就我個(gè)人而言，通過將 ChatGPT 納入我們團(tuán)隊(duì)的工作流程，我取得了出色的成果。這使我們能夠簡化用戶故事和技術(shù)文檔的準(zhǔn)備，減少各部門之間的溝通需求，并減少對分析師的依賴。在本文中，我將提供一個(gè)具體的例子，說明我們?nèi)绾卧?ChatGPT 和基于規(guī)則的提示的幫助下實(shí)現(xiàn)所有這些目標(biāo)。

構(gòu)建有效提示的挑戰(zhàn)

在與 ChatGPT 和其他生成模型交互時(shí)，主要目標(biāo)是根據(jù)提示獲得最佳結(jié)果。但是，在構(gòu)建提示以確保 AI 正確遵循指令方面存在一些挑戰(zhàn)。由于提示的結(jié)構(gòu)，經(jīng)常會出現(xiàn)問題，導(dǎo)致AI要么不完全遵循請求，要么專注于不必要的“嘈雜”詞。

從 ChatGPT 獲得的結(jié)果的質(zhì)量在很大程度上取決于用戶制定提示并提供明確說明的準(zhǔn)確性。我估計(jì) ChatGPT 提供的回復(fù)中約有 90% 是有效的，并且完全解決了提出的問題或疑問。此過程的唯一限制是用戶，因?yàn)橛伤麄儗W(xué)習(xí)如何制定適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提示。為此，我開發(fā)了自己的基于規(guī)則的提示公式。

什么是基于規(guī)則的提示？

從 ChatGPT 獲得高質(zhì)量的答案需要特定的提示。雖然您可以向 ChatGPT 提出問題并獲得簡單的回答，但通過將 ChatGPT 指定為“超級開發(fā)人員”來要求特定結(jié)果會產(chǎn)生更好的答案。更好的是，將提示結(jié)構(gòu)化為表格可以產(chǎn)生更高質(zhì)量的響應(yīng)。但是，使用基于規(guī)則的提示可以獲得最準(zhǔn)確的結(jié)果。

若要制定基于規(guī)則的提示，應(yīng)執(zhí)行以下步驟：

精確地識別問題。

確定提示的主要問題和目標(biāo)（您必須清楚地了解它們）。

在腦海中或紙上想象解決方案。

將復(fù)雜的任務(wù)分解為更小的步驟。

根據(jù)清晰的結(jié)構(gòu)和特定的提示編寫規(guī)則，以最簡單的術(shù)語陳述您的提示。

以這種方式創(chuàng)建的提示遵循我將在另一篇文章中討論的一組特定規(guī)則，在 99% 的時(shí)間內(nèi)提供有效的響應(yīng)。請?jiān)试S我向您展示它在使用實(shí)際案例時(shí)如何幫助我。

獎勵：我將在文章末尾分享一個(gè)基于規(guī)則的提示示例。

提示如何提高團(tuán)隊(duì)的效率：案例研究

最近，我們的團(tuán)隊(duì)有一個(gè)項(xiàng)目，要求我們創(chuàng)建一個(gè)集成，能夠在兩個(gè)系統(tǒng)之間有效地同步實(shí)體，同時(shí)處理錯(cuò)誤。為了確保成功，我們必須滿足特定的要求：

首先，我們需要確保我們的解決方案適合生產(chǎn)用途，并使我們能夠快速確定可能出現(xiàn)的任何同步問題的根本原因。

其次，我們必須與業(yè)務(wù)分析師合作，以解決與界面更改的用戶行為相關(guān)的多個(gè)案例。我們的目標(biāo)是提供我們的用戶/團(tuán)隊(duì)真正需要和期望的功能。

最后，我們必須優(yōu)先考慮首先需要涵蓋的技術(shù)案例。我們需要確定解決每個(gè)潛在問題的最有效技術(shù)，同時(shí)減少按計(jì)劃交付解決方案所需的工作量。

為了滿足這些要求，我們使用了 ChatGPT 和基于規(guī)則的提示。但最初，我們必須將復(fù)雜的任務(wù)轉(zhuǎn)化為更明確的目標(biāo)。

目標(biāo)第一

為了實(shí)現(xiàn)我們的目標(biāo)，我們專注于幾個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)和指標(biāo)：

通過減少對業(yè)務(wù)分析師的依賴來增強(qiáng)開發(fā)人員的能力：通過簡化溝通，我們的團(tuán)隊(duì)可以更快地移動和部署解決方案，從而改善開發(fā)時(shí)間表和生產(chǎn)力。

優(yōu)化任務(wù)分解流程：通過簡化任務(wù)分解流程，團(tuán)隊(duì)更高效地運(yùn)作，更快地完成工作，從而縮短時(shí)間線，提高產(chǎn)量。

最大限度地減少評估選項(xiàng)和技術(shù)決策所花費(fèi)的時(shí)間：通過減少我們討論特定方法的時(shí)間，團(tuán)隊(duì)可以縮短開發(fā)周期并更快地完成任務(wù)，從而提高效率。

建立高效和加速的團(tuán)隊(duì)工作流程：優(yōu)化我們的協(xié)作方式，使團(tuán)隊(duì)能夠更快地完成任務(wù)，同時(shí)保持質(zhì)量，從而提高生產(chǎn)力。

專注于解決技術(shù)挑戰(zhàn)和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)結(jié)果：該團(tuán)隊(duì)通過優(yōu)先考慮技術(shù)卓越性和結(jié)果來提高代碼質(zhì)量，從而減少潛在缺陷并降低錯(cuò)誤復(fù)雜性。

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通過 ChatGPT 和提示工程實(shí)現(xiàn)目標(biāo)

我們利用 ChatGPT 并優(yōu)化了創(chuàng)建提示以實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵目標(biāo)的方式。由于處理錯(cuò)誤和同步問題主要是技術(shù)性的，并且在項(xiàng)目之間保持一致，因此我們看到了測試 ChatGPT 的提示生成以推動成功的機(jī)會。

我們首先為每個(gè)目標(biāo)編寫提示，首先關(guān)注高優(yōu)先級需求。通過 ChatGPT 利用用戶故事提示。我們迅速制作了詳細(xì)的用戶故事，以供審查并納入下一個(gè)開發(fā)周期。這減少了我們對進(jìn)一步業(yè)務(wù)分析師參與的需求，使我們能夠?qū)Ｗ⒂诩夹g(shù)工作。

我們團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力提高了，而開發(fā)時(shí)間表和周期卻在下降。反饋所需的會議次數(shù)也大幅減少。我們通過創(chuàng)建錯(cuò)誤處理問卷提示來消除溝通瓶頸，該提示為我們的利益相關(guān)者和我們提供了有價(jià)值的問題。

我們還使用提示快速生成關(guān)鍵項(xiàng)目工件，用作技術(shù)文檔和團(tuán)隊(duì)討論。這為所有成員提供了必要的信息，以做出系統(tǒng)、流程、產(chǎn)品和交付決策，而無需添加額外的步驟。

通過在每個(gè)開發(fā)階段將 20% 用于創(chuàng)建和優(yōu)化提示，我們將帕累托原則（80% 的結(jié)果來自 20% 的原因）應(yīng)用于軟件開發(fā)和提示工程。這簡化了我們的工作流程并改善了整體結(jié)果。

總體而言，我們利用 ChatGPT 構(gòu)建了多個(gè)基于規(guī)則的提示，加快了與我們的團(tuán)隊(duì)和利益相關(guān)者的決策，并實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)時(shí)交付。提示產(chǎn)生了項(xiàng)目工件，減少了對業(yè)務(wù)分析師的依賴，使我們能夠?qū)Ｗ⒂诩夹g(shù)工作。我們提高了速度、縮短了時(shí)間表和縮短了周期，這突顯了將 AI 戰(zhàn)略性地應(yīng)用于自然語言生成可以提高生產(chǎn)力和目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，以實(shí)現(xiàn)工作流的未來。

利用 ChatGPT 和快速優(yōu)化為我們的開發(fā)人員提供支持，優(yōu)化任務(wù)分解，最大限度地減少辯論工作流程和技術(shù)選擇所花費(fèi)的時(shí)間，建立高效的團(tuán)隊(duì)工作流程，并專注于解決技術(shù)挑戰(zhàn)和會議成果。結(jié)果不言自明。我們的成功證明了人工智能在加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的價(jià)值。

審核編輯：郭婷