负担，但减少了误解。
- AI创造力：AI在结构化提示下表现良好，但可能缺乏创新。
- 用户满意度：针对性的回答提高了满意度，但可能因灵活性不足而降低。
- 技术限制：AI在技术限制下表现良好，但仍有改进空间。
- 隐私问题：需要谨慎处理用户提供的详细提示，保护隐私。
- 文化差异：不同文化背景的用户可能对这种范式的接受度不同，需要调整。
- 信息冗余：过多的提示可能导致信息冗余，影响沟通效率。
- 用户疲劳：频繁使用这种范式可能导致用户疲劳，降低沟通兴趣。
- 持续改进：通过复盘和批判性思考，AI可以不断改进回答质量。
20个不同领域的沟通范式/提示词
这些沟通范式（提示词）旨在提供更具体、更结构化的输入，以帮助AI更好地理解用户需求并提供有针对性的回答。同时，这些范式虑了不同领域的特点，以确保沟通的有效性和准确性。
其他任务的通用范式：
增加AI的思考深度
当各大AI模型用户暴增时，都不免会调整响应策略，以可用性换取可靠性，这和酒店行业的收益管理策略类似：以价换量。GTP4 刚推出时，那爆表的能力龚老师是非常震惊的， 但当大多数人都开始大面积使用时，GPT4就感觉有点力不从心了，现在的DeepSeek也是如此，毕竟在全球爆蛋之后，各方面的资源都是指数级的增长，连其创始人也未料及会如此火爆。因此降低用户的平均资源消耗，优先满足用户的常规使用是必要的策略：
好在，这些AI目前都还比较听话，我们可以人为地让他增加思考和反思的轮次，就如同让Claude深度思考一样：
在与此类AI对话时，在前面都加上下面的要求后，深度思考将得到明显的改善。
- 作者:Miro
- 链接:http://begs.cn/article/new-ai-prompt
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
