前言
首先我们需要知道，什么叫做超级个体
03年互联网的超级个体=个人站长
13年区块链的超级个体=合约开发者
23年AI的超级个体=熟练应用AIGC为行业赋能（AI+SOP)
在目前的AI领域，我们可以将超级个体定义为由多个智能体或算法组成的集合，通过协同合作和互动来实现更高水平的智能表现。超级个体可以包括各种形式的人工智能系统、机器学习算法、智能机器人等。
考虑到超级个体通常与特定领域的技术和应用密切相关，所以AI领域的超级个体可能没有一个具体的、普遍适用的称谓，它们更可能会以特定的角色或任务来命名。
举例来说，2023年的AI超级个体可以被称为：
- 模型开发者：指负责开发和优化AI模型、算法的专业人士。他们可能会合作使用各种深度学习模型、强化学习算法等，来实现卓越的智能表现。
- 数据科学家/工程师：负责处理和分析大量的数据，构建训练数据集，并运用机器学习技术来训练和优化AI模型。
- 系统架构师：负责设计和构建AI系统的架构和基础设施，确保系统的高效性和可扩展性。
- 提示词工程师：针对特定的领域或任务，拥有丰富经验和专业知识，能够指导AI系统在相应任务上实现最佳表现。
- AI绘画师：熟练运用Stable diffusion、Midjourney、SDXL、等绘画工具为自己的行业赋能，达到降本增效，避免浪费重复工作流。
需要强调的是，这些称谓只是示例，实际上在AI领域可能有更多不同的角色和名称，这取决于具体的应用场景和技术需求。但是我们可以统称他们为—“超级个体”
- 超级个体在每个领域每个行业都是存在的，也是不可多得的人才，但是在AIGC的井喷式爆发下，想成为一个超级个体的难度只会愈来愈大，这也会让很多人在使用AI应用上被拉开差距，可能你一天的工作量，在AI的辅助下只需要半天就可以做的又快又好，从2月—8月我结识了各行各业的大佬，有在4A广告公司的年薪7位大佬，有做跨境的某饰品TOP商家，有坐拥多个家具/服装厂的老板，也有小红书某软广告类TOP玩家，这些都是我的优质客户，也是传授各行各业内幕给我的导师，每个人都在不同时间段用AIGC工具帮他们赋能，也反馈告诉我某些地方提升了他们的工作效率亦或者降低了重复工作流，所以在AI时代浪潮的拥护下，我由衷地希望每一个人都能成为超级个体，原因无它，开源精神是互联网的本质
毕竟 独行者快 众行者远
正文
后面我会分别从GPT，SD，MJ的应用教学应用和prompt上讲解分析，并持续分享我自己的AI商业落地项目
1大语言模型的交互技巧：
提升与【大模型直接交互】的对话能力的七个技巧。 粗略估算，我与ChatGPT已经累计对话超过200万字了，有写文章/论文/小说/诗歌、写游戏/网站代码、定营销方案、翻译、制定旅行计划、生成MidJourney prompt关键词等数十种不同的使用场景。
在这个过程中，我发现在不同任务下都各自有一些特殊的prompt结构可以帮我获得更好的结果。但同时，我也总结了结构化的且普适的7个技巧，基本上无论在什么需求场景下，通过这些技巧（设定角色、明确问题、提供背景信息等），都可以提升获得满意答案的几率。
1. 设定用户角色 让 ChatGPT 了解你的角色可以使它为你提供更贴近你需求的答案，从而提高对话相关性和满意度。
正面案例: “我是一名软件工程师，请教你如何优化数据库性能？”
负面案例: “如何优化数据库性能？” 可能出现的问题: 答案可能不会针对软件工程师的技能和经验进行优化
2. 设定 ChatGPT 的角色 设定专业角色（如律师、医生、教练等）可以让 ChatGPT 为你提供更具专业性的意见和建议。
正面案例: “作为一名营养师，你能推荐一些健康的零食吗？”
负面案例: “推荐一些健康的零食” 可能出现的问题: 答案可能缺乏专业角度和建议
3. 明确问题 尽量让问题更具体和明确，这样 ChatGPT 可以为你提供更准确和相关的回答。
正面案例: “如何在 Python 中将字典转换为 JSON 字符串？”
负面案例: “如何处理字典？” 可能出现的问题: 答案可能包含与期望问题无关的信息
4. 提供背景信息 在提问时，提供一定的背景信息和上下文，可以帮助 ChatGPT 更好地理解你的问题和需求。
正面案例: “我正在为初学者编写一篇 Python 教程，如何解释变量？”
负面案例: “如何解释变量？” 可能出现的问题: 答案可能不符合初学者的需求和理解水平
5. 采用开放式问题 尝试使用开放式问题来引导对话，这将鼓励 ChatGPT 为你提供更丰富的信息和见解。
正面案例: “如何成为一名成功的企业家？”
负面案例: “成为企业家容易吗？” 可能出现的问题: 答案可能不会提供有关成功企业家所需的技能和策略
6. 分阶段提问 如果你有一个复杂的问题，可以先提一个简单的问题作为开端，然后逐步深入。
正面案例: “什么是机器学习？” -> “谈谈监督学习和非监督学习的区别”
负面案例: “机器学习是什么，监督学习和非监督学习的区别是什么？” 可能出现的问题: 答案可能在解释某一部分时显得仓促，导致理解不全面
7. 请求示例和解释 如果你对某个答案不太理解或需要更多信息，可以要求 ChatGPT 提供具体示例或进一步解释。
正面案例: “能否提供一个 Python 中使用 for 循环的示例？”
负面案例: “什么是 for 循环？” 可能出现的问题: 答案可能缺乏具体示例，导致难以理解
