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
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  • 
  • 
• 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

• 中英問卷結果合併

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