AI时代，让AI听得懂你的需求，才能给出高质量的答案，真正成为和你高效协作的黄金搭档。我们可以从3个方面来了解。
首先，对大语言模型本身有一定的了解，不同的大语言模型，由于各自的参数设置、训练语料库及微调策略不同，即使是同样的一个表达、同样的方法论、同样的语言去交付，结果也会完全不同。因此了解每个模型的特点和能力，是构构Prompt的基础。这里可去阅读《这就是ChatGPT》一书，读了后会对GhatGPT有一些不同的了解。
Know-how，直译是"知道如何做"，是指在某个领域内通过实践和经验积累而成的专业技能、技巧、方法和诀窍，是从事某项工作的或解决问题所需的具体的知识和实践经验的总和。
大语言模型来了之后，大家都在喊“人类要下岗，人类要被灭”。因为它的能力很强，而很多人的表现是远不如GPT表现的这么优秀，能有这么便捷的能力输出。因为很多人在做事情的时候，他本身就在做重复的事情，没有沉淀那个行业的know-how。
写Prompt也一样，一个对某个行业经营非常深的人，他的理解深度比GPT理解的更深，这个差异就决定着一个人最终写出来Prompt的质量好坏。
一个人是不是能够把一个复杂的事情给说清楚了,能不能清晰的、不矛盾的把它给传递出去或写出来，也是Prompt质量好坏的关键。很多的人写的Prompt前后矛盾，会严重的影响整个输出的质量。
"理解LLM+KnowHow+逻辑“三个要素综合起来是目前写好一个prompt最关键的三个环节。
如今LLM大语模型的日新月异，每天都在更新，能力越来越强，怎么能为我所用，怎么成为我的杠杆，我们应该做什么,我觉的至少需要做到：
清晰表达，我们知道的东西，需要很清晰简洁、直达内核的表达出来？行业的KnowHow，沉淀的多与少？
未来我们最需要能力基本能力是什么？
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黄金搭档