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今天和Claude Opus一起工作了一天,提效非常明显: 1. 数据分析场景:把需要查询的几张表的表结构和select * from xxx limit 10的结果发给Claude,说一下几张表的关联关系,然后说我想要查询xxx,让Claude直接给我写sql,然后无脑粘贴进bi平台查询,基本上嵌套关系在三层以内的sql都不会出错。另外把数据分析的结果发给Claude,让它给我补充分析背景和分析结论,非常好用,我只需再补充一些后续产品todo即可。不方便的地方是没有code interpreter所以不能像在ChatGPT里那样直接帮我把图表也给画了。 2. PRD场景:直接把实习生写的PRD复制粘贴发给Claude,让它挑刺,给出来的建议非常的客观具体详实,是一个比我好很多的产品mentor。 补充: Claude模型能力和GPT4比哪个更强不好评价,但long context无损压缩的用户体验好太多了。自从OpenAI devday搞了Assistant api之后,在chatgpt上第n轮交互不一定会把前几轮的Query和answer放到上下文。这就造成,我如果把所有背景在一轮交互里都讲清楚了,gpt4很完美,但如果问followup questions它就表现的很垃圾。我坚信目前这些在工程上carefully arrange context window来节约成本的都是雕花行为,long context才是新时代的摩尔定律。

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