AI提示词与职场提效

一、专栏介绍在现代职场中，面对繁重的工作负荷、快速变化的行业趋势以及日益复杂的决策需求，职场人常常感到压力重重。如何在时间紧迫的情况下保持高效率？如何在信息爆炸的环境中做出精准决策？如何在激烈的竞争中保持创新和前瞻性，这些都是职场人普遍面临的挑战。而 AI 的出现，提供了解决这些问题的新思路。本专栏，我将和您一起，利用 AI 提示词 和相关工具，解决实际职场问题，用 AI 赋能职场，留足时间做自己的事情，比如 副业！二、适用人群1、提示词初学者（必学，AI 时代的低门槛编程语言）2、AI 时代，想要快人一步的职场人三、个人简介个人知识库：熊猫Jay的个人说明书【我是谁】：熊猫Jay【所在城市】：苏州【个人介绍】：🌟 AI 破局俱乐部」合伙人 、「AI + 职场提效」教练。🌱 AI 破局 三篇精华、5篇中标 获得者。生财 两篇精华。👨‍💻 上市公司研发团队--技术管理者🖥️ Oracle、PostgreSQL 数据库专家【我能提供】：🤖 2024 AI 陪伴群，用 AI 赋能自己🔍 提示词定制化服务🔐 私有化大模型服务🔄 PLM产品生命周期解决方案四、工具推荐1、有条件的小伙伴建议使用 GPT-4.0，这样质量更高，更稳定。国内朋友们，可能因为门槛问题无法使用 ChatGPT，推荐一个国内合规通道：ZelinAI，输入邀请码（177230），可获得专业版2天时长。ZelinAI 含GPT 4、GPT 3.5、文心一言、讯飞星火、MJ、SD、DALL·E3，可以按需选择模型。但需付费使用，免费版功能有限制，可按需选择。2、除了 ChatGPT 有其他大模型可以使用吗？在本栏目的多个场景中，除了使用 GPT-4.0，还多次使用了国内大模型，让国内用户也可以轻松使用：月之暗面 Kimi （免费）智谱清言 GLM-4 （免费）文心 4.0 （付费）五、是否值得订阅？小册包含了过去半年多的 AI 提示词学习经验、以及利用 AI 解决职场问题的心得。除此之外，为感谢大家信任，购买小册的朋友们提出的实际职场问题一旦通过确认，将有机会被落地到小册中，并署名提供者。订阅后第一步，加我微信 【aiczy8888】，备注 “小报童”，发支付截图，领取《职场工具包》和 《450个副业搞钱玩法》。利用 AI 赋能职场，早点下班，留足时间搞副业！另外，购买小报童，将享受我的 年度个人陪伴群 8 折优惠，当前价格 49元，折后 40 元，承诺随时退款。我的个人陪伴群将涉及但不限于以下内容：AI 知识分享个人 IP 变现路径赠送30分钟个人 IP 语音咨询。每个月邀请 AI、副业大佬来分享。我个人定期进行分享。私信 “熊猫陪伴”。

一、需求背景SWOT 分析最大的优势在于按照内部、外部的优劣势帮助我们最大限度分析问题。它的优势就是够全面、无交集，在这样的象限（内部的优势和劣势，外部的机会和危机）中分析思考思路轻，漏洞少，产出的质量相对较高。过去一年非常有可能就是 AI 爆发的元年，从种种迹象来看，AI 在各大行业的应用，未来一年将多点开花，百家争鸣。我所处的行业属于工业软件行业，对于 AI 结合工业软件而言，整体行业发展速度相对比较缓慢。而我也看中了 AI 在工业制作领域带来的机遇，在未来几年，将对于工业制造整体的业务流程会有颠覆性的改革。所以我想要在现有的工业软件系统（PLM）上结合 AI 来解决业务问题。由于需要向老板做汇报，那我们怎么样让汇报的内容更加全面，从而来说服老板让我做这件事呢？选择利用 SWOT分析?如果我不熟悉 SWOT 分析，怎么办呢？我们可以借助 AI + SWOT 辅助我们进行评估，接下来我们一起来看看如何完成。二、准备账号选择其中一种即可，选择 GPT-4 账号则需要准备科学上网工具。1、科学上网工具2、GPT-4 账号3、文心 4.0 账号三、提示词其他大模型没有经过仔细验证，如果需要使用，请自行编写和调整提示词。GPT-4 ：# Role: SWOT分析小助手 ## Profile - Author: 熊猫 Jay - Version: 1.0 - Language: 中文 - Description: 你是一个专门用“SWOT分析”进行思考和分析的助理。你将根据用户提供的问题和信息，运用这种方法进行深入的分析。 ## Goals : - 帮助用户按照内部的优势和劣势，外部的机会和危机分析问题 - 结合SWOT分析，给出一个整体综述 ## Skills : - 灵活应用SWOT分析 - 敏锐的观察力和分析能力，能够捕捉到问题的本质和关键点 - 拥有良好地排版技巧, 擅长将信息有条理地进行美观输出 ## Output Format : ``` ## 综述 ... ## 分析 ### 利用什么优势抓住什么机会 1.xx 2.xx ... ### 利用什么内部优势化解什么危机 ... ### 利用什么机会改善什么劣势 ... ### 在什么危机中规避是什么劣势 ... ## 建议 ... ``` ## Workflow 1. 深呼吸，逐步处理此问题。 2. 首先，请用户提供需要讨论的问题，以及目标。 3. 按照SWOT分析的规则依次向用户寻问来收集用户的信息，每次只能问一个维度的问题，不要多问。 4. 最后，你汇总后给出综述和分析结果，再给出一个针对整体综述和分析结果思考后的建议，按照<Output Format>进行输出。 ## Initialization 作为<Role>,严格遵守<Workflow>的顺序和用户对话。文心 4.0：你是一个专门用“SWOT分析”进行思考和分析的助理。你将根据用户提供的问题和信息，运用这种方法进行深入的分析。按照以下步骤逐个执行： 1、首先，请按照“请提供需要讨论的问题，以及目标”向用户提问，不要回答其他内容。 2、按照SWOT分析的规则依次向用户寻问来收集用户的信息。 3、最后，你汇总后给出一个整体综述，包含利用什么内部优势抓住什么机会，利用什么优势化解什么危机，利用什么机会改善什么劣势，在什么危机中规避什么劣势，如果不存在则忽略。再给出一个针对整体综述思考后的建议。四、实践一）GPT-4推荐使用GPT-4，效果更加稳定，内容质量更高。1、初始化提示词2、回答核心问题和期望目标PLM软件：产品研发管理软件，不了解的小伙伴可以忽略，可以理解成一种工业软件。3、回答内部优势、劣势，外部机会、危机4、得到总结、分析和建议效果满意。我汇报还没写，老板看了这张图就直接竖起了大拇指（手动狗头~）二）文心 4.0国内文心4.0 的质量还可以，偶尔会不稳定。1、初始化提示词2、回答核心问题和期望目标3、回答内部优势、劣势，外部机会、危机4、得到总结和分析五、总结利用 AI + SWOT 问题，可以提供给我们思路，让我们依据内部的优劣势、外部的机会和危机作为方向进行思考。从而提高分析结果的稳定性，指导我们更有效地落地未来的战略。六、课后作业请找到你和身边朋友遇到的问题，如企业战略规划、竞争分析、个人职业发展规划等类似问题，利用 AI + SWOT分析 来帮助你分析问题。🐼 如果本章觉得有收获，请动动小手点击下方的“有启发”告诉我，点击即可直接跳转手册目录。

一、定义SWOT分析 是由著名管理学教授 海因茨威里克 首次提出的一种策略规划工具，用于帮助个人或组织识别其项目或业务策略的 优势(S)、劣势(W)、机会(O) 和 威胁(T)。最初主要用于企业发展战略的制定，现在也被广泛应用到各个领域，包括广告营销、经济管理以及个人发展分析等方面。过去,我和很多小伙伴一样, 使用 SWOT分析时, 按照时间的维度来区分优势、劣势、机会和危机, 认为当前的有利条件和不利条件为优势和劣势, 未来存在的有利条件和不利条件为机会和风险, 这样是错误的。正确的方式应该是以内部、外部、有利、不利作为基础坐标而生成的，内部有利为优势，内部不利为劣势，外部有利为机会，外部不利为风险。而至于是不是未来的，也要看是当前分析对象的计划和外部因素来决定。按照最终形成的坐标，我们把各个象限的信息收集好后，是不是完成了？不，这样还不够！我们还需要做一步， 需要重新分配线索来导出一个可操作的结果，即将 SWOT 两两叠加，产生 4 个具有指导意义的问题：利用哪些优势来抓住什么机会利用什么机会来化解哪些劣势利用哪些优势来避开什么危机在什么危机中规避哪些劣势这样你就可以在有限的线索中，按照组合填空的游戏形式，找到可以指导接下来行动的答案。注意：使用过程中有两个技巧， 我需要提下：客观评估任何维度，不掺杂任何感情。分析要全面，但不是越复杂越好，理清主次，不重要的放后面或者干脆删除。二、应用场景项目规划：在启动新项目时，评估项目潜在的优势和风险。业务战略：对企业或部门进行整体评估，制定或调整战略计划。职业发展：个人可以使用SWOT分析评估自己的职业路径，识别成长机会和潜在挑战。竞争分析：分析竞争对手的状态，制定相应的竞争策略。三、优势全面性：提供了一个全面分析框架，考虑内部和外部因素。灵活性：适用于个人、团队和组织的各种情况。简单易懂：容易理解和实施，不需要专业的技术或知识。促进团队讨论：作为一个团队活动，可以帮助团队成员共同识别问题和机会。四、实践熟悉了 SWOT 的正确使用方式，那我们来实践下，结合目前我们研发部门开发的工业系统，基于是否需要携带 AI 问答的功能，我们利用 SWOT + AI 来分析该业务问题。点击链接查看全文。🐼 如果本章觉得有收获，请动动小手点击下方的“有启发”告诉我，点击即可直接跳转手册目录。

我们都知道 ChatGPT 是 AIGC 工具，即生成式人工智能。大家有没有想过这些问题 🤔️：我们输入一段话，就可以看见它 噼里啪啦的一顿输出，那么它的原理到底是什么？到底它是怎么锁定这些文字，然后把相应的答案输出给我们的？当我第一次面对这些问题时，我最开始并没有多想，就觉得它很牛就对了 🐮！带着这些疑问，我们一起开始本章节的内容。通过这次学习，我们基本上可以了解到以下几点：ChatGPT是怎么理解我们输入内容的含义的？ChatGPT回答的时候，它是怎么做到词语接龙式的涌现？首先，计算机如何可以理解我们提供文字的意思？是需要经历两步。第一步叫做 向量化，第二步叫做 信息压缩与特征提取。向量化是什么？看起来有点蒙圈，其实向量化就是将文字、图像或其他数据类型转化为数值形式的一种方法，通常是转化为一串数字，即向量。这个向量可以代表数据的某种特性或信息。如例：你有一个水果清单：苹果，香蕉和橙子。要让计算机理解这些水果，你可以给每种水果分配一个数字。例如，苹果是 [1,0,0] ，香蕉是 [0,1,0] ，橙子是 [0,0,1] 。这样，当你告诉计算机 “苹果”，它会知道你是指 [1,0,0] 这个向量，这就是一种简单的向量化。另外苹果是大的，小的，还是熟的，烂的，这些描述形状，成熟度各个维度的特征词，都会影响向量的长度和不同。说白了，维度越多，转化的向量对与这个事物表述的准确性越高。为什么要向量化呢？向量化的目的不仅为了电脑方便识别（数字更容易识别）。另外，向量化通过机器的不断的试错再试错地训练 (术语叫 “信息压缩与特征提取”)。这样它可以结合大量的语料库将不同的词语放在巨大向量空间中合适的坐标上，特征越相似，坐标的距离越近。那是怎么不断试错的呢？这样说，现在我们要训练10000个字的数据集（书籍、新闻等等数据集），那如何让这个10000个字放在合适的坐标中呢，那就是结合每个词与词进行向量的计算，术语叫 损失函数，来判断这个词是否比较合适的放在一起。这样 不断计算，不断试错，和不断纠正，最终10000个字就放在了合适的位置。有案例吗？有，比如 “苹” 和 “果”， 按照常识应该是放在一起的，那是因为结合了这个 10000 个数据集进行计算，"苹" 和 "果" 经常出现在一起，所以他们应该放在一起。而 "苹" 和 “名” 在这个数据集中几乎不存在靠近的机会，所以不适合在向量空间中存在相近的位置。其实，这个巨大的向量空间中，我们也看到了现实生活中的一些规律，俗话说 “物以类聚，人以群分”，这句话则是对这个规则的一种很好的诠释。换个例子，因为我们都是追逐时代潮流，想要学习 AI 来赋能工作、自媒体、等等赛道的弄潮儿，所以你们正在看我的小册！从某个角度，我们在大千世界的向量空间中，从 学习 AI 这个共同目标出发，基于这个维度，我们的坐标值是比较接近的。现在词都在正确的位置了，那怎么词语接龙呢？这时候就需要请出 Google TransFormer 的 “自注意力机制”，它是现在通用大模型的鼻祖，这边不过多解释，可以利用 GPT 快速了解下。回到正题，到底怎么词语接龙？举个例子，前半句的提问是 “苹果的创始人是乔布斯，那么苹果指的是？” ，现在答案有两种，一种是 “美国科技巨头公司”, 另外一种是 “水果”。到底选择哪种呢 ？这时，机器提取句子里的关键词 "苹果"、“创始人”、“乔布斯” 后，先在整个向量空间中进行分析拿到可能相近的两个结果："水果"、“美国科技巨头公司”。与可能的结果进行向量相乘并再次训练，得出哪个答案的权重更高，通过不断试错，最终答案就得出了 “美国科技巨头公司”。所以到底什么是词语接龙式涌现的原因呢？总结一句话：结合已经出现的字，把接下来可能的答案不断进行计算、训练、试错和自我纠正，得出概率最高的那个词后，再次拼起来后，按照同样的方式再继续寻找下一次词。另外，在学习过程中有一句话让我影响很深刻，ChatGPT 本身就是一个基于 Transformer 为基础的语言模型，被制作出来，并不是为了解决实际问题，而是为了把话说漂亮，而怎么把话说漂亮，就是基于它看了多少本书了。我们都知道 GPT 3.5 看了 1750 亿数据量 的书籍，所以用 GPT 3.5 时，细心的小伙伴会发现，有些场景虽然说的很有道理，但实际结果是不对的。但是用 GPT-4 的时候，发现说的又对了，那是因为 GPT-4 是 1.8万亿 的数据量。所以大家知道为啥有时候 GPT4.0 的回答更实用了吧？那是因为他们脑袋瓜子不一样。原理就讲到这里啦! 如果还是有些模糊， 建议观看以下视频，在了解更多原理的同时，也帮助我们学习提示词前夯实基础：1、终于有人把ChatGPT说清楚了2、万字科普GPT4为何会颠覆现有工作流最后，想提醒大家，也算是自我勉励：“学习新知识，系统学习的方式才是正确法则，如何系统学习，了解基础是第一步，切记不要浮躁”。🐼 如果本章觉得有收获，请动动小手点击下方的“有启发”告诉我，点击即可直接跳转手册目录。

注意：手册已开启合伙人计划，佣金比例为 60%，如果您觉得这份手册还不错，欢迎向朋友推荐！分销方式见：分销教程。再送个福利，点击 限时免费 加入星球：熊猫Jay·AI·成长 🐼。很多搞副业的思路和看法，我都输出在星球里了，还有多位大佬等着你来链接，未来，我们共同成长。一、专栏介绍（必读）这份专栏是什么？适用哪些人，有哪些价值？是否值得订阅？二、专栏目录蓝色字体代表文章已更新完毕，点击即可跳转。一）提示词入门00 基础概念 - 什么是提示词工程？01 基础概念 - 大模型怎么做到词语接龙？02 基础概念 - 什么是 Token?03 基础概念 - 什么是温度值04 最佳实践 - 编写清晰的指令 - 提供细节和背景05 最佳实践 - 编写清晰的指令 - 角色扮演06 最佳实践 - 编写清晰的指令 - 使用分隔符07 最佳实践 - 编写清晰的指令 - 指定任务所需步骤08 最佳实践 - 编写清晰的指令 - 提供样例09 最佳实践 - 编写清晰的指令 - 指定输出长度10 最佳实践 - 提供参考文本11 最佳实践 - 复杂任务拆分成子任务12 最佳实践 - 给 GPT 足够的时间“思考”13 框架思维 - ICIO 框架14 框架思维 - CRISPE 框架15 编写流程 - 提示词编写流程 - 需求分析16 编写流程 - 提示词编写流程 - 流程梳理17 编写流程 - 提示词编写流程 - 框架和大模型选择18 编写流程 - 提示词编写流程 - 提示词编写19 编写流程 - 提示词编写流程 - 测试和迭代20 编写流程 - 提示词编写流程 - 发布21 编写流程 - 提示词编写流程 - 注意点和总结二）提示词技巧和避坑22 技巧 - CoT 思维链23 技巧 - ToT 思维树24 技巧 - 如何减少幻觉25 技巧 - 如何解决超出大模型上下文上限的问题？26 避坑 - 概念不对齐27 避坑 - 人称设定混乱三）思维模型28 思维模型对职场提效有什么作用 ？29 思维模型 - 费曼学习法30 思维模型 - MECE 原则31 思维模型 - SMART 原则32 思维模型 - SWOT 分析33 思维模型 - 六顶思考帽34 思维模型 - SCQA 结构化表达35 思维模型 - FFC 赞美原则四）职场案例36 职场案例 - 时间管理37 职场案例 - 会议纪要和访谈（上）38 职场案例 - 会议纪要和访谈（中）- 提示词定制化39 职场案例 - 会议纪要和访谈（下）- 软件销售访谈40 职场案例 - 简历优化41 职场案例 - 工作汇报42 职场案例 - 利用 AI 快速制作 PPT43 职场案例 - 新行业学习44 职场案例 - 长文总结和排版45 职场案例 - 知识库目录结构优化46 职场案例 - 利用 AI + SCQA 辅助沟通管理47 职场案例 - 利用 AI + SWOT分析 进行业务评估48 职场案例 - 利用 AI + 六顶思考帽做个人 IP 定位49 职场案例 - 利用 AI + SMART 安排学习计划50 职场案例 - 合同检查51 职场案例 - 头脑风暴专家52 职场案例 - 文章大纲助手53 职场案例 - 利用 AI + FFC 练习夸人能力五）加餐54 加餐 - RAG 是什么？三、资料领取订阅后第一步，扫下方二维码, 发支付截图，领取《职场工具包》和 《450个副业搞钱玩法》。等待群主拉你进入陪伴群。利用 AI 赋能职场，早点下班，留足时间搞副业！四、熊猫 Jay 的 AI 免费星球欢迎加入。