自生成式人工智能发布以来，一直再跟生成式人工智能打交道，从学习到应用，既感受到它的高效，又感受到它的按部就班。我知道技术是在更新的，也相信生成式人工智能应用的技巧越来越多，学习是肯定不能停止的。遇到生成式人工智能的文章，依旧会点开来，看看有无新的应用模式。
前几天的学习文章没有看完，今天把它看完。旧知偏多，新知略少，没有眼前一亮的感觉。归纳一下旧知，如下常见用法：
1.细节描绘法。将更多的信息给AI，这样你要的结果才更靠谱。例如加上背景信息。
2.角色定位法。让AI扮演角色，这样过滤掉大数据中的其他角色，使得结果更加准确。角色扮演要把角色明确清楚，包含角色擅长干什么都要说清楚。
3. 参考事例法。要写什么样的内容，可弄个参考案例给AI。这就需要平时多积累优秀的通知、文案、表达等，就需要建个资源包，随用随引用事例。
这些内容是常见的AI用法，包含输出的格式等等。但这些内容仅局限于短文输出，以及一个个简短的对话。今天的学习获得两个知识：
1.分隔符格式化。一般情况下，我很少在提问时使用分隔符，只是简单的跟AI进行交流一下，追问一下等等。今天第一次详细了解了分隔符格式化。
分隔符就如同段落分层一样。用markdown语句表示从属关系，如同一级标题，二级标题，每个段落的开头都有分隔符引导。这应该是方便AI读取用的。
2. 思维链。思维链是让AI思考的过程一步步显现出来。可以通过“一步一步来”提示AI要一点点显示思维过程，如计算一个四则运算，让他把思考过程写下来。其次，用workflows规定AI思考过程，也就是将需要多次问AI的过程，形成一个框架，让AI将复杂问题进行分解为模板，你只要跟着这个模板走就可以了。这样，再下次遇到同样的问题的时候就不要写那么多的提示词了。提示词已经框架化了。但这个框架化，还需要学习。
总结：今天的学习，还是学有所获的。需要多去练习一下。但是对于提示词框架，我还是觉得要写的内容太多了，我们信手拈来的与AI对话，可能不是输入这么多内容的。要像一个朋友一样简短聊天。而思维链式的提示词框架更像一个智能体。写好智能体，然后直接调用智能体的。因此，还需明天再再实践一下才感触更深些。
