以前回复英文邮件10分钟，现在只需1分钟。
这是我目前使用次数最多的真实场景，无论你是旅行，还是做海外生意，反正只要需要英文邮件沟通，有时候甚至是更小众的西班牙语、德语、法语，统统不要紧，有了的加持，你也可以瞬间“掌握9门外语”，沟通游刃有余。你只需要选中“前情提要”，再用口语写下一句你的回复要求，就可以自动撰写。
快速阅读大量工具书籍或论文
读工具书有时候会烦，因为厚厚一本读完其实核心的工具、思考、方法就那么几条，总觉得时间花在这有那么点不值当，论文也是一样，有时候我们需要海量了解，然后选择重点篇章阅读，那有了可好了，直接问！
什么？你不知道你能问什么？没事，那就直接问你应该问它什么能获得“你想要的结果”。比如我现在想要看《纳瓦尔宝典》，在这之前想要快速了解书籍的核心内容：
然后你就可以通过提问获得更具针对性的“预习”：
如果还是不满意，你甚至可以直接让GPT寻找它认为“最好的”《纳瓦尔宝典》摘要和总结：
你还可以借助专门应对论文的AI+PDF工具，你还可以快速总结报告内容：
快速列出关键部分
甚至快速生成思维导图，更直观的了解
校对错别字
不但同音、同义的错别字可以被成功识别到，甚至含义不恰当的语句，都会帮我完成修改。
中文尚且能做到如此恐怖的程度，作为的“母语”，英文中错别字、语法语义的修改润色更加强大，用于日常工作或论文修改都是一个无敌的超级助手。
以下是来自《AI硬核技能工作坊》的同学在英文场景中实际使用案例反馈：
借助优秀的提示工程，你可以让描边小红书创作大师，分分钟为你批量生成符合你需求的爆款笔记。
你甚至可以训练一个自己专属的“小红书笔记专家”，一次训练，永久使用，未来只需要给出主题，它就会开始自动工作，不喜欢？立马再给你下一批标题选择！大大提升你的生产效率。
旅行计划与旅行清单
你可以详细告诉GPT你的旅行偏好、城市选择、交通选择以及酒店要求，并指定以表格形式输出，它会收集信息并给出反馈：
它给的第一家酒店推荐事实上也是我们“自己做攻略时”选择的酒店（体验真的非常好，推荐！），你就说厉害不厉害！它在做出选择前，甚至会主动上网学习相关资料：“THE 10 BEST in ” “Top in 2023”。
通过一步步引导，即可获得完成行程计划，你提供的信息和需求越完整、准确，获得的行程计划就越接近理想状态。你还可以借助插件帮你规划旅行路线，甚至做机票购买的全网比价，自动推荐性价比最优产品：
根据特定的行程给出旅行物品清单：
比肩的高级数据分析
只需要提供PDF报告或文件，你可以直接生成文字云：
轻松完成各种类型的用户分析、销售数据分析、市场分析：
如果你拿到一份数据，不知道能分析什么，还可以让给你提出分析建议：
你也可以让它把获得的数据统统可视化（而你甚至不需要打开Excel或）
AI开发软件
即便你非程序员，甚至没有任何软件基础，也可以依靠开发一款插件，并且成功运行并上架。
甚至还能获得不错的用户评价：
看到这里，其实我已经暗暗打算自己也要做一个了。
完全改变搜索习惯
现在遇到几乎任何问题，我的第一选择不是搜索引擎，而是，可以代替百度谷歌成为你的新首页。
以前我们用搜索引擎，搜出来一大堆鱼龙混杂的条目，要一个个点进去看是否对你有用，而现在AI帮你筛选过滤，提供给你它认为“唯一正确”的答案，无论是搜索质量还是速度都不知道快了多少倍。
我甚至还可以让GPT帮我预估排到我的时间：
结果很快就出来了，还可以，大概再过35年，我就可以拥有自己的人生号牌了，不到70岁我就可以开上新能源车啦！（拜拜了您）。
做一套绘本或写一本书
拥有这位超级助理，不会画画的你也可以制作甚至出版一部自己的绘本童书，比如为你的那无法带着旅行的小狗，朱老板就做到了。
甚至在亚马逊上，由于AI生成的绘本数量太大，质量参差不齐，不得不把每天自助出版的数量限制在3本以内。
我完全不认同这种海量生产电子垃圾的做法，但它却从一个侧面说明，在AI的辅助下写作和出版的门槛大大降低了，效率大大提升了，同时给了普通人创作更多的可能性。
数字人视频
数字人就是一个虚拟的你，训练好的数字人，可以做什么呢？
数字人现在有很成熟的AI配音加持，可以流利说各种语言和方言，但更厉害的是！借助我提供的AI声音模型训练工具，你甚至可以让数字人用你的声音说话，打造一个更有真实感的你。
《趁早儿童时间管理》中潇洒姐的形象就是完全使用AI生成的。
以上所有技能的具体操作步骤，我都会在《人工智能硬核技能工作坊》中，为大家展开讲解。
AI的本质是什么？
2022年11月30日，到今天刚刚300天多一天，身在其中的我们已经经历了震惊、狂喜、触碰边界、祛魅、嘲笑和放弃、理解本质、一起成长、用于生活、用于商业、渐入佳境等等诸多环节，像是参与了一部科幻版《楚门的世界》，总觉得一觉醒来还会有什么大事发生。
但说真的，普通人使用AI，并不需要你掌握多少技术，只需要你掌握一条思路——用起来远比用得好更重要，在游戏中学习游戏规则。
这样说是因为我发现AI的本质似乎是抹平能力差，或者说这就是任何“工具”的本质。
举个简单的例子，瘦弱的原始人原本注定不如强壮的厉害，打不到猎，但石斧和弓箭发明以后，能力的差距就被缩小了；和其他AI工具也是一样，借助它们划时代的信息搜索和整合能力，零基础的普通人可以和Excel高手一样写出复杂的公式，可以和资深的自媒体人一样创作爆款内容，甚至没有代码和设计基础也能独立制作一款商业游戏，可以像插画师一样生成像模像样海报和品牌设计，也可以像音乐人一样创作一段专属的旋律，这就是本质。
那在AI必然普及的未来，剩下对我们更重要的是什么呢？我认为是创新+执行力，多听多看多思考，然后想到就去做。
AI怎么学？
关于AI你所有需要学习的信息，我在课程中都帮大家整理好了（且随着技术进步实时更新）。
学习AI的过程很有趣，如果我们建立一个坐标轴，横轴是对AI的了解程度，纵轴是对AI的信任程度。那么对大多数人来说，心理历程上都会经历一条陡然升高，曲线下降到波谷，然后再次爬升的过程，大概这样5个阶段：
WOW: 很惊喜，它像个真人一样和我对话，听懂自然语言 Wait：祛魅，神秘性消解，遇到边界，发现它的空话套话一大堆 Damn：放弃阶段，发现更多缺点，爱一本正经的胡说八道，编造假数据和学术资料，字数还偷懒 Got it：明白一个事实，它本质是大语言模型，当你不追求唯一准确的完美答案，GPT反而能发挥最大效用
Ready Now：你知道并理解了GPT现阶段的真正价值，它现在已经可以释放你巨大的生产力。但你需要作为守门员，指出它明显的错误。
这个过程其实还有一个名字叫邓宁克鲁格效应，或者说井蛙效应，它是“认知偏差”的一种，说的是当我们对一项新事物了解越少，越会盲目自信，容易忽略自己的能力不足，却无法客观评价对方，从而得出错误结论的心理学效应。
也正因此，我们中的大部分人会在阶段2和3中大量放弃并产生抵触，其实我们就差一小步。不过理解了这个周期，我们也能更好的判断自己的位置，坚定而更有耐心的客观认识它。
从哪里学起？
从如何写“提示词”学起。
客观地说，AI虽然火爆，但你可能学习了一大堆“被推荐”的课程后，发现还是什么也不会、也似乎没啥用，甚至90%的东西你都没必要花时间，或者是一开始没必要花时间去研究。其实，你只需要先搞清楚一件事——哪些AI工具对“你”有用，在哪几个场景有用，然后有针对性地学习、使用、改变工作流。
AI像是给了你一个全知全能的老师，好的学生才能最大程度发挥老师的潜能。好学生应该掌握3个能力：方向明确+会提问题+亿点点耐心。
就是“能做什么不取决于它本身，而是取决于使用者”。像是一个疯狂吸收知识的海绵，最新的版本知识体量已经庞大到相当于学习了6500多万本书，所以说它“全知全能”也不算过分，关键看作为使用者的你，能调用出它的哪一部分能力，而调用的关键就是掌握【提示工程】。
什么是【提示工程】？“提示”就是你给AI的提示词，“提示工程”就是研究如何写好提示词的学科。
我举个很简单的例子，你要用AI写一本小说，一定不是直接告诉它“帮我写一部10万字的长篇科幻小说，主题为：时光机器”，没戏。
而是要告知AI可以调取哪部分创作能力、提供充分的背景资料、指出明确的下一步动作、提供相应的数据和参考、甚至给出案例与写作引导，最后再结合创作一本书的流程一步步引导写出全书大纲、章节大纲、写初稿、写段落、润色和优化最终组合完成。这其中的每一步都需要我们有问出好问题的能力，这个能力就是我们学习AI的起点，也就是前边说的【提示工程】。
普通人如何抓住一些机会
大家如果看懂我上边说的，那么其实不难，也不用焦虑，AI最火的时候乍一看很多新东西，让人心慌，但静下来想想，其实每次巨大的变革中总有90%的底层基础是不变的。
这个底层基础就是专属你的“硬核技能”。
你做播客，现在还是做播客；
你是写作的，现在还是写作；
你是游戏制作人，现在还是游戏制作人；
甚至原本是养猪的，现在还是养猪；
产品还是原来的产品，服务也是原因的服务，唯一不同的是我们多了一个“放大器”，它可以成倍放大我们的生产效率。
自媒体人，你可以用帮你撰写更有创意的播客内容；
写作者，可以帮你更快速地收集资料撰写大纲，优化书稿甚至制定写作计划；
游戏制作人，GPT帮你写代码，完成元素设计，搭建游戏框架，平衡属性参数，做出AB选择；
养猪人士，都可以帮你提供养猪建议，制定养猪计划，研究养猪市场，提供增加收益的方案，甚至未来AI接入智能化养猪系统都是可以预期的。
所以你看，归根结底，你还是得找到自己。
如果你也在学习AI，有兴趣今晚可以来直播间一起聊聊：）
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