لماذا ما زلت لا أستطيع كتابة المطالبات جيدا بعد استخدام العديد من قوالب المطالبات وحتى استخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي؟ في المرة الأخيرة التي شاركت فيها مطالبة تحاكي خطاب Lei Jun ، والذي تم الإشادة به على نطاق واسع ، لكن بعض مستخدمي الإنترنت أرادوا معرفة كيف كتبت مثل هذه الموجهة. من الأفضل تعليم الناس الصيد بدلا من تعليمهم الصيد ، أو الاستمرار في مشاركة منهجية كتابة مطالبات جيدة. تحظى هندسة السياق بشعبية الآن ، ويبدو أن قلة من الناس يذكرون الهندسة السريعة ، وحتى الكثير من الناس يعتقدون أن الهندسة السريعة لم تعد مطلوبة: > "النموذج قوي جدا بالفعل ، وما هي هندسة الكلمات السريعة المطلوبة ، يمكنني معرفة ما أعنيه بالنموذج الكبير وتنفيذه بشكل جيد للغاية." هذا صحيح جزئيا فقط ، فالنموذج يزداد قوة وقوة ، والمتطلبات العادية تحتاج فقط إلى مطالبات بسيطة ، ولكن لا تزال المتطلبات المعقدة بحاجة إلى الكتابة بشكل جيد بمساعدة هندسة الكلمات السريعة. إذن ما هي هندسة الكلمات السريعة؟ ** > الهندسة الفورية هي عملية تصميم واختبار وتحسين الكلمات السريعة بشكل منهجي - Baoyu الكلمات المطالبة التي تمت مشاركتها على الإنترنت أو قوالب المطالبة المختلفة ، فهي ليست مشروع كلمة سريعة ، إنها كلمة سريعة ، إنها ثابتة ، وتسمى عملية إنشاء هذه الكلمات السريعة مشروع الكلمة المطالبة. فيما يلي بعض الأمثلة على المطالبات التي كتبتها مؤخرا. المثال الأول هو كيف كتبت الموجه لخطاب Lei Jun. قبل النظر إلى الأسفل ، يمكنك أيضا التوقف والتفكير في كيفية الكتابة إذا كنت تريد الكتابة؟ إليك كيف فعلت ذلك: أولا ، استخدم البحث العميق لجمع خطاب Lei Jun ، ثم اسمح ل الذكاء الاصطناعي بإنشاء مطالبة تحاكي خطاب Lei Jun بناء على نتائج الكلام المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. (الشكل 1) بعد أن أنشأ الذكاء الاصطناعي المطالبة ، اختبرتها ، وعلى الرغم من أنها أنتجت أيضا خطابا مشابها لأسلوب Lei Jun ، إلا أن المحتوى كان لطيفا ولم تكن النتيجة مثالية للغاية. (الشكل 2) لقد اختبرت ChatGPT و Claude بنفس الطريقة ، ولم تكن النتائج جيدة جدا. يبدو أن نتائج بحث Deep Research ليست جيدة بما فيه الكفاية ، وقد لا يكون الكثير منها خطابات Lei Jun ، ولكن مجرد تقارير إخبارية وما شابه ذلك ، ثم صادف أنني رأيت ملخصا لأسلوب خطاب Lei Jun الذي جمعه شخص ما في السنوات الأولى أعاد مستخدمي الإنترنت طبعه على X ، لذلك جربته: > الرجاء مساعدتي في إنشاء مطالبة يمكنها إنشاء خطاب على غرار Lei Jun من موضوع الإدخال أو النص. فيما يلي ملخص لمستخدمي الإنترنت كمرجع: > \< تغريدة > يتمتع > Lei Jun بمهارة جيدة جدا ، وهي وصف شيء عادي أو غير قوي مثل كائن يبدو بعيد المنال بالأرقام أو النسب المئوية أو الصفات الأخرى. > بعد المؤتمر الصحفي ، اشتكى المسؤولون التنفيذيون في Zeekr من Xiaomi Auto: تسويق Xiaomi يستحق التعلم ، لكن يجب أن تتعلم Xiaomi منا في تكنولوجيا السيارات. > لي جون PPT وخطوط فيلم Wong Kar-wai متشابهة. > على سبيل المثال ، الوعاء التالي من المعكرونة للناس العاديين هو متى وأين سأكون بعد ذلك. لكن Lei Jun's PPT سيقول هذا: بعد 300 يوم وليلة متتالية من أبحاث البيانات الضخمة من قبل موظفي Xiaomi لدينا ، وجد أن 97٪ من البشر سيعانون من الجوع الواضح في الساعة 7:03:56 صباحا ، وهي زيادة بنسبة 57٪ مقارنة بالساعة 7. > من أجل حل هذا الجوع الذي ابتلي به البشر منذ آلاف السنين ، درس مهندسو Xiaomi لدينا مرارا وتكرارا وقارنوا ووجدوا أن شبع الدقيق أعلى بنسبة 21٪ من شبع الأرز. > لذلك وجدنا على وجه التحديد مسقط رأس القمح ، المادة الخام للدقيق ، منذ 50,000 عام - في الهلال الخصيب في الشرق الأوسط ، وأنفقنا الكثير من المال لتطوير المعكرونة الأكثر إشباعا حتى الآن. > إذن ما مدى امتلائها؟ إنه شبع أكثر بنسبة 73٪ من المعكرونة التقليدية. في الوقت نفسه ، تنخفض السعرات الحرارية بنسبة 50٪. > كما أطلقنا عليها اسما جميلا ، Xiaomi Super Hollow Noodles. في الوقت نفسه ، تعاونا أيضا مع عملاق صناعة مياه الشرب ، Nongfu Spring ، لتطوير أول مياه معكرونة سريعة التحضير في الصناعة - Nongfu Rice Spring. يمكن زيادة شبع المعكرونة المطبوخة مع ربيع أرز المزارعين بنسبة 11٪ أخرى > 9.9 يوان 3 أرطال من المعكرونة المجوفة والقوية المشبعة. (تكلفة الدقيق 1.6 يوان فقط للقطة) عشر عبوات من التوابل مجانية. هناك ما مجموعه 9 موديلات بسماكات مختلفة و 6 ألوان تغليف للاختيار من بينها > \</tweet> (الشكل 3) لقد اختبرته باستخدام الموجه الذي تم إنشاؤه ، وكان التأثير ممتازا! الأمر بهذه البساطة! (الشكل 4)

لقد رسمت مخططا لهذه العملية (الشكل 1) كل الإنشاء الفوري هو عملية تكرارية: 0. الهدف: حدد هدفا للتأثير الذي تتوقع أن تحققه مطالبتك. 1. الأفكار: مع وجود هدف ، يجب أن يكون لديك فكرة عن كيفية كتابته ، مثل الكتابة اليدوية ، ويمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في الكتابة ، ويمكن تعيين القوالب 2. كتابة المطالبات: لا تفكر كثيرا ، اكتب نسخة أولا. يبدو الأمر كما لو كنت تتدرب على إطلاق النار ، لا تفكر كثيرا ، صوب وأطلق النار أولا. 3. اختبار المطالبة: بمجرد حصولك على الإصدار الأول من المطالبة، اختبر مطالبتك. 4. التقييم: بمجرد حصولك على نتائج الاختبار ، انظر إلى أي مدى تكون النتائج الفعلية وما هي الفجوة. إنه مثل قياس مدى بعدك عن نقطة الهدف بعد إطلاق النار على الهدف. إذا كانت نتائج التقييم لا تفي بالأهداف التي حددتها، فابدأ بالخطوة 1 واستمر في التكرار استنادا إلى نتائج الإصدار السابق. في بعض الأحيان تحصل على نتائج جيدة دفعة واحدة ، وأحيانا تحتاج إلى التكرار بشكل متكرر. على سبيل المثال ، في المرة الأخيرة التي قمت فيها بإنشاء مطالبة لإنشاء ترجمة على YouTube ، كررت أكثر من اثني عشر إصدارا ، وفي البداية لم أكن راضيا عن التنسيق ، لكن لاحقا وجدت أنه يضيف دائما طابعا زمنيا في منتصف الفقرة ، مما أثر بشكل كبير على تجربة القراءة. (الشكل 2) أخيرا ، خطرت لي فكرة لإضافة مثال لتقسيم خطاب نفس الشخص إلى فقرتين إذا كان المحتوى طويلا جدا ، وأخيرا لن أضيف طوابع زمنية إلى الفقرات. (الشكل 3) لتلخيص ذلك ، لا يستطيع الكثير من الأشخاص كتابة المطالبات بشكل جيد ، والسبب الجذري ليس أنهم لا يستطيعون العثور على قالب جيد ، أو أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه مساعدتك ، ولكن ما إذا كان يمكنك تقييم الفجوة بين نتائج التوليد الفوري الحالية والهدف ومعرفة كيفية تعديلها. * على سبيل المثال ، إذا كان شخص لا يعرف البرمجة يستخدم الذكاء الاصطناعي للبرمجة ، حتى لو قام بتطبيق مجموعة من القوالب السريعة ، فلا يزال من الصعب الكتابة بشكل جيد باستخدام الذكاء الاصطناعي ، لأنه لا يمكنه الحكم على ما إذا كانت النتائج الناتجة عن الموجه تفي بالمتطلبات ، وإذا لم تفي بالفجوات ، فكيفية تعديلها.