4 自学 · 可选答疑 · 测试
ℹ️ Information说清楚你要什么 — 任务描述 + 输出格式
好问题和坏问题的差别 同样是让 AI 帮忙,你说话的方式不同,得到的回答质量天差地别。看这个对比: ❌ 模糊的问法AI 的反应 帮我写个东西写什么?给谁看?什么风格?AI 只能瞎猜 帮我翻译翻译什么?翻成什么语言? 帮我做个计划什么计划?多长时间?有什么限制? ✅ 清楚... 登录后查看完整内容
📄 InteractiveLab明确任务 — 让 AI 准确理解你的需求
学习如何通过明确的任务描述,让 AI 精准理解并执行你的需求。掌握动词开头、约束条件和任务拆分。
📄 InteractiveLab输出格式 — 让 AI 按你要的格式回答
学习如何指定输出格式,让 AI 的回答结构化、可预测、易于使用。掌握列表、表格、JSON、Markdown 等格式的应用场景。
📄 InteractiveLab约束与负面 Prompt — 告诉 AI
学会使用约束来精确控制 AI 输出:长度限制、格式要求、内容边界、风格规定和禁止事项。
ℹ️ Information给 AI 看例子 + 让 AI 扮演专家
给 AI 看例子:让它"学"你的风格 你直接问 AI"帮我分类客户反馈",它可能分得跟你想的不一样。但如果你先给它看几个例子——"这条是投诉,这条是建议,这条是表扬"——它就知道你的标准了。 两种问法的对比 直接问(Zero-shot)— 不给例子: 帮我把这些客户反馈分类:... 登录后查看完整内容
📄 InteractiveLabZero-shot — 零示例直接提问
掌握 Zero-shot prompting:不给示例直接让 AI 完成任务。理解它的优势、局限和适用场景。
📄 InteractiveLabFew-shot Learning — 用示例教会 AI
掌握 Few-shot prompting 技巧,学会通过提供示例来引导 AI 产出一致、高质量的输出。
📄 InteractiveLab角色扮演 — 让 AI 成为领域专家
学习如何通过角色设定,让 AI 以特定身份、专业视角和风格进行回答。
ℹ️ InformationAI 会犯错 — 怎么检查 AI 的回答
AI 会"一本正经地胡说八道" AI 最大的毛病叫"幻觉"(Hallucination)——它会编造看起来非常真实的信息。比如: 你问它一本书的作者,它可能给你一个不存在的人名 你让它引用研究数据,它可能编造一个论文标题和数据 你问它某家餐厅的地址,它可能给你一个根本不存在的地... 登录后查看完整内容
📄 InteractiveLab幻觉检测与防护 — 别让 AI 一本正经地胡说八道
学习识别和防范 AI 幻觉的三种类型,掌握检测技巧和多层防护策略,在生产环境中构建可靠的 AI 应用。
📄 InteractiveLabChain of Thought — 让 AI 展示思考过程
掌握 CoT 提示技术,让 AI 通过分步推理得出更准确、更可靠的答案。
ℹ️ InformationPrompt 实战 — 摘要、提取、分类
你 80% 的 AI 使用就是这 3 件事 学了前面几课的技巧后,现在来看实际工作和生活中用 AI 最多的三个场景:总结(摘要)、提取、分类。掌握这三个,你的 AI 技能就能覆盖大部分日常需求了。 场景 1:让 AI 帮你总结 文章太长不想读?会议记录太啰嗦?让 AI 帮你提炼... 登录后查看完整内容
📄 InteractiveLab文本摘要 — AI 帮你读完一本书
掌握摘要 Prompt 的核心要素——长度、角度、受众,学会不同风格的文本摘要技巧。
📄 InteractiveLab信息提取 — 让 AI 当你的数据挖掘助手
学习如何用 AI 从非结构化文本中提取结构化数据,掌握 NER、简历解析、合同分析等实用技巧。
📄 InteractiveLab分类与情感分析 — AI 帮你读懂用户情绪
掌握分类任务的 Prompt 模板,学会情感分析的细粒度设计,处理模糊案例和批量分类。
📄 InteractiveLab邮件与商务写作 — AI 秒变你的写作助手
掌握商务邮件 Prompt 的模板——语气、目的、背景、要求,学会调整不同语气完成各种商务场景。