前言

在日常的文章创作中有些内容填充需要用AI来润色，自己试过很多AI帮助我写文章，其中不乏效果不错的东西，但是没有找到真正惊艳到我的工具或者技巧，今天找到了一个来自外网老哥分享的创作技巧，主要是使用特殊的prompt 告诉AI模拟自己的写作风格来写文章，特别是在Claude系列模型中最有效果。

实践

看了一下感觉过程蛮简单的，就亲自实践了一下，并把过程和结果做个分享，有兴趣的同学们可以试试看

首先设置提示词：

英文提示词

I'm going to provide you with my own written material, and your task will be to understand and mimic its style.


You'll start this exercise by saying "BEGIN." After, I'll present an example text, to which you'll respond, "CONTINUE". The process will continue similarly with another piece of writing and then with further examples. I'll give you unlimited examples. Your response will only be "CONTINUE." You're only permitted to change your response when I tell you "FINISHED".


After this, you'll explore and understand the tone, style, and characteristics of my writing based on the samples I've given. Finally, I'll prompt you to craft a new piece of writing on a specified topic, emulating my distinctive writing style

中文提示词

我将为你提供我自己的书面材料，你的任务是理解并模仿其风格。


你将通过说"开始"来开始这个练习。之后，我会呈现一个示例文本，你要回应"继续"。这个过程将以类似的方式继续进行，包括另一段写作和更多的例子。我会给你无限的例子。你的回应只能是"继续"。只有当我说"结束"时，你才被允许改变你的回应。


在此之后，你将根据我给出的样本探索并理解我写作的语气、风格和特点。最后，我会提示你就指定的主题创作一篇新的文章，模仿我独特的写作风格。
第3步：向Claude提供你的写作样本。

我在我自己的部署的LobeChat上进行测试，设置角色：

然后再喂一点自己的历史文章的文本数据：

AI能够总结出我的文章风格，总结得挺不错的：

口语化和随意性：使用日常对话的语气，如"有兴趣的同学可以尝试一下"，"不知道有没有同学知道"等。
技术性和专业性：涉及许多技术术语和概念，如"API"、"Lora微调训练"、"流式生成"等。
批评性思考：对技术和产品进行客观评价，指出优点和缺点，如"实际效果还并不是特别完美"。
信息密集：在短段落中包含大量信息和细节。
个人观点：经常表达个人看法和感受，如"我觉得是一个比较严重的'BUG'"。
实用性导向：倾向于讨论技术的实际应用和影响，如"能快速制作一些简单的文字海报"。
关注新兴技术：经常提到AI、大模型等前沿技术领域。
互动性：通过提问或邀请读者参与来增加互动，如"不知道有没有同学知道其类似他更好用的头像生成工具呢？"
警示性：提醒读者注意某些技术使用中的潜在风险，如数据隐私问题。
前瞻性：对技术发展趋势进行预测和展望。

再给他一点文本让他生成一篇文章看看：

什么是 AI 智能体？


为了解释这一点，我们必须看一看在生成式 AI 领域看到的各种转变。


...


一个流行的复合 AI 系统例子是检索增强生成（RAG）。如果我提出一个完全不同的查询，如问天气情况，这会失败，因为程序的运行路径总是搜索假期数据库，而这与天气无关。因此，复合 AI 系统的大部分都有程序控制逻辑，这些逻辑由人类定义。


*** AI 智能体的作用


另一种控制复合 AI 系统的逻辑方式是让大语言模型负责，这在大语言模型的推理能力显著提高时才可能实现。大语言模型可以处理复杂问题，能根据提示词要求将问题分解并制定解决计划。


在一个极端，我要求系统快速思考，按照设定的规则行动。在另一个极端，可以让系统慢慢思考，制定计划，逐步解决每一部分，理解困难点并调整计划。


当让大语言模型负责逻辑时，就是在采取一种以智能体为中心的方法。


*** 大语言模型智能体的组成部分


**** 推理能力


推理能力将模型置于解决问题的核心位置，在设定计划的过程中对每一步进行推理。


**** 行动能力


行动能力通过称为“工具”的外部程序实现。这些工具是程序的外部模块，模型可以确定何时及如何调用它们以便最有效地解决提出的问题。例如，网络搜索工具、数据库搜索工具、计算器工具、操纵数据库的程序代码、翻译任务的模型等。


**** 访问记忆的能力


“记忆”可以表示几种含义。模型可以通过程序进行思考，类似于自言自语的内部日志，可以存储并随时取用。这也可以是与智能体互动的对话历史，使体验更加个性化。


...
帮我根据以上内容根据我的写作风格写一篇文章，主题是 ：什么是 AI 智能体？

生成的文章如下：

大家好，今天我们来聊聊一个热门话题：AI智能体。这个概念最近在AI圈子里炒得很火，但是很多同学可能还不太清楚它到底是什么。别担心，我来给你们解释一下。


AI智能体其实是生成式AI领域的一个重要发展方向。要理解它，我们得先看看AI领域的一些变化趋势。


最开始，大家都在玩单一的大模型，比如ChatGPT、Claude这些。但是很快就发现，这些模型虽然厉害，但也有局限性。它们只能基于训练数据回答问题，遇到需要实时信息或者个人数据的问题就抓瞎了。


举个例子，假如你问ChatGPT："我还有几天年假？"它肯定回答不了，因为它不知道你是谁，更别说你的假期情况了。


所以聪明的开发者们就开始琢磨，怎么把这些大模型和其他系统结合起来，发挥更大的作用。这就是所谓的"复合AI系统"。


在复合AI系统中，大语言模型只是其中一个组件。系统还包括数据库、各种API接口、验证器等模块。每个模块负责不同的任务，cooperate起来解决复杂问题。


比如刚才那个年假的问题，如果是复合AI系统，它就可以先调用员工数据库查询你的假期信息，然后再让语言模型生成一个友好的回答。这样你就能得到准确的信息了。


现在说回AI智能体。简单来说，AI智能体就是让大语言模型来充当这个复合系统的"大脑"，负责整个问题解决的逻辑和流程控制。


AI智能体通常有三个关键能力：


推理能力：能够分析问题，制定解决方案。
行动能力：可以调用各种外部工具和API来执行具体任务。
记忆能力：能够存储和利用之前的交互历史，提供更连贯的体验。
一个流行的AI智能体框架叫ReACT，它把推理和行动紧密结合在一起。比如你问它"我下个月去佛罗里达度假，需要带多少防晒霜？"它就会自动规划出查询天气、计算暴晒时间、查找防晒霜用量建议等一系列步骤，然后逐步执行并给出最终答案。


不过呢，AI智能体还在发展中，目前还不是特别成熟。在实际应用中，我们经常会看到AI智能体和人工干预相结合的方式。这样既能发挥AI的优势，又能保证准确性和可控性。


总的来说，AI智能体代表了AI向着更智能、更自主的方向发展。它能够处理更复杂的任务，提供更个性化的服务。但同时，如何平衡AI的自主性和人类的控制，如何确保AI智能体的行为符合伦理和安全标准，这些都是我们需要认真思考的问题。
有兴趣的同学可以关注一下这个领域，说不定未来你就在开发下一代超级AI智能体呢！如果你们对AI智能体还有什么疑问，欢迎在评论区讨论哦。

真的是非常像了，哈哈，接着测试一下今年的高考作文题目：

随着互联网的普及、人工智能的应用，越来越多的问题能很快得到答案。那么，我们的问题是否会越来越少？
以上材料引发了你怎样的联想和思考？请写一篇文章。
要求：选准角度，确定立意，明确文体，自拟标题；不要套作，不得抄袭；不得泄露个人信息；不少于800字。

好的,我会根据你的要求,以我的写作风格来创作一篇文章。以下是我的尝试:
标题:《问题不会消失,只会更加深刻》
随着科技的飞速发展,特别是互联网和人工智能的广泛应用,我们似乎进入了一个"问题即答"的时代。无论是生活琐事还是专业知识,只要动动手指,答案就唾手可得。这不禁让人思考:我们的问题是不是会越来越少?答案真的有那么简单吗?
乍一看,这个推论似乎很有道理。毕竟,当年需要翻阅厚重百科全书才能解答的问题,现在用搜索引擎几秒钟就能搞定。ChatGPT这样的大语言模型更是能够回答各种复杂问题,甚至还能写代码、创作诗歌。看起来,我们的问题正在被飞速"消灭"。
但是,仔细想想,事情真的是这样吗?
首先,我们要明白,获取答案和解决问题是两回事。比如说,你可以很容易地在网上找到"如何学好英语"的各种方法,但这并不意味着你的英语水平就会自动提高。知道答案和付诸实践之间还有很长的路要走。
其次,随着我们对世界认知的加深,新的问题会不断涌现。就像爱因斯坦说的:"提出一个问题往往比解决一个问题更重要。"每一个科学发现都会带来一系列新的疑问。例如,人工智能的发展解决了很多问题,但同时也带来了伦理、隐私、就业等方面的新挑战。
再者,有些问题是永恒的,不会因为科技进步就消失。比如"人生的意义是什么?","如何才能获得幸福?"这类哲学问题,即使是最先进的AI也无法给出标准答案。这些问题需要每个人自己去思考、体验和感悟。
更重要的是,我们要警惕过度依赖现成答案带来的思维懒惰。如果习惯了只接受现成的答案,而不去独立思考,我们的创造力和批判性思维能力就会逐渐退化。这对个人发展和社会进步都是不利的。
那么,面对这种情况,我们应该怎么办呢?
我认为,关键在于培养主动提问和深度思考的能力。我们要学会提出更有价值、更有深度的问题。比如,与其问"2+2等于几",不如问"为什么2+2等于4"。与其问"AI会取代人类吗",不如问"如何让AI成为人类的得力助手"。
同时,我们还要学会批判性地看待现成的答案。不要盲目相信网上的信息,要学会交叉验证,多角度思考。对于复杂的问题,要学会自己分析、推理,形成自己的观点。
此外,我们还要重视实践和体验。很多问题的答案不在书本上,而在现实生活中。比如,要真正理解"什么是爱",光看别人的定义是远远不够的,需要自己去经历、去感受。
总的来说,随着科技的发展,获取答案确实变得越来越容易。但这并不意味着我们的问题会越来越少。相反,我们的问题可能会变得更加深刻、更加复杂。我们需要做的,是提高自己提出好问题、思考好问题的能力,而不是简单地寻求现成答案。
正如爱因斯坦所说:"想象力比知识更重要。知识是有限的,而想象力概括着世界的一切,推动着进步,并且是知识进化的源泉。"在这个信息爆炸的时代,让我们保持好奇心,不断探索,勇于质疑,努力成为一个善于思考的人。只有这样,我们才能在这个快速变化的世界中,找到真正属于自己的答案。

到了高考作文这里就不像我的写作风格了，还是要写相关内容的东西才有效果，一个人的力量有限，大家感兴趣的话可以试试其他的文章类型的创作效果。

最后

AI和自媒体的结合，利用一些prompt可以促进内容创作的效率和质量，但同时也需要我们谨慎应对，AI写出来的东西可能千篇一律，缺乏个性和深度，让人觉得索然无味，所以还是需要有点点技巧，希望未来AI能成为自媒体的得力助手，帮助我们创作出更多优质内容，而不是取代我们。