以下是关于写作助手的相关信息：
我也尝试用OpenAI的API搭了个“写作助手”，但完全无法达到帮助写出现在这文章的能力。直接的感受差不多是在“指挥一群脱缰的野马”：控制困难、不能精细调整、没有记性、不讲逻辑是最痛的。当然，我自己花的时间也有限，也没有好好研究写Prompt/提示词的技巧。这个过程也我开始反思：现在的大模型究竟擅长的是什么？Hallucination=Imagination|幻觉=想象力如果从2023年跑出的产品和实际使用体验上来评价：大模型最成熟的能力并不是逻辑，而是想象力和取悦人的能力。这大概是合乎逻辑的。首先，我们看到的“幻觉问题”本身就是想象力的表现；而且在训练过程中，模型的学习方式一直都是“穷举归纳式的”，我们暂时还不知道如何“教会”模型“逻辑的方法”，而只能期待模型自己涌现出“逻辑”的能力。第二，因为模型训练时的优化目标包含了“让人继续聊下去”，所以取悦人，而非事实和逻辑，才是大模型更擅长的。这个特点是现在选择产品赛道时所需要仔细考虑的事情：娱乐向、创意向、2C的产品会早于逻辑向、2B产品成熟。Image:"AI Imagination",with Dall-E
写作助手：可以重写一篇专业的商业报告，可以用于内容输出前的检查营销助手：用于构思想法。比如提出营销想法或者详细营销方案招聘助手：用户总结求职者的最终评价（使用前记得再次检查摘要）编程人员：可以用于编程基础代码[heading4]工作任务分析[content]有种，能衡量工作被AI取代可能性的经济模型首先需要认识到，AI可以将任务自动化处理，但不是将工作自动化处理基本所有的工作都是由大量任务集合而成比如客服工作，就包含检查订单，记录互动，评估客户投诉等等将不同的工作进行评估，找到最频繁且技术可实现的任务来替代优化AI VS.自动化AIAI用于强化工作还是自动化，各有利弊。比如生成与推荐客户回复内容再由客服决定是否发送的方式来增加效率。又或者直接让AI转录和总结与顾客的沟通记录。上述两种就是AI用于优化工作与自动化的两种例子。在初期可以使用AI优化工作，当员工开始对AI建立信心与信任，再推动AI将工作任务自动化。评估AI潜力的模型AI优化或自动化任务主要取决于，技术可行性与业务价值即这个任务AI能否完成，成本是否太过昂贵&使用AI后带来的经济价值
因为要帮人做世界观故事，所以一时兴起搓了这么个东西；两个版本，下面这个是lisp格式，用POE的Claude-3.5-Sonnet-200k测试没什么问题，默认是玄幻类型，可以自己改，字数的话也可以自由调整，这些其实都可以在对话时提要求；下面这个是通用版，建议chatgpt 4o，不过kimi、通义之类的都可以，就是可能不稳定。其实写作助手我试过很多，可以说都不太好用，毕竟对方也不是专为你的文章写的，所以最重要的是有能力根据自己需求调整。