《大模型提示词实战课》已发布的章节：
- 先导篇：想用 AI 搞钱变现、降本增效的人看过来！
- 第1讲：什么是大语言模型(LLM)?
- 第2讲：提示词（Prompt）的基本概念
- 第3讲：大模型提示词的编写原则
- 第4讲：基础提示词模板
- 第5讲：提示词的语言选择
- 第6讲：角色设定技巧
- 第7讲：任务分解方法
- 第8讲：上下文管理
- 第9讲：条件与约束词设置
- 第10讲：知识引导技巧
- 第11讲：提示词优化方法
- 第12讲：创意写作与生成
- 第13讲：数据分析提示
- 第14讲：对话策略与沟通技巧
- 第15讲：文档处理技巧
- 第16讲：AI 辅助学习实战指南
- 第17讲：商业写作场景
- 第18讲：创意工作场景
- 第19讲：研究分析场景下的提示词应用
- 第20讲：内容创作场景
- 第21讲：日常生活场景
- 第22讲：专业领域应用
- 第23讲：多模态协作
- 第24讲：流程自动化
- 第25讲：团队协作场景
- 第26讲：提示词工程最佳实践
- 第27讲：提示词安全性考虑
- 第28讲：提示词版本管理
📌 本讲重点：
1. 掌握大模型能力评估的基本方法
2. 了解大模型的局限性和突破技巧
3. 学会在实际应用中把控边界⏱ 学习时间：30 分钟
⏱ 练习时间：30 分钟
1. 课前案例
🤔 困扰场景：小王是一名教育工作者
帮我批改这篇作文，给出修改意见。结果：AI 给出了过于机械的评分和修改建议，缺乏对学生写作意图和情感的理解。
😄 改进场景：经过学习后的小王
请帮我批改一篇初中生作文：
- 作文主题：我的理想
- 评价维度：
* 情感表达的真实性
* 写作技巧的运用
* 语言表达的准确性
- 批改要求：
* 先肯定亮点
* 再指出不足
* 最后给出具体修改建议
- 评语风格：鼓励性、启发性2. 大模型能力评估方法
基础能力测试
- 语言理解能力
- 逻辑推理能力
- 知识应用能力
- 创意生成能力
专业领域测试
- 垂直领域知识
- 专业术语理解
- 行业规范把控
- 实践经验应用
交互体验评估
- 对话连贯性
- 上下文理解
- 指令执行准确度
- 异常情况处理
3. 常见局限性分析
知识时效性
👎 错误示例：
请分析 2024 年第二季度的经济数据。👍 正确示例：
请基于已知的历史数据和趋势，分析可能影响 2024 年第二季度经济走势的关键因素。重点关注：
- 历史同期规律
- 宏观经济指标
- 行业发展趋势因果推理能力
👎 错误示例：
为什么现在的年轻人都喜欢躺平？👍 正确示例：
请从以下角度分析年轻人"躺平"现象：
- 社会环境因素
- 经济发展现状
- 价值观变迁
- 具体群体特征
请基于客观数据和研究报告，避免过度推测。4. 实战练习
基础练习（15分钟）
目标：评估大模型在特定场景下的表现
步骤：
- 选择一个具体应用场景
- 设计测试用例
- 记录和分析结果
案例：测试大模型的数学解题能力
请解答以下数学题：
1. 基础计算：求解一元二次方程
2. 应用题：实际生活中的数学问题
3. 证明题：简单的数学定理证明
要求：
- 详细展示解题步骤
- 说明思路和方法
- 指出可能的误区进阶练习（15分钟）
目标：探索大模型的创意能力边界
任务：让大模型创作一个童话故事
要求：
- 设定具体的创作条件
- 评估故事的创意性
- 分析创作的局限性
5. 常见问题解答
Q1：如何判断大模型的回答是否可靠？
A1：可以通过交叉验证、逻辑推理和专业知识来判断。关键是要有批判性思维，不要盲目相信。
Q2：遇到大模型无法处理的问题怎么办？
A2：可以尝试将复杂问题拆分成小问题，或者换个角度提问。如果仍然无法解决，建议寻求人类专家帮助。
Q3：如何避免过度依赖大模型？
A3：将大模型视为辅助工具，保持独立思考能力，定期反思和总结使用经验。
6. 本讲重点回顾
1. 掌握评估大模型能力的系统方法
2. 了解大模型的主要局限性
3. 学会在实际应用中合理把控边界7. 下节课预告
第 30 讲将探讨”未来发展与机会”，帮你了解大模型技术的发展趋势和个人机会。
8. 小贴士
- 💡 建议建立个人的模型能力评估清单，持续积累经验
- 💡 遇到复杂问题时，可以先做小规模测试
- 💡 定期更新对大模型能力的认知，及时调整使用策略
- 💡 建议优先在电脑上阅读和实操，以获得更好体验和效率
- 💡 评论区已开启留言，期待你的反馈和建议！你也可以给作者发微信（下方二维码）消息
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