1. 的slack版本
好处是，
无需加入，无需付费，无需下载任何东西，没有高峰限制，而且效果媲美。
缺点是，编程不太行，
有一次我想让他帮我写一个脚本，连续发送了三次之后都没有回复我。
还有一次写了一个脚本，但是内部有很多省略号。
可能是我打开的方式不对，但是我问他的时候，他自己也告诉我说，可以提供给我一些现有的编程示例，但是可能帮我编程这方面确实比较欠缺。
怎么用？
注册的时候可能还是需要一些魔法，
注册完使用的时候就不需要魔法了，使用起来很方便。
具体使用方法网络上一搜一大把，可以百度关键词: slack使用。
2. POE
这个是我目前使用的主力的AI助手。
之前文章介绍过，是美国版知乎Quora出的。
他最大的亮点是可以自定义机器人。
比方说你可以定义一个机器人，作为智囊团给你建议，从埃隆马斯克、马云、巴菲特等几个人的角度给你不同的建议和看法
你还可以自定义第二个机器人，专门帮你写文章，生成文章大纲。
自定义机器人背后就是你会设置一个提示词，这个提示词在每次和机器人对话的时候都会自动发送一遍，自动催眠一下，告诉机器人他的角色
当你使用的时候，如果聊天的长度太长，他可能就忘了自己是谁
使用这种每次都发送一遍的方式，他就不会忘记了，效果会好一些。
上面这个是我定义的一个诚实机器人，
因为经常编瞎话，
当然这个不怪人家，因为它就是一个语言模型，靠模型概率预测下一个词该说什么。
但是有的时候我希望他不知道就直接说，不要一本正经的胡说，
那么我就定义这样的一个，
每次聊天之前，先通知它一下，不确定就说不确定。
这样可以提高它靠谱的程度。
这个机器人背后还是调用的，也可以选-。
POE还有一个好处就是它集成了众多AI，包括Sage，，刚才提到的也在里面。GPT-4和+是限额的。
3.最重要的是你自己
当你要和AI一起协作做工作的时候，你的角色要发生转变。
你要从一个凡事亲力亲为的人，变成一个协调者、指挥者。
或者说，要从一个工具人，变成一个使用工具的人。
要从一个人力资源，变成一个协调组织资源的人。
你要清楚的分配你的任务，说出你的需求，说出工作的背景。
比方说，你要告诉AI，“你是一个小学生的家长，你明天要在家长委员会上发表讲话，总结过去一年家长委员会做的工作，包括组织了123种活动，感谢各位家长做出的努力。语言的风格要平易近人，通俗易懂，长度控制在600字以内”。
这样的一个命令，就比”你帮我写一篇讲话稿，总结家长委员会的活动”，得到的结果要好的很多。
为什么要这样呢？想象一下，我们交代实习生完成一个任务的时候，是不是也要这样交代清楚这个任务的背景，细节，目标，限制。
现在AI的智能已经相当于一个大学生的水平，所以你可以完全把它当做一个实习生来用。
然后在poe当中定义了多个机器人，就相当于你雇佣了多个实习生。
在你之前的工作和生活当中，如果没有同时和这么多AI实习生打过交道的，那么你现在就要学习着，如何去给他们清楚的分配任务，如何的把你的工作拆分成他们可以做的小块，如何把他们的工作嵌入到你的工作流程中。
这个事情对于我来说还是蛮挑战的，我曾经在工作当中尝试着用帮助我写一个VBA脚本，一开始我不知道怎么去和它协作，但是后来慢慢的熟悉之后，知道了哪些它能做，或者发现了它还能这么做，整体的工作效率就会大大的提升。
这是一个人和AI互相磨合的过程。加速这个磨合过程最好的方式就是赶紧用起来，逼迫自己，每件事情都要用AI去做。每天至少问十次AI，遇事不决问AI, 没有机会，创造机会也要用AI。
赶紧用起来，才能发现问题，才能提高。
你会发现AI不好用，有可能是工作流拆分的问题，也有可能是提示词的问题。
第一，工作流拆分指的是，AI可能不能完整的帮你完成一个大块任务。
例如，你告诉它帮我写篇文章，那大概率写不好。
但是如果把写文章拆分成10个具体的步骤，
例如选题，出大纲，改语法等等小块的步骤，AI是没有问题的。
10个步骤，AI来完成其中的2个，剩下的还是自己完成，提升一部分效率，也是很好的。
第二，AI不好用，可能不是真的不好用，而是提示词给的不够好，那么可以专门去学习提示词工程，看看别人都是怎么写提示词的。
在高铁动卧上写完了这篇小文。
大家有什么想聊的，欢迎留言。
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