ChatGPT用户必看：4个技巧，让AI能力翻倍，新手小白都能用！

近两年，随着 AI 行业快速发展，大家对于 AI 工具早已不再陌生。

从最早的 ChatGPT，到 Claude、Gemini，以及国内的 KimiChat、文心一言、豆包等等。

越来越多人用上了 AI，但是用上 AI ≠用好 AI。

很多人仅仅浅尝辄止地用了一下，感觉不过尔尔，就把它们放在一边，不再理会。

今天这篇内容，我们为大家带来了4 个可以激活 ChatGPT 这类 AI 工具深层能力的技巧。

用好了，真正让你使用 AI 的效率翻倍！

01 性价比最高的提示方法——Few-Shot

Few-Shot Learning（少样本学习）是一种机器学习技术，目的是通过少量精准的案例提示，让模型能够进行有针对性的学习和推理。

在使用 ChatGPT 这类 AI 工具时，通常会用到 3 种类似的技巧：

⭕️ Zero-shot（零样本提示）

⭕️Few-Shot（少样本提示）

⭕️ 外置数据库（创建 GPTs 等 Agent 时用到）

零样本（Zero-shot）就是我们熟悉“let's think step by step”这一类，不需要提供案例的提示技巧，但在面对一些具象问题时，Zero-shot 通常不会一次性给到用户满意的答案。

而外置数据库，一般需要我们准备某一个垂直领域、垂直需求的 SOP 文档。

三者相比，少样本提示（Few-Shot）对于普通用户来说是性价比最高的提问技巧。

比如同样用 GPT-4o，没有提供案例时，ChatGPT 给到的答案非常简单。

当加入少样本案例提示之后，我们再看一下 ChatGPT 的回复。

不仅给到准确的答案，而且按照我们的少样本提示（Few-Shot）提供精准的回复，以及详细的计算过程。

02 用 Markdown 语法设置表格

相比于文字回复，用表格呈现答案不仅更直观，而且便于阅读和后期整理。

但是，如果想要让 ChatGPT 按照我们的要求“精准输出”每一列的内容，除了复杂的文字设定之外，可以用一个更简单的方法——Markdown 语法。

Markdown 语法是一种非常简单的代码语言，哪怕你没有任何代码基础，也能快速掌握它的基础使用技巧。

在我们「百宝箱」的标准化 Prompt 里面有系统化介绍，在这里不详细展开。

在 Prompt 中如何用 Markdown 语法让 ChatGPT 精准输出每一列的内容呢？

以我们的”知识链构建专家“Prompt 为例，上面就通过 Markdown 语法精准的约束了 ChatGPT 在不同阶段表格的输出要求。

具体设置样式：

| 第一列需求 | 第二列需求 | 第三列需求 | 依次类推 |

03 逆向思维——让 AI 帮你提问

这是一个非常偷懒，但又十分实用的技巧。

当你不知道怎么问才能获得更好、更高质量答案的时候，不妨让 AI 帮你提问。比如：怎么快速减肥？

如果直接这么问，ChatGPT 一般只会给我们一个泛泛而谈的答案。

相比于好的回答，这时候，你更需要一个好的问题（Prompt）。你问的越好，ChatGPT 才会答的越好！

所以你可以先这样问：我想快速减肥，但不知道怎么提问才能让AI给我更好的回复，请给我一些好的提问建议。

然后，在 AI 的引导下，一步步优化你的问题。

4 递归提示——让 AI 帮你打工的神技巧

如果说逆向思维的能力是 2，那递归提示的杀伤力将是 2 的 N 次方。让 AI 的回复效果直接翻倍，甚至无限翻倍。

递归提示（Recursive Prompt）：是一种通过深入提问和持续对话，引导深度思考、启发更深层次的讨论、扩大问题讨论范围的策略。

在与 AI 交互的上下文中，递归提示的一种实现方式是在每个回应中包含一个新的问题或提示，这样可以引导用户进一步思考或者深入探讨相关话题。

以下是一个递归提示的简单例子：

用户：“我想学习数学。”

ChatGPT：“太好了！数学是一种强大的技能。你对哪种门特别感兴趣，比如代数、几何、微积分、拓扑学、离散数学？”

在这个对话中，ChatGPT提供了一个递归提示，询问用户他们对哪种数学类目感兴趣，以此来进一步引导对话的发展。

比如上面这个“医学顾问 Prompt”，就会通过一步步的“反问”，帮助用户锁定病因，并最终提供有针对性的治疗方案。

OK，今天的分享就到这里。

最后，能提升 ChatGPT、Claude 等 AI 工具能力的技巧绝不止上面 4 个，更多的实用、实战玩法可以加入我们的「百宝箱」。

里面有 Claude、ChatGPT、KimiChat 等主流 AI 工具的最新玩法，以及实操、变现案例……

还有更多热门 AI 工具的快速上手、实战攻略。