在使用AI产出内容的时候，你会不会感觉 AI 产出的内容可用性低，且有时产出质量不太稳定？而造成这一感觉的原因，可能是因为你还没有把 AI 彻底玩明白。不如来看看作者分享的“五级玩法”。
大部分人没有深度使用 AI 的原因，是因为体验后觉得“也就那么回事”。
所谓“就那么回事”一般是因为 AI 产出的内容可用性低，且产出质量不稳定。
有“惊天一答”，但也频频出现“车轱辘话”。
好在新的一期公开课要开始了，即便你没有报名行动营，也可以学到如何让 AI 产出高质量、高可用内容的方法。
今晚我在 #视频号：人人都是产品经理 直播公开课，通过逐步递进的五级玩法，让你把 AI 调教明白。
本文目录：🚶 🚲 🏍 🛫 🚀
AI 帮你做，而不是替你做。
这很重要，一件你自己都不知道怎么做的事情，直接甩给 AI 它肯定没办法帮你做好。
正确的姿势是：先学会，哪怕只是皮毛，知道判断良莠的标准，了解作业的流程，然后再当“甩手掌柜”。
把一个糟糕的提问和要求，变得可执行。
有很多提示词的框架，大家都知道，但是懒得仔细去写。
那没事，可以让 AI 给你写。
用魔法指使魔法……
看到好的直接抄，让 AI 帮你抄。
“一看就会一做就废”影响你自己产出优质内容，但不影响 AI。
有一个叫 Few-Shots 的东西，可以让 AI 把活干的非常漂亮，公开课里给大家展示。
用 AI 最熟悉的表达下命令，它会更听话。
AI 能听懂人类的语言，但是要费一番工夫。
我们可以直接用它熟悉的语言模式来表达诉求，这样效率更高。
有两种人类和 AI 都很熟悉的表达方式，一个是 Markdown，另一个是 XML。
你现在还不知道没关系，公开课上一看就明白了。
这两种表达方式的优势在于它是结构化的，非常方便介绍和同步信息。
就像这篇文章，我前面告诉你了有逐层递进的五级，然后就一级一级的讲。
用思维模型/知识框架提升 AI 的产出质量。
所谓思维模型或者知识框架，是指那些已经成为“定理”，可以直接套用来解释或者解决问题的东西。
比如你会用乘法以后，就再也不会一个数一个数的相加算题了；比如你掌握了“情绪化选题的流量公式 = 人+特殊事件+情绪元素+异常手法。”以后，就再也不会抓耳挠腮瞎想选题了。
人可以用知识框架解决问题，AI 当然也能。
如果你只看这篇文章就开窍了，那恭喜你，赶紧用起来。
把你曾经看不上 ChatGPT 或者文心一言打开，用刚学到的知识跑一跑。
如果你还有一些疑问，今晚来公开课。
我准备了一堆案例，一定能让你听完就起飞。
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