我用GPT-4帮忙写了一个Midjourney增强插件，下面是插件的使用方式介绍、我总结的GPT-4使用技巧以及产品实现的具体过

我用GPT-4帮忙写了一个Midjourney增强插件，下面是插件的使用方式介绍、我总结的GPT-4使用技巧以及产品实现的具体过程，还有如何用AI工具帮助宣传产品。详细的过程可以去这里查看：https://mp.weixin.qq.com/s/A3qKAYjO6JJmfoDEOtjdPg插件已经开源在这里下载：https://github.com/op7418/Mijourney-enhanced插件介绍：像我这种英语不好的人使用Midjourney的时候一个很痛的痛点就是提示词的翻译，使用正常的翻译工具要不只能一个词一个词翻译，要不就只能整段翻译。所以就有了这个插件，主要功能是按照提示词作者原有的语义分割自动翻译提示词的部分，同时可以快速复制原有提示词。总结的GPT-4编码技巧信息输入：-提前自己梳理需求内容和目标，最好在别的地方先写好在粘贴进去。像平时写PRD那样，不要偷懒，你偷懒他就会教你做人，特别是复杂任务。-按照正常的软件开发角色的和流程给他设定角色，不同角色需要做的事情开多个聊天窗口做，比如先让它输出整体架构再去另一个聊天里输出具体代码，甚至前端和后端分开，每个模块分开输出。-详细的描述需求包括需求的背景，你希望实现的方式涉及到了哪些外部软件的联动，各个内容之间交互方式是什么样的。期望它输出的结果：包含的内容和要求，主要是明确需要他产出的内容。-你对内容的要求：明确一些具体的要求包括解释每一个方案选择的具体原因和相关文档、代码结构、每个关键的代码结构都要加上注释等。优化调整：-如果在沟通过程中频繁出现问题可以采取以下方式：-一次只实现一个模块或者一个功能渐进式的推进项目，降低问题的复杂程度；-当输出结果频繁出现问题的时候重新审视你自己给出的信息，包括是否存在描述的不够全面或者有歧义；-可以从其他渠道获取一些信息，比如要求GPT给你一些官方文档的地址去查看；-如果遇到了GPT记忆的内容出现问题你需要重新完整的将现在的内容跟他同步一次。实现过程开始我只是粗略的跟他说了一下需求。它就输出了具体需要做的步骤和具体代码，包括追问你的需求细节，查看开发文档的建议，以及项目文件结构，每个文件的具体代码。按照他的指导创建了文件夹、文件和需要的图标，并将代码粘贴了进去。我按照他给的方式开始在浏览器上运行插件开始调试果不其然开始报错了，开始不断的沟通修复问题。

把知识库 GPT 打造成自己会频繁使用的个人助理。

把知识库GPT打造成自己会频繁使用的个人助理。前阵子，基于自己的读书笔记和一些随笔，创建了一个GPT知识助手。实际使用下来，也有一些问题。比如总是自作主张来回答而不是基于我的知识库；联网搜索的结果还不如我打开搜索引擎直接搜。于是，我根据自己的使用场景，重新梳理了一下需求：1.应该总是从我的知识库查询信息，而不是自作主张地回答，我懒得去交叉验证是否有幻觉；2.我的知识库文件是分门别类的，读书笔记、随笔碎片等等都是单独的文件。我发现从整个知识库搜索，有时候结果的相关性不够高。所以需要支持从指定的知识库文件内搜索，以提高搜索精确度；3.联网查询的时候，需要从不同的信息源查询信息，然后基于信息来推理和汇总。同时，提供信息来源链接；4.联网查询支持从指定的搜索源查询。比起直接用搜索引擎的好处在于把GPT当作推理引擎，自动访问搜索结果靠前的网页并进行汇总。提示词实现也很简单。联网搜索功能的优化主要得益于之前分析OpenAI官方GPTs的提示词，其中的浏览器工具定义非常好用，拿过来稍微调整了一下，就完美地实现了我的需求。我的知识库GPT助手完整提示词：https://docs.qq.com/doc/DSXpDQURRc3drZXNPOpenAI官方的GPTs提示词对于创建自己的GPT来说绝对是宝藏，我的初步分析见：https://m.okjike.com/originalPosts/6562f1eb552e503d7c5c133c?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0=

！非常好的文章，使我的GPT4旋转。

！非常好的文章，使我的GPT4旋转。Claude官方发布的一篇博客，很实用，链接https://www.anthropic.com/index/prompting-long-context下面是我用ChatGPT4的webbrowsing功能把这篇博客通过特定的prompt转换成的一本「执行手册」，可以简单参考一下，具体信息建议还是从原文链接看：基于您的要求和提供的文章内容，以下是一份详细、具体、逻辑清晰且可操作的执行手册，形式为Markdown文本：---#Claude模型长文本回忆优化执行手册本手册旨在指导用户通过特定步骤和方法，优化Claude模型在处理长文档时的回忆能力。##一、目标定义-评估和优化Claude模型在长文档上下文中正确回忆特定信息的能力。##二、准备阶段###2.1数据源选择-选择一个公开可用的、日常发布的政府文档，作为测试的基础数据源。###2.2文档分段与问题生成-将选定的文档分成多个部分。-使用Claude为每个部分生成五个选择题，每个题目包含三个错误答案和一个正确答案。##三、多选题生成策略###3.1避免过于明显的问题-确保问题不应包含答案。###3.2避免模糊的短语-避免使用模糊的短语，如“此文档”或“此段落”，而应明确指定问题所指的段落。##四、评估与测试###4.1模型选择-使用ClaudeInstant1.2模型进行测试。###4.2回忆能力测试-在不同情境下测试Claude的回忆能力，例如仅提供Claude用于编写问题的确切段落，评估Claude能否正确回答自己生成的问题。##五、提示策略###5.1Base策略-直接要求Claude回答问题。###5.2NongovExamples策略-提供与政府文档无关的两个正确回答的常识性选择题示例。###5.3TwoExamples策略-提供两个与文档上下文中的其他部分有关的正确回答的选择题示例。###5.4FiveExamples策略-同上，但提供五个示例。##六、优化提示###6.1使用-在测试各种提示策略时，同时测试是否使用，在其中指示Claude提取相关引用。

GPT-4相关能力的总结：

GPT-4相关能力的总结：-支持多模态输入：GPT-4的API可以接受图像，并生成相应的字幕，并对图像进行分析。-在BAR考试中取得优异成绩：GPT-4取得了BAR90分（满分一百），同时在生物奥林匹克竞赛的视觉题方面获得了99分，其推理能力远超ChatGPT。-超大上下文：GPT-4支持25,000个单词的上下文，可以使得完整的文档适合于一个提示符内。-更具创造性和协作性：与用户协作生成、编辑和迭代写作任务，具有更高的创造性和协作性。-多个合作伙伴正在测试GPT-4：Duolingo、BeMyEyes、Stripe、摩根士丹利、可汗学院等，甚至包括冰岛政府。相关链接：https://openai.com/product/gpt-4

OpenAI 通过新更新解决了 GPT-4 的“懒惰”问题

OpenAI通过新更新解决了GPT-4的“懒惰”问题在一篇博客文章中，OPENAI表示，更新后的GPT-4Turbo比之前的预览模型更彻底地完成了代码生成等任务，旨在减少模型未完成任务的'懒惰'情况。新模型还修复了影响非英语UTF-8生成的错误。OPENAI计划在未来几个月内正式推出带有视觉功能的GPT-4Turbo。前段时间，部分ChatGPT用户反馈聊天机器人经常拒绝完成提示的任务，该公司将原因归咎于模型缺乏更新。不过，OPENAI这次更新的是GPT-4Turbo，使用GPT-4的用户可能仍然会遇到同样的问题。——

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别GPT-4和GPT-4Turbo都是由OpenAI开发的自然语言处理模型。1⃣大小和参数：GPT-4是一个更大的模型，拥有1.75万亿个参数，而GPT-4Turbo是一个更小的模型，参数数量较少。这意味着GPT-4在处理更复杂的任务和生成更长的文本时可能会更出色，而GPT-4Turbo则更适合于快速响应和简短的文本生成。2⃣速度和效率：由于GPT-4Turbo的参数数量较少，它在处理任务时通常会更快，更高效。这使得GPT-4Turbo更适合于实时应用和对响应时间要求较高的场景。3⃣适用场景：GPT-4适用于更广泛的应用场景，包括但不限于自然语言生成、问答系统、对话系统、摘要生成等。而GPT-4Turbo更适合于一些简单的任务，如快速回答问题、提供简短的建议或摘要等。4⃣成本：由于GPT-4的计算资源需求更高，因此其使用成本通常会更高。而GPT-4Turbo由于其更小的模型和更高的效率，其使用成本通常会更低。