张刚AI拆解

分类： AI场景落地

  • 掌握提示词工程，医护人员用AI写科普的4个进阶技巧

    在信息爆炸的时代，医学科普的需求日益增长。然而，临床工作的繁忙让许多医护人员难以抽出大量时间撰写文案。AI工具（如ChatGPT、Claude等）的出现，为医学内容创作提供了强大的助力。但直接问AI“什么是高血压”往往得到的是教科书式的枯燥回答。要让AI成为你的“科普助手”，关键在于掌握 “提示词工程” ——即如何用精准的指令，引导AI生成高质量、接地气的医学科普。

    以下是4个实操技巧，帮助你快速上手：

    一、 锚定“医学准确性”：建立你的AI医学知识库

    AI的“幻觉”（编造信息）是医学科普的大忌。在使用AI前，必须先给它“喂料”或设定权威边界。

    • 技巧： 在提示词中加入 权威数据库限定 和 错误修正机制 。
    • 示例提示词：

    “你现在是一位拥有10年临床经验的心血管内科医生。请基于UpToDate（或Cochrane Library、中国居民膳食指南）的最新证据，撰写一篇关于‘如何通过饮食控制高血压’的科普文。内容必须准确，若涉及数据或指南推荐，请注明来源。如果不确定，请说明‘目前证据尚不明确’。”

    二、 构建“医生人设”：让AI学会“说人话”

    AI默认的口吻通常是中立且冰冷的。好的科普需要温度和信任感，这就需要给AI设定一个具体的“医生人设”。

    • 技巧： 明确AI的 身份、沟通风格 和 目标受众 。
    • 示例提示词：

    “请扮演一位擅长与中老年患者沟通的全科医生。你的语言风格应该亲切、通俗易懂，避免使用生硬的医学术语。如果必须使用，请用‘打比方’的方式解释清楚。你的目标是让一位60岁的糖尿病患者明白‘为什么要控制血糖’。”

    三、 结构化输出：像搭积木一样组织内容

    不要让AI自由发挥。医护人员最擅长逻辑框架，你可以将科普文的结构“搭好”，让AI填充血肉。

    • 技巧： 提供 清晰的内容大纲 和 格式要求 。
    • 示例提示词：

    “请按照以下结构撰写一篇关于‘儿童发烧处理’的科普短文（约500字）：

    1. 标题：吸引人的问题式标题（如：孩子发烧就烧坏脑子？真相是…）
    2. 误区澄清：列出2个家长最常见的错误认知并纠正。
    3. 处理建议：分点说明物理降温和用药的正确方法。
    4. 就医指征：明确什么情况下必须去医院。

    请使用小标题和emoji（如⚠️、💊）让排版更清晰。”

    四、 迭代优化：从“初稿”到“定稿”的打磨

    AI生成的第一版通常是“合格但平庸”的。你需要通过 追问（Follow-up Prompt） 来精修。

    • 技巧： 针对不满意的部分，提出 具体的修改指令 。
    • 示例追问：
    • “刚才那段关于‘他汀类药物副作用’的描述太吓人了，请用更客观、安抚的语气重写，同时强调获益大于风险。”
    • “请把‘房颤’的解释部分，用‘心脏电路短路’这个比喻来展开说明。”
    • “内容太专业了，请把它简化成给小学生家长看的版本，多用短句。”

    总结

    AI不是取代医生的创作者，而是 将医生的专业知识高效转化为大众语言的翻译官 。掌握以上4个技巧——设定权威边界、塑造医生人设、提供结构化框架、进行迭代追问，你就能让AI成为你医学科普创作中最得力的“实习生”，在繁忙的临床工作之余，轻松产出高质量的健康传播内容。

  • 告别一刀切，如何利用AI大模型重构个性化学习路径

    在传统的课堂中，教师往往需要面对数十名学生，教学进度和内容只能取“平均值”。而 AI 教育大模型的出现，正在将这种“标准化生产”模式转变为“定制化服务”。如果你想利用这一工具实现高效的个性化学习，只需掌握以下四个核心操作逻辑。

    一、 精准诊断：从“题海战术”到“靶向定位”

    很多学生的误区是盲目刷题，却不知道自己真正的薄弱环节在哪里。AI 大模型的强项在于动态评估。

    • 操作技巧： 不要直接问 AI“这道题怎么做”，而是抛出一个模糊的概念，让 AI 通过提问来定位你的盲区。
    • 示例： 当你觉得数学的“一元二次方程”没学好时，你可以告诉 AI：“我不太懂一元二次方程，请你通过提问来测试我的水平。”
    • 原理： AI 会像一位经验丰富的医生，通过苏格拉底式的追问（如：“你知道判别式的作用吗？”“因式分解法适用于什么情况？”），迅速锁定你是公式记忆错误，还是应用题逻辑不清，从而避免在已掌握的知识上浪费时间。

    二、 智能规划：生成“千人千面”的学习脚手架

    知道了问题所在，下一步是制定计划。AI 可以根据你的时间、目标和学习风格，生成精细化的路径图。

    • 操作技巧： 提供具体的约束条件和偏好。
    • 示例提示词： “我是一名视觉型学习者，每天只有 15 分钟碎片时间，目标是一周内掌握英语过去分词作定语的用法。请为我设计一个包含图表和短句练习的学习计划。”
    • 结果： AI 不仅会列出每天的任务，还会考虑到你的注意力时长和偏好，优先提供思维导图或图片辅助的记忆材料，而不是大段的文字说明。

    三、 深度互动：构建“无压力”的即时反馈环境

    学习最大的障碍是“怕犯错”和“等不及”。AI 大模型提供了24/7 的即时反馈和低压力的试错空间。

    • 角色扮演： 你可以让 AI 扮演任何角色进行对话练习。例如：“请扮演莎士比亚，用 16 世纪的英语和我讨论环保问题。”这在语言学习中尤为有效。
    • 即时纠错： 写完一篇作文或代码，直接投喂给 AI，它不仅能指出语法错误，还能分析逻辑漏洞，并提供修改建议。

    四、 持续进化：建立个人专属的“认知图谱”

    这是 AI 教学助手与传统教辅最本质的区别——记忆与进化。

    • 操作技巧： 定期让 AI 总结你的学习日志。
    • 示例： “回顾我们过去一周的对话，总结我在物理力学方面最容易犯的三个错误，并调整下周的复习重点。”
    • 效果： AI 会像一位贴身助教，记录你的每一次卡顿、每一个错题，并随着你的进步，动态调整教学策略。今天它可能在教你基础概念，下周就会根据你的掌握程度，引入更复杂的综合应用题。

    总结

    利用 AI 教育大模型重塑学习范式，本质上是将“老师找学生”转变为“知识找大脑”。通过精准诊断、智能规划、深度互动和持续进化这四个步骤，你不再是流水线上的标准化产品，而是拥有独特学习路径的个体。掌握这一工具，你就掌握了在未来教育中领跑的钥匙。

  • 解锁大模型潜力：提示词工程的核心技巧与本质逻辑

    在人工智能的浪潮中，大模型（LLM）如GPT、Claude等已成为通用的智能助手。然而，很多人在使用时常常感到困惑：为什么同样的模型，别人能问出精准的代码或创意文案，而我得到的却是泛泛而谈的废话？

    答案在于 提示词工程（Prompt Engineering） 。如果把大模型比作一位拥有亿万藏书却略显健忘的天才，提示词就是唤醒他特定记忆、引导他逻辑思考的“咒语”。掌握提示词工程，并非学习高深的编程，而是学习如何“正确地提问”。

    以下是提示词工程的核心技巧与逻辑：

    一、 角色设定（Role Setting）：给模型“戴帽子”

    大模型本身是中性的，它可以是诗人、程序员，也可以是小学生。在提问的开头，明确赋予模型一个具体的角色，能显著提升输出的专业性和风格一致性。

    • 差的提示词： 写一篇关于环保的文章。
    • 好的提示词： 作为一名拥有20年经验的环保科普作家，以生动有趣的语言，为10岁儿童写一篇300字关于垃圾分类重要性的短文。

    逻辑： 角色设定缩小了模型的输出范围，使其调用对应领域的知识库和语言风格。

    二、 指令清晰（Clear Instructions）：避免“猜谜游戏”

    大模型不擅长解读模糊的潜台词。你的指令必须像给机器人下命令一样精确，包含 动作、对象、约束条件 。

    • 模糊指令： 告诉我一些关于北京的信息。
    • 清晰指令： 列出北京的5个必游历史景点，并简要说明每个景点的独特之处，要求每个描述不超过50字。

    逻辑： 明确的指令减少了模型的“思考负担”，直接导向你想要的结果。

    三、 上下文与示例（Context & Few-Shot Prompting）：给模型“看例题”

    如果任务复杂或需要特定格式，直接给模型“喂”几个例子（Few-Shot）比长篇大论的解释更有效。这利用了模型的“上下文学习”能力。

    • 零样本（Zero-Shot）： 把下面的句子翻译成法语。
    • 少样本（Few-Shot）：
    • 英语：Hello, world!
    • 法语：Bonjour, le monde!
    • 英语：I love learning AI.
    • 法语：J’adore apprendre l’IA.
    • 英语：What time is it?
    • 法语：[请模型补全]

    逻辑： 示例是最高效的教学方式，模型能迅速捕捉模式。

    四、 思维链（Chain of Thought, CoT）：让模型“慢思考”

    对于数学推理、逻辑分析等复杂问题，直接要求答案往往会出错。CoT技巧要求模型先“说出”推理过程，再给出结论。

    • 直接提问： 小明有5个苹果，吃了2个，妈妈又给了他3个，现在小明有几个苹果？
    • CoT提示： 小明有5个苹果，吃了2个，妈妈又给了他3个，现在小明有几个苹果？ 请一步步推理，然后告诉我答案。

    逻辑： 模拟人类解决问题的步骤，强迫模型进行“慢思考”，显著提高推理准确率。

    五、 约束输出格式（Output Formatting）：定制“答卷”

    在实际应用中，我们可能需要JSON、Markdown或表格数据。明确指定格式，能省去后续处理的麻烦。

    • 提示词： 请用JSON格式列出北京的3个景点，包含字段：name, location, description。

    六、 避免幻觉（Avoiding Hallucinations）：要求“有凭有据”

    大模型有时会一本正经地胡说八道（幻觉）。为了减少这种情况，可以在提示词中加入验证机制。

    • 提示词： 回答以下问题。 如果你不确定答案，或者答案不在你的知识库中，请直接说“无法回答”，不要编造信息。

    提示词工程的本质，是 “人类智能”对“人工智能”的引导与对齐 。它不需要你精通算法，但需要你具备清晰的逻辑思维和对任务的深刻理解。

    记住这三个核心原则： 清晰（Clear）、具体（Specific）、引导推理（Guide Reasoning） 。通过不断练习和调整，你就能让大模型成为你手中最锋利的工具。