这几个周末我好好的研究了一下如何通过提示词的优化，提高ChatGPT输出内容的质量。 关于如何用ChatGPT帮助我们写东西，我总结了以下的规律，希望能给你一些启发。 一、写作的步骤写一篇文章，思路上一定是从抽象到具体一步一步深入的。
这个写作的步骤，每深入一步，我们就要多耗费一分脑力，文章的最终形态也更加具体，不确定性更低。
如果我们在完成其中一个步骤后，将后续步骤交给ChatGPT完成，也符合这个规律。 越靠后的步骤，耗费的脑力越多，但是结果越可控。越靠前的步骤，操作起来更简单，但是结果随机性也越大。 所以如果按照输出内容的可控程度从精细到粗放，我分成四个层次：
二、给模板第一个层次是直接给模板提供一段模板文字，然后再让AI替换成其他的知识点输出内容。 这样输出的文字和你想要实现的效果，匹配度是最高的。 但这样有一个缺点就是你首先要找到这样的模板，并且和你要改造的内容是强相关的，是可以直接迁移的。这个工作量还是挺大的。其实如果你自己改写的话估计也花不了太多时间。 这类比较适合重复性的工作，比如一段类似的文字，要转化成统一格式的输出文本。 有些财务报表格式是一致的，要对不同年份批量作总结就比较适用。这种就比较费力，因为需要你打个样，自己先做一份成品。 另一种是特定格式的改写，比如改歌词，相对比较方便。
三、给大纲第二个层次是给大纲。 给大纲相比给模板要更粗略一些，也更省脑力一些。 模板是对GPT给出明确的格式要求，大纲只是文章的大概的结构。 如果没有给chatGPT大纲的话，chatGPT输出的文章一般都是论文的形式，结构上有引言、正文、结语、参考文献。 如果你想要生成不那么严肃的文章，你就需要自己指定大纲。 你可以自己写好大纲然后发给GPT，但我们都有GPT了，能偷懒就偷懒吧，所以你也可以告诉GPT你希望大纲的思路是什么，让GPT自己组织大纲。 比如告诉他按照why、what、how的形式组织文章。
四、给风格第三个层次更加简单，只要给出风格。 有的时候，你刚好看到有一篇文章就是你希望模仿的对象。心想太好了，就按照这个文章的框架写就完事了。 这种情况下，你连大纲都不用给了。直接对GPT说，这篇文章写的不错，模仿他的风格写一篇文章。 这样就让AI自己去总结这位作者或作品的写作风格，然后模仿他的风格罗列大纲。省去了你自己总结大纲的时间。 不过ChatGPT现在中文语料不是特别丰富，中文姓名的重复率也太高，所以尽量先问一下GPT是否知道这位作者。确认之后然后让他用这个作者的风格写一篇关于某主题的文章。 你也可以自己描述风格，比如风趣幽默、案例丰富、对话感强等等，但是这些描述就要看GPT怎么理解了，效果更加不可控。还是用作者或者作品限定更加合适。 下面这个例子我先让gpt生成了大纲，然后生成正文，因为篇幅原因这里直接贴正文了。
不继续贴了，虽然文字细节和真正的咪蒙拆别还是很大的，但是真的能看得出他有在用心模仿，这个结构和咪蒙的文章还是非常神似的。 总之，有那味儿了。 五、给类型第四个层次是限定文章的类型。 这个要求就要比给风格更粗略了，连风格都不用给，直接告诉GPT你要写什么文章。 文章的类型可以是：新媒体文章、科普文章、周月报、PRD文档、项目文档、营销文案、公关文案等等。 比较适合这种方法的是有特定应用场景的文体，比如周月报、PRD文档、项目文档、营销文案、公关文案等等。这类文案创造性空间不大，大体的框架和风格都是接近的。你不用懂一篇营销软文是怎么写的，但你只要告诉GPT你要写的是营销软文（这个你总该知道吧），GPT他很会的，会自己根据营销软文的类型组织大纲，并根据大纲填充内容。 至于新媒体文章、科普文章等比较宽泛的类型，生成的结果随机性很强。 因为科普文章，可以硬核科普，也可以是趣味科普。如果你只说要科普文章的话，大概率的结果是最终就是一篇跟论文没什么差别的中规中矩的文章。
总结一下，用ChatGPT辅助写作，按照脑力从多到少，同时也是输出结果可控性从高到低，分别是：给模板、给大纲、给风格、给类型。 根据自己的时间和对结果的精准要求选择适合自己的切入角度。 以上是我关于如何精准把控文本输出质量的一些战术层面的思考。 专栏作家 三元方差，公众号：三元方差（sanyuanfangcha），人人都是产品经理专栏作家。专注用数据驱动业务增长，擅长数据分析、用户增长。喜欢阅读、思考和创作。 本文由 @三元方差 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。 |
