高级使用技巧

自定义AI助手

您可以创建具有特定专业知识和 personality 的AI助手，用于不同的工作场景：

系统提示词示例：
你是一位资深产品经理，擅长用户研究和需求分析。
你的回答应该结构化、 actionable，并包含具体的案例。
使用中文回答，专业术语保留英文。

工作流自动化设计

设计高效的工作流需要考虑以下原则：

• 单一职责：每个工作流只处理一个明确的业务流程
• 异常处理：为每个AI判断节点设置置信度阈值，低置信度时转人工
• 渐进式自动化：先以辅助模式运行，验证准确性后再切换到自动模式
• 持续优化：定期审查工作流执行日志，调整Prompt和参数

高级Prompt技巧

Chain-of-Thought prompting

请按以下步骤分析这个问题：
1. 首先，明确问题的核心要素
2. 然后，列出可能的解决方案
3. 评估每个方案的优缺点
4. 给出最终推荐并说明理由

Few-shot prompting

请将以下产品描述改写为吸引人的营销文案：

示例1：
输入：无线蓝牙耳机，续航20小时
输出：摆脱线缆束缚，20小时持久续航，让音乐伴你一整天

示例2：
输入：智能手表，心率监测，防水50米
输出：你的腕上健康管家，24小时心率守护，50米防水无惧挑战

现在请处理：
输入：便携咖啡机，3分钟出咖啡，兼容胶囊和粉

API批量处理

使用Batch API进行大规模数据处理：

import chatgpt_work

client = chatgpt_work.Client()

# 准备批量任务
jobs = []
for item in data_list:
    jobs.append({
        "model": "gpt-5.6-pro",
        "messages": [{"role": "user", "content": f"分析以下数据：{item}"}]
    })

# 提交批量任务
batch = client.batches.create(jobs=jobs)

# 等待完成并获取结果
results = client.batches.wait(batch.id)

团队协作最佳实践

• 建立Prompt库：团队共享高效的Prompt模板
• 设置知识库规范：统一的文档命名和标签体系
• 定期AI培训：让团队成员了解新功能和最佳实践
• 建立审核机制：重要AI输出需人工复核