大家好，我是星辰编程理财。很高兴能够与大家分享关于ChatGPT的最佳实践。作为一个热爱编程的技术爱好者，我曾经历了在学习和使用ChatGPT时遇到的一些挑战和困惑。然而，通过不断的探索和实践，我逐渐领悟到一些宝贵的经验和技巧。在这篇文章中，我想和大家聊聊指令的重要性。我还记得刚开始使用ChatGPT时，我提问的问题并不是很清晰，结果得到的回答也不尽如人意，模型无法理解我的意图。通过不断的尝试和总结，我得到了一些经验。结合OpenAI GPT官方使用最佳实践指南，我将与大家分享一些关于指令要清晰、提供参考文本、将复杂任务拆分为简单子任务、给GPT时间“思考”、使用外部工具以及系统地测试变化的最佳实践。无论你是新手开发者还是经验丰富的AI爱好者，我相信这些实用的技巧和建议将对你的ChatGPT编程之旅有所帮助。

　　作为一个开发者，在使用ChatGPT时，指令的清晰度对于获得准确和有用的回答至关重要。在这一章中，我将分享一些最佳实践，给出明确的指令，让ChatGPT能够更好地理解你的需求。

　　当向ChatGPT提问时，提供更多细节的问题描述可以帮助模型更好地理解你的问题，并给出相关的答案。让我举个例子：

　　用户： 你好，我最近在前端开发中遇到一个问题，我想知道如何在JavaScript中创建一个动态生成的表格，每行有两列，一列显示数字，另一列显示对应的文字。

　　AI： 当然！在JavaScript中，你可以使用DOM操作动态创建表格。以下是一个简单的示例代码：

　　这样，你就可以动态生成带有数字和文字的表格了。

　　有时候，我们可能想要用ChatGPT作为一个提示生成器，向它提供一些提示词，然后让它生成一些相关的问题。这可以帮助我们更好地了解ChatGPT的思考过程并得到一些新的创意。

　　用户： 给我一些关于前端开发的问题的提示词，让我来挑战一下自己！

　　AI： 当然！以下是一些关于前端开发的问题提示词：响应式设计跨浏览器兼容性前端框架比较性能优化技巧前端安全性

　　试着使用这些提示词来生成一些有趣的问题吧！

　　当你的问题或指令需要包含多个部分时，使用分隔符可以帮助模型更好地理解你的意图，并将其分成合适的部分进行处理。比如：

　　用户： 我需要一个完整的前端开发教程，包括HTML、CSS和JavaScript。请使用三个井号（###）作为分隔符划分各个部分。

　　AI： 好的，下面是一个完整的前端开发教程：

　　HTML是一种标记语言，用于构建网页的结构。以下是一个简单的HTML示例：

　　CSS用于为HTML元素添加样式和布局。以下是一个简单的CSS示例：

　　JavaScript是一种用于为网页添加交互功能的编程语言。以下是一个简单的JavaScript示例：

　　希望这个教程能对你有所帮助！

　　在某些情况下，你可能希望ChatGPT按照一定的步骤为你完成一个任务。这时，你可以明确指定任务所需的步骤，以帮助模型更好地理解并按照你的要求生成回答。

　　用户： 我想知道如何使用React创建一个简单的待办事项列表，包括添加、删除和完成任务的功能。请按照以下步骤完成：创建一个React组件来显示待办事项列表。实现添加任务的功能。实现删除任务的功能。实现完成任务的功能。

　　AI： 好的，按照你的要求，我将为你完成这个任务。以下是每个步骤的代码示例：创建一个React组件来显示待办事项列表：实现添加任务的功能：实现删除任务的功能：实现完成任务的功能：

　　希望这样的步骤指导能对你有所帮助wps最新的中文的下载的入口在哪里！

　　有时，提供示例来引导模型生成回答是非常有效的。模型可以通过示例学习到一些模式，并生成更符合你期望的回答。

　　用户：

　　你是一个前端开发，我会在三引号内给你提供示例，你必须模仿示例的风格写出3个回答。提示词：介绍一下vue3。

　　AI：

　　Vue 3，简直就是前端开发的一颗明星。它是一个轻量级、高效的JavaScript框架，专注于构建用户界面。Vue 3的核心特点就是响应式数据绑定和组件化开发。通过使用Vue 3，我们可以轻松地将数据和视图进行绑定，实现数据的自动更新和视图的动态渲染。而且，Vue 3还引入了Composition API，让我们能够更灵活地组织和复用代码。总的来说，Vue 3是一个功能强大且易于学习的框架，它能够帮助我们构建出优雅、高效的用户界面。

　　Vue 3，是一款非常受欢迎的前端框架。它的特点是简单易用、灵活性强、性能出色。Vue 3采用了虚拟DOM的方式进行渲染，可以快速地更新页面，并且能够根据数据变化自动更新视图。另外，Vue 3还支持组件化开发，可以将页面拆分成多个独立的组件，方便代码的维护和复用。除此之外，Vue 官网的最新版wps下载的网址是什么 3还提供了丰富的工具和插件，可以帮助开发者更高效地开发应用。总的来说，Vue 3是一款非常强大的前端框架，可以帮助我们快速构建出漂亮且高性能的用户界面。

　　Vue 3是一款非常受欢迎的前端框架，它的设计理念是简单、灵活和高效。Vue 3采用了响应式数据绑定的方式，可以让数据和视图保持同步，使得页面的更新变得非常高效。此外，Vue 3还支持组件化开发，可以将页面拆分成多个独立的组件，方便代码的维护和复用。除此之外，Vue 3还提供了丰富的生态系统，包括路由、状态管理、构建工具等，可以帮助开发者更好地开发和维护应用。总的来说，Vue 3是一款非常优秀的前端框架，可以帮助我们构建出漂亮、高性能的用户界面。

　　有时候，你可能希望ChatGPT生成的回答具有一定的长度或包含特定数量的段落或要点。这时，你可以设定回答的长度要求，以帮助模型更好地满足你的需求。

　　用户： 作为一个前端开发，你怎么理解闭包？要求字数大于200

　　AI：

　　闭包是JavaScript中一个非常重要且常用的概念。它是由函数和其相关引用环境组合而成的一种特殊对象。在理解闭包之前，我们需要先了解一下JavaScript的作用域和变量提升。

　　JavaScript中存在全局作用域和局部作用域的概念。在函数内部定义的变量称为局部变量，只能在该函数内部访问。而在函数外部定义的变量称为全局变量，可以在任何地方访问。

　　当一个函数内部引用了外部的变量，并且该函数被外部的作用域引用或者返回时，就形成了闭包。闭包可以让函数访问外部作用域的变量，即使外部作用域已经执行完毕。
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　　闭包的应用场景非常广泛。一方面，闭包可以用来创建私有变量，通过将变量定义在函数内部，外部无法直接访问，只能通过闭包提供的接口进行访问和修改。这种方式可以有效地隐藏变量，保护数据的安全性。另一方面，闭包还可以用来实现函数工厂，即通过闭包返回一个函数，每个返回的函数都可以访问自己的私有变量，实现了数据的封装和复用。

　　需要注意的是，闭包会带来内存的开销。由于闭包会保留对外部作用域的引用，因此外部作用域的变量无法被垃圾回收机制回收。如果闭包被滥用或者使用不当，可能导致内存泄漏的问题。

　　在实际开发中，理解闭包的概念和原理，能够更好地利用闭包的特性，编写出高效、安全的JavaScript代码。

　　用户： 请把上面回答的内容总结为三个要点。

　　AI：

　　闭包是由函数和其相关引用环境组合而成的一种特殊对象。 闭包可以让函数访问外部作用域的变量，即使外部作用域已经执行完毕。 闭包的应用场景包括创建私有变量和实现函数工厂，但需要注意内存开销和潜在的内存泄漏问题。

　　这章我们将探讨如何使用参考文本来引导ChatGPT生成更准确和有用的回答。提供参考文本可以帮助模型理解问题的上下文，并提供相关的信息。

　　当你向ChatGPT提问时，你可以提供一些相关的参考文本，让模型在生成回答时参考这些文本，从而使回答更加准确和有针对性。

　　用户： 请解释一下什么是响应式设计。

　　AI： 响应式设计是一种网页设计的方法，它使网页能够根据用户的设备和屏幕尺寸进行自适应布局和精简版的wps的下载网址显示。响应式设计可以通过使用CSS媒体查询和弹性布局来实现。以下是一个关于响应式设计的参考文本，帮助你更好地了解这个概念：

　　希望这个回答能够帮助你更好地理解响应式设计！

　　除了让ChatGPT参考参考文本来回答问题之外，你还可以让模型直接引用参考文本的内容来生成回答。这样可以确保回答的准确性和一致性。

　　用户： 请问，人类智能与机器智能有何区别？参考《人工智能：一种现代方法》

　　AI：

　　根据斯图尔特·罗素（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）在《人工智能：一种现代方法》一书中的定义，他们指出：“人类智能是指人类所表现出的智能，而机器智能是指机器所表现出的智能。”简而言之，人类智能是由人类所拥有的认知和思维能力组成，而机器智能则是指计算机和机器所具备的类似人类智能的能力。

　　在这个定义中，人类智能是基于生物学和心理学的研究，包括人类的感知、推理、学习、创造力等方面的能力。而机器智能是通过计算机和机器系统模拟人类智能的能力，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的技术与算法。

　　总的来说，人类智能和机器智能之间的主要区别在于其来源和实现方式。人类智能是基于生物学和心理学的研究，而机器智能是通过计算机科学和人工智能技术来实现的。

　　这章中我们将学习如何将复杂的任务拆分为简单的子任务，以便更好地处理问题并生成准确和有用的回答。

　　当面对复杂的问题时，对问题进行分类是一个有效的策略。通过将问题分解为多个子问题，我们可以更好地处理每个子问题，并生成相应的回答。

　　我们可以先把这些任务按类型分类，然后给每一种类型的任务都制定一套相应的步骤或者指令。这样，当我们需要完成一个任务的时候，就可以直接根据任务的类型找到相应的步骤或者指令了。

　　使用这种方法的好处就是，每一次我们只需要关注当前的任务和相应的步骤或者指令，这样就可以降低出错的几率，而且也能节省成本。因为处理大任务需要的电脑运行费用，通常会比处理小任务的费用要高。

　　用户：

　　您将收到用户性能优化的查询。您需要将每个查询找到对应的主要类别和次要类别，然后以json格式输出：主要类别和次要类别。

　　主要类别：交互优化、网络优化

　　交互优化次要类别：

　　防抖节流

　　懒加载

　　css3动画

　　无线加载

　　骨架屏

　　网络优化次要类别：

　　https

　　gzip

　　cdn

　　http缓存

　　用户查询：动画卡顿怎么办？

　　AI：

　　{ "用户查询": "动画卡顿怎么办？", "主要类别": "交互优化", "次要类别": "css3动画" }

　　由于 GPT 有固定的上下文长度，用户和ChatGPT之间的对话，如果将整个对话内容都包含在上下文窗口中，是无法无限期地进行下去的。

　　ChatGPT 有点像一个记忆力有限的机器人。他只能记住一定长度的对话内容，所以用户和他的对话不能无限长。就像你和你的朋友聊天，如果你们聊得太久，他可能会忘记你们之前聊过什么。

　　但是我们有一些方法可以解决这个问题。一个办法就是把之前的对话内容进行概括。当对话的长度达到了一定的限度，这个机器人就会自动把一部分对话内容进行总结，然后把这个总结放在他的记忆里。就像你在写日记的时候，可能不会把每一天发生的所有事情都详细写下来，而是只写下最重要的部分。

　　另外一种办法就是在整个对话过程中，让机器人在背后不断地把对话内容进行总结。这就像你在读一本书的时候，可能会时不时地在脑子里回顾一下之前的情节，这样就不会忘记故事的主线。

　　这些方法就能帮助我们解决因为机器人的记忆力有限导致的问题，让用户和机器人的对话能够更顺畅。

　　另一种解决方案是动态选择与当前查询最相关的对话的先前部分。请参阅策略“使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索”。

　　对于这个长文本的实际处理方法，如果靠提示词来完成的话，是一件很麻烦的事情：为了输入到ChatGPT的对话框里，必须首先对内容进行分段。

　　ChatGPT 是个有点像有记忆力限制的机器人，他记住的东西长度有限。因此，如果让他一口气读完一本非常长的书然后再总结，他可能会记不住所有的内容。那怎么办呢？

　　我们可以用一种“分段总结，再汇总”的方法来解决这个问题。就好比，你在学习很长的一篇文章或者一本书的时候，你可能会先总结每一小节的内容，然后再把这些小节的总结放在一起，再做一次总结，这样就能得到整个文章或者书的总结了。

　　但是有的时候，前面的内容和后面的内容可能有关系，为了理解后面的内容，我们可能需要知道前面的总结。这种时候，我们可以在总结每一部分内容的时候，都带上之前的总结，这样就能更好地理解整个文章或书的内容。

　　其实，这种方法就像我们读书学习的时候一样，通过把大的任务分解成小的任务，一步一步地完成，最后再把所有的小步骤的结果放在一起，就能得到最终的结果了。OpenAI的科学家们已经用这种方法去研究过如何让ChatGPT总结一整本书，发现效果还不错呢！

　　处理长对话和长文的基本方法，基本是一样的：总结前一部分的时候，带上之前的内容。 不同点是：有的长文章节之间，关系较弱，可以用分段总结，再汇总的方法，不用每次总结都带上之前的总结。

　　在这章中，我们将探讨如何给ChatGPT足够的时间来“思考”，以得出更准确和合理的答案。我们将涵盖引导GPT在得出结论前生成自己的答案、隐藏推理过程以及处理答案不完整的问题等内容。

　　有时候，我们希望ChatGPT能够在得出最终答案之前，先生成一些自己的答案，然后再进行选择和调整。这样可以引导模型思考问题，并激发一些新的创意。

　　用户： 问题：1+1=3是否正确 答案：正确，因为在三维空间里1+1则是立体的，所以等于3。请判断答案是否正确。要求：判断之前先自己思考答案，然后再判断答案是否正确。

　　AI：

　　经过思考，我可以明确地告诉您，无论是在二维空间还是三维空间，1加1的结果都是2。数学中的加法运算是一种抽象的概念，与空间维度无关。在数学中，1代表一个单位，将一个单位与另一个单位相加，得到的结果是两个单位，即2。因此，答案是不正确的。

　　通过引导模型在得出结论前生成自己的答案，我们可以激发模型的思考过程，并获得更加丰富和多样的回答。

　　在某些情况下，我们可能更关注最终答案，而不是模型的推理过程。通过隐藏推理过程，我们可以简化回答，并使其更加直接和易于理解。

　　用户： 如何用Python反转一个字符串。要求：只需要输出代码，不输出其它任何文字。

　　AI：

　　通过隐藏推理过程，我们可以直接展示最终的代码和结果，使回答更加简洁和易于理解。

　　有时，ChatGPT可能会生成一些不完整的回答，缺少一些重要的细节或信息。在这种情况下，我们可以通过补充细节或提供额外的信息来完善回答。

　　用户： JavaScript是世界上最好的语言吗？要求：只需要回答最终结论。

　　AI： 没有绝对的最好的编程语言，因为每种语言都有自己的优点和适用场景。不同的语言适用于不同的任务和需求。所以，JavaScript并不是世界上最好的语言，但它在Web开发中具有广泛的应用和强大的生态系统。

　　用户： 在前端开发中，JavaScript是世界上最好的语言吗？要求：只需要回答最终结论

　　AI： 在前端开发中，JavaScript是最主要的语言，并且具有广泛的应用和强大的生态系统最新中文版wps下载网站在哪呢。因此，可以说在前端开发中，JavaScript是世界上最好的语言之一。

　　通过补充细节和提供额外的信息，我们可以完善回答，使其更加全面和有用。

　　在第五章中，我们将学习如何使用外部工具来增强ChatGPT的功能。具体包括使用嵌入（embedding）技术、进行计算操作以及让模型使用特定功能的外部工具。

　　嵌入（embedding）技术是一种将文本或其他类型的数据转换为向量表示的方法。通过将文本嵌入为向量，我们可以将其输入到模型中进行处理，从而获得更丰富的信息表示。

　　用户： 请告诉我如何使用嵌入技术来增强ChatGPT的文本处理能力。

　　AI： 使用嵌入技术可以将文本转换为向量表示，从而增强ChatGPT的文本处理能力。一种常见的嵌入技术是词嵌入（word embedding），它将单词映射为一个低维向量，捕捉了单词之间的语义和上下文关系。

　　例如，你可以使用预训练的词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe或BERT）将输入的文本转换为向量表示，并将这些向量输入到ChatGPT中进行处理。这样，模型可以更好地理解文本的语义和上下文，并生成更准确和有用的回答。

　　除了处理文本之外，ChatGPT还可以通过使用外部工具进行计算操作，从而扩展其功能。在长时间计算情况下，可以指示模型编写和运行代码，而不是进行自己的计算。

　　用户： 我想知道如何在Python中计算两个数的和。

　　AI： 你可以使用Python的基本算术运算符来计算两个数的和，例如：

　　这段代码会将变量和相加，并将结果存储在变量中，然后打印输出结果。

　　通过使用外部工具进行计算操作，我们可以在回答中直接展示相应的代码示例，使回答更加全面和实用。

　　另一种方法是让ChatGPT使用特定功能的外部工具来中文版的最新wps的下载的地方在哪里增加其能力。这些外部工具可以是专门用于某个领域的库、API或服务。

　　用户： 请告诉我如何使用ChatGPT生成一个随机密码。

　　AI： 要生成一个随机密码，我们可以让ChatGPT调用一个密码生成器的外部工具，例如使用Python的模块：

　　这段代码会生成一个由大小写字母、数字和标点符号组成的随机密码，长度为10个字符。

　　通过让模型使用特定功能的外部工具，我们可以扩展ChatGPT的功能范围，并使其能够执行更复杂的任务。最新的官方wps的下载的入口哪里有

　　这章将学习介绍如何系统地测试ChatGPT的变化，以确保模型输出的准确性和质量。具体包括通过参考黄金标准答案评估模型输出，从而提供有针对性的反馈和改进。

　　为了评估ChatGPT的输出质量，我们可以使用参考黄金标准答案作为评估标准。通过将模型的输出与黄金标准答案进行比较，我们可以量化模型在不同问题上的准确性和一致性，并提供有针对性的反馈和改进。

　　用户： 我如何评估ChatGPT生成的回答是否准确？

　　AI： 为了评估ChatGPT生成的回答是否准确，你可以使用参考黄金标准答案进行比较。将模型生成的回答与标准答案进行对比，并计算它们之间的相似度或其他评估指标。

　　例如，你可以使用文本相似度度量（如BLEU、ROUGE等）或语义相似度模型（如BERT、GPT等）来比较模型输出和标准答案之间的相似程度。更具体的评估指标和方法取决于你的具体任务和需求。

　　通过参考黄金标准答案评估模型输出，我们可以获得关于模型性能和改进方向的有价值的反馈。这有助于提升模型的质量和准确性。