AI工作流02 價值導向 Slides

Prompt範例

  • 說話的藝術

操作AI實驗

  • 角色扮演
  • 發揮創意
  • Hacking

工業化流程思維

價值問題

  • 第一性原理：回歸事物最基本的條件，將其拆分成各要素進行解構分析。
  • Context：好的前後文能夠清晰定義目標，界定範圍。
  • 明確與具體：問題應該是清晰且具體，甚至可衡量。
  • 分解問題：複雜的問題可以分解為更小、更易於管理的子問題。
  • 背景知識：結合領域內的背景知識來切割問題，這有助於確定哪些因素是關鍵的。

迭代思維

  • 實驗AI的隨機性：嘗試固定prompt觀察AI的行為pattern
  • 容錯與學習：接受失敗作為過程的一部分，從中調整直到獲得想要的結果
  • 流程優化：持續迭代為AI設計的生產流程

標準化

開發標準化的工具、框架和協議，以便於在不同的領域和應用中重複使用AI解決方案。

  • 公規：定義通用的介面，比如使用固定的格式與文字排版。
  • 自動化：設計能自動化的節點
  • 品管：設計檢驗方式與節點

價值導向

  • Richard Feynman: You Should Have 12 Favorite Problems
    • Marathon - Long term project
    • Sprint - Short term project
  • 投入的資源需要跟問題大小成正比
    • 複雜問題需要複雜工具
    • 避免殺雞用牛刀
  • 解決需求舉例
    • 軟體工程成本下降 → 需要更多問題域
    • 繪師 → 提升參考速度
    • 翻譯 → 大規模使用
    • 遊戲全語音
    • 宮廟現代化
    • AI輔助寫日記

理解AI方式

  • 觀察 → 假設 → 實驗

  • 看AI相關技術說明
    • Transformer
    • 大型語言模型(LLM)
    • RAG(Retrieval Augmented Generation)
    • 圖片來源: https://twitter.com/sfdxpro/status/1627760386882650112

迭代範例

概念設計

分析問卷

DALLE3

  • 對話
  • 版權拒絕
  • 繞過
  • 嘗試繪圖
  • 修prompt失敗
  • 再修
  • 結果

生產線範例

  • 節點替換
    • 寫筆記: markdown → Obsidian, vscode
    • 心智圖: markdown → markmap
    • 寫書: markdown → html → epub/pdf
    • 架站: markdown → Jekyll → github website → Slides
    • 企劃書： yml → html
    • 影片上雙語字幕

商業化案例

問題導向範例

GPTs

作業

  • 價值問題
  • 使用
    • GPT4
    • GPT copilot
    • DALLE 3
    • GPTs
  • 影片