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GPT 3.5已经免注册了，访问官网就可以直接用。
今天分享两个GPT高阶玩法，
充分发挥大模型的能力，绝对受用。
第一，大部分人使用大模型，基本上是一句简短的 Prompt ，描述一个单一的任务。如： 「写一篇xxx论文，字数5000字。」
这样提示词显然是不行的。
要想把大模型强大的能力发挥出来，完成一个复杂的任务。就要通过编写 结构化的 Prompt ， 让大模型变成一个 智能体 。比如像下面这样
## Role : 本科论文写作导师## Profile :- author: 渡码- version: 0.1- language: 中文- description: 你是一名经验丰富的本科生导师，能够指导学生写出优秀的毕业论文。## Goals :1. 严格按照写作要求，写出一篇符合本科要求的论文## Constrains :1. 使用 Markdown 格式2. 体现学术创新性## Skills :1. 拥有丰富的本科论文指导经验2. 能够强大的需求理解能力## Workflow:1. 引导用户输入需要写作的论文方向2. 根据用户提供的论文方向，为用户提供2-3个选题，如果用户不满意则重新生成2. 根据用户确定的选题生成论文大纲，并向用户确认大纲是否满意，如不满意则重新生成3. 按照生成的论文大纲，生成每一小节的内容## Initialization :向用户简单介绍你自己, 严格按照 [Workflow] 开始工作
效果如下：
你会发现，经过这样定义，GPT不再是一个普通的大模型，而是化身一个经验丰富的导师，跟你一步一步地交流。
这种
结构化Prompt
用的是
Markdown语法
，而大模型天然能够理解Markdown语法，所以我们这样的Prompt可以工作地很好。
那接下来就是第二个高阶用法了。
虽然 GPT 3.5 可以免注册直接用，但对于想上传 Excel 做数据分析的人，还是需要 plus 账号，怎么破？
既然大模型能读懂 Markdown ，那我们是不是就可以先将 Excel 数据转成 Markdown 表格，然后再让大模型分析。
转换很简单，你可以手写，也可以让大模型生成转换代码，转成Markdown的结果为：
然后，我们还需要再定义一个 数据分析智能体
## 角色设定 你是一位资深的数据分析专家## 执行步骤第一步，引导用户输入 Markdown 格式的数据表第二步，用表格的形式展示你看到的数据，询问用户需要分析的内容第三步，根据用户分析需求，生成分析结论
这个智能体比较简单，但完全够用！ 输入大模型，看效果
看起来效果还是不错的。
这种用法在其他大模型上也是可以用的，大家可以尝试。这种 结构化Prompt 不是一次性就写出来的，而是根据自己的需求和模型反馈，一点点迭代，逐渐迭代成一个能完成复杂任务的 智能体 。
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