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[heading2]总结关于提示词编写及AI应用的探讨理性决策提示词：介绍了用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法，包括收集信息、重新定义问题、运用Mini Max Regret方法等步骤。示例的价值：示例是一种隐性的需求说明书，添加示例可让大模型更懂需求，但Deseek R1报告中提到few short可能影响模型性能，不过不绝对。自用与他用提示词：自用和他用的提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面有较大区别，工业化提示词需稳定、经济且易维护。改进指令遵循：将R1的思维链给cloud回答，结果大大改进。AI应用于软件开发：未来借助AI模型的API和编写提示词，可快速实现软件开发，如开发查单词软件。关于AI写作与模型的探讨顶级文学作品：分享了一篇在小红书上看到的优秀小说，其文风细腻、语言克制，每个片段、隐喻和比喻都精心设计。写作方式思考：认为写小说既需要精心设计也需要直觉创作，如莫言的作品有凭直觉写作的特点，而推敲则是精心琢磨的代表，两种方式不冲突。好文字的定义：好的文字能引起生理共鸣和情绪，若能引起众多人的共鸣则可能成为公认的佳作。****：用Deepseek写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。模型特点与推荐：指出Cloud 3.5模型多样性差，Deepseek R1有缺陷但也不错，推荐了街悦新城的文学大师版等模型。
最后，我们回归主题，聊聊“如何用AI写出好的文字”。第一个技巧我叫做“显式归纳与列出你想要的文本特征”。例如，一个写小说的刚需就是我们想要优秀的文风和细腻的文笔。实际上这个时候，我们需要显式地归纳文本的特点，例如“几句话一换行”，“以短句和对话为主，结构紧凑”，“用词直白犀利”等等。这些描述虽然看起来有点像正确的废话，但是的确从很多方面描述了你想要的东西，也真的能起到效果。在调试的过程中一点一点增加额外的，对于文本特征的条件或描述，结果就也会向你想要的东西靠近，这个过程中，你需要把握增加与删除的度，直到结果是你想要为止。此外，我把第二个常用的方法叫做“通过prompt中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本，从而得到想要的相似样本”。我们之前提到过wikipedia给生成式AI（Generative AI）的一个定义，大语言模型从海量的数据中学到一个概率分布，再从这个概率分布中生成一个新的样本。那你要做的事情就是想办法用词语映射回数据，生成“你想要的那类文本”。就像你要让一个画家画猫，更好的办法是说“请您画一只猫”，而不是“请你画一个可爱的，有尖尖爪子的，柔软的动物”。简单来说，你应该直接点出这种东西常常出现在什么地方，是什么。比如，我们要写的小说可能就是“充满张力的女性复仇文，可能会出现在晋江文学城或者起点中文网的古代言情分类中”。再举个例子，比如搞短剧剧本创作，这是个极困难的任务。短剧是非常新的创作领域，短剧剧本在预训练数据中是很有可能压根不存在的。里面还有很多特殊的要求，比如格式，卡点，节奏，还有各种各样奇怪的梗。如果你直接让它写短剧剧本，AI很有可能低水平的互联网短剧剧本也写不出来。
作者:Stuart公众号原文(欢迎关注)一直很羡慕那些小说写的好的文科生,很想写✍️小说,尤其AIGC时代让大模型帮忙写.但是试过的大多都会发现,小说写的“AI味”,全是八股文套话,写的很空泛.最近看到一个还不错的coze工作流分享给大家,能写出至少是高中水平的小说了.?也欢迎大家在评论区分享你的一些用AI写小说的更好的思路.[heading1]工作流效果[content]尝试用最近起点Top1的《夜无疆》为题,让这个coze工作流来创作一篇小说.如果这时自己没有尝试过用AI写小说的同学,在进下面的文章前,可以随便找个大模型试试,能写到什么效果,再来和下文做个对比.通过对比能感悟更深,获得更多的学习和理解.虽然小说还没有到达起点小说家们的水平,但是至少是高中生中写的还不错的水平了.咱们做不到一步登天到小说家水平,但是从我们通常能用AI写出的小说水平到这个级别,已然是质的飞跃,其中的思路非常值得学习.[heading1]工作流[content]工作流中核心节点:1.用bing搜索这个标题相关的内容2.用程序将搜索结果结构化(这一步有一定的提升效果,但是不重要,不熟悉程序的可以忽略,或者往下翻直接复制稳重的代码)3.用大模型草拟大纲:标题/主旨/世界观/主要角色/小说背景/情节概要4.再用大模型来写文章5.输出文章内容.