嗨，大家好，我是大象。
AI 写作今年可谓是大放光芒，从年初的 AI 自动摘要生成工具到年中的 AI 情感分析引擎，再到现在备受推崇的 AI 故事创作助手，一次次让 AI 写作成为众人热议的焦点。
大家惊叹 AI 写作的神奇能力，也或多或少开始担忧它是否会对传统写作造成冲击。
实际上目前阶段 AI 写作完全可以和我们的传统写作融合，我们要善于利用它为我们写作方面带来的优势。 特别是需求比较大的朋友圈文案创作。
但很多朋友要么写作思路混乱，要么不懂如何吸引读者，甚至没有耐心去琢磨，想要写出一个吸引人的朋友圈文案简直是痴人说梦。
AI 能够通过对大量优质朋友圈文案的学习与领悟。我们只需明确主题、阐述关键元素，它就能快速创作出契合需求、充满“人味儿”的文案内容。
今天为大家带来 AI 写作进阶秘籍——运用思维链 CoT 让 AI 写出有“人味儿”的朋友圈文案。
一）什么是思维链 CoT ？
比如，你正教一个聪明但没啥经验的学生解一道挺复杂的数学题。
你会怎么做？
你会带着他一步步思考，把计算和推理过程写在本子上，一点点推理。
这就是思维链的关键想法，简单说，就是让 AI 学着跟人一样，一步一步去想问题。
思维链，听名字就知道，是一连串相互连着的思考步骤，它讲的是我们解决问题时，大脑里那一串推理的过程。
❝在 AI 领域，思维链指的是通过提示，让大型语言模型不光给答案，还把得出答案的思考过程展示出来。
和以前那种提示词模式（问题、答案）不一样，思维链的提示词模式是（输入问题—思维链—输出结论）。
二）思维链 CoT 从哪儿来？
思维链这个概念来自 2022 年的一篇学术论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》。
这篇论文是谷歌研究员 Jason Wei 他们发表的，在学术界引起了好多关注。
论文说，在提示里让模型“展示工作”，就是把完整的推理过程列出来，能明显让模型在复杂推理任务上表现更好。
论文虽然写了好多页，但核心办法就像我下面说的“罗杰”这个例子。
就是我们让 AI 解题前，给它一个解题的思路过程，让大模型按这个思路大声说出一步步的逻辑推理过程。
下面左边是一般（标准）的提示方法，给大模型输入一个解题的例子，然后直接让 AI 输出答案，碰到复杂推理就容易出错。
右边是思维链提示词，和左边不一样的是，在给的例子（红框）里，加了推理步骤，一直到得出最后答案。
这时候大模型也会用类似的方式（紫框）给出推理过程和答案。实验证明，这种方式能大大提高大模型在复杂推理时的准确率。
三）咋用思维链 CoT ？
懂了思维链的概念和好处后，你可能急着想在实际中用它了。但是，咋才能设计出有用的思维链提示呢？
1、技巧一：零样本提示（Zero-shot）
❝零样本提示就是直接问 AI 问题，让 AI 在没任何例子的情况下回答。
对一些相对简单的任务，你可以直接让 AI 展示推理过程，不用给例子。
这种“直接下命令”的方式，就是零样本提示。你只要在提示词最后加上这些要求：
❝“Let's think step by step”
“请展示你的思考步骤”
“请列出你的推理过程”
“请一步一步解释你是咋得出这个答案的”
这种“直接下命令”的方式，就是典型的零样本提示（Zero-shot）。
我们没给 AI 任何例子，就让它自己发挥，适合简单的任务。
案例解析一：简单的数学题 假设我们让 AI 解这么一道题：
❝小明有 25 个苹果，吃了 5 个，又买了 3 袋，每袋有 8 个苹果，现在小明有几个？
要是直接让 AI 回答，它可能随便蒙个答案，大概率错。但用了思维链，就不一样了。我们可以这样提示 AI ：
❝请解这道数学题，并且展示完整的思考过程： 如果一个苹果重 150 克，一个橙子重 200 克，那么 3 个苹果和 2 个橙子一共重多少克？ 请一步步解释计算过程。
这时候，AI 会这么回答：
❝好呀，咱们一步步来解决这个问题：
首先，咱们知道：
一个苹果重 150 克 一个橙子重 200 克
算 3 个苹果的重量：
3 × 150 克 = 450 克
算 2 个橙子的重量：
2 × 200 克 = 400 克
把苹果和橙子的重量加起来：
450 克 + 400 克 = 850 克
所以，3 个苹果和 2 个橙子一共重 850 克。
案例解析二：文本情感分析
再比如说，我们想让 AI 判断一段文本的情感是正面还是负面。用思维链，我们可以这样提示：
❝请分析下面这段文本的情感倾向（正面/负面），并且详细解释判断过程：
“今天的天气真是糟糕透了！阴沉沉的天空，冷飕飕的风，还下着绵绵细雨。不过，这样的天气正好给了我一个理由，可以窝在家里看我最喜欢的电影，喝着热腾腾的咖啡。其实想想，也没那么糟。”
请一步步分析你的判断理由。
AI 会这样回答：
❝我们一步步来分析这段文本的情感倾向： 1. 开头部分：
“今天的天气真是糟糕透了！阴沉沉的天空，冷飕飕的风，还下着绵绵细雨。”
这部分表现出对天气的特别不满，用了“糟糕透了”这样的负面词。 情感倾向：明显负面 2. 转折部分：
“不过，这样的天气正好给了我一个理由，”
“不过”表示话有转折，暗示后面可能有积极内容。
情感倾向：中性，带着积极期待
3. 后半部分： “可以窝在家里看我最喜欢的电影，喝着热腾腾的咖啡。其实想想，也没那么糟。”
描述在家做喜欢的事，用词温暖积极。
“其实想想，也没那么糟”表示对情况重新评估，态度更积极。
情感倾向：正面
4. 整体分析：
虽然开头对天气不满，但文本后半部分变积极了。作者在不好的天气里找到积极因素，对整体情况有了正面重新评估。
结论：
综合来看，尽管开头有明显负面情绪，但文本整体情感倾向是正面的。作者展现出积极应对不利环境的态度，最后得出“也没那么糟”的结论。所以，我判断这段文本整体情感倾向是正面的。
可以看到，通过思维链，AI 不光给出正确的情感判断，还清楚解释了判断依据和推理过程。
❝但对于复杂任务，零样本示例可能不管用，所以得用 Few-shots。
2、技巧二：少样本提示（Few-shots）
❝在少样本提示里，我们得给一个或两个例子，帮 AI 明白怎么一步步解决问题。
不过，对于更复杂的任务，零样本提示可能就不行了。这时候，我们可以给 AI 一些例子，也就是提前“定好推理模板”，让它参考例子里的推理过程。这就是少样本提示。
案例解析一：计算复杂数学题
请解下面的数学题，展示详细解题步骤。参考下面的例子：
例子问题：一个长方形的长是宽的 1.5 倍，面积是 24 平方米，求这个长方形的周长。
解题步骤：
1. 设长方形的宽是 x 米，那长就是 1.5x 米
2. 根据面积公式：长×宽=面积
1.5x×x = 24
3. 简化方程：1.5x² = 24
4. 求解 x：x² = 24÷1.5 = 16，x = 4
5. 算长：1.5×4 = 6 米
6. 算周长：(6 + 4)×2 = 20 米
所以，长方形的周长是 20 米。
现在，请解这个问题：
一个圆的面积是 78.5 平方厘米，求这个圆的周长。请详细展示解题步骤。
AI 的回答：
好的，咱们一步步来解决这个问题：
1. 回顾公式：
圆的面积公式：A = πr²，这里 A 是面积，r 是半径
圆的周长公式：C = 2πr，这里 C 是周长，r 是半径
π（pi）大概是 3.14159
2. 已知条件：
圆的面积 A = 78.5 平方厘米
3. 求半径 r：
78.5 = πr²
78.5 = 3.14159r²
r² = 78.5÷3.14159
r² 大概是 25
r = √25 = 5 厘米
4. 算周长：
C = 2πr
C = 2×3.14159×5
C 大概是 31.4159 厘米
5. 四舍五入到小数点后两位：
C 大概是 31.42 厘米
所以，这个圆的周长大概是 31.42 厘米。
案例解析二：AI 辅助精读文章
请按照下面例子的步骤，精读给定的文章，展示你的思考过程：
例子步骤：
1. 通读全文，了解主旨大意。
2. 把文章分段，梳理脉络结构。
3. 找出关键信息，像论点、论据、结论这些。
4. 分析作者在文章里的观点倾向。
5. 评估文章逻辑是不是严谨，论证充不充分。
6. 总结文章的核心观点和价值。
文章内容：
（此处省略一篇示例文章）
通过这个例子，AI 能学会有条有理地分析文章，输出详细的阅读报告。
案例解析三：AI 写有“人味儿”的朋友圈文案
例题：“请写一个关于‘我要减肥’的口语化朋友圈，带着‘人味儿’。”
执行步骤：
1. 确定主题：明确要写的主题是“我要减肥”。
2. 分析例子：仔细读下面的例子，分析并提取口语化表达、情感和个性化语言、重点语气词。
例子 1：“老子真的受够了！每天吃这破东西，体重一点不掉！去你妈的脂肪！明天开始只喝水，不瘦个十斤老子不罢休！”
例子 2：“真他妈见鬼了！节食、运动全都试了，结果还是个胖子！老娘气死了！这次一定要减肥成功，否则真要疯了！”
例子 3：“靠！谁再说减肥简单我跟谁急！老子已经饿得头昏眼花了，这肥还不掉！天杀的脂肪，给我滚蛋！”
例子 4：“他妈的，体重秤是不是坏了？怎么老是这数字！再这么下去我就把自己关起来，不瘦不出门！破减肥！”
3. 模仿写作：根据例子，模仿口语化表达，写出自己的朋友圈内容。
4. 加入情感和个性：保证内容有个人情感和独特的个性化语言，可以加些表情符号和幽默元素。
请根据上面例子的<执行步骤>，以‘我失恋了’为主题写一个朋友圈文案，请展示你的思考步骤。
以上就是构建思维链提示的两个重要办法：零样本提示和少样本提示。前者简单直接，适合容易的任务；后者给例子，更适合复杂情况。
当然思维链提示还涉及思维树、后退法等等提示技巧，这里就不多说了。
最后我想说一句
躬身入局者，永远比在岸旁观的人更有感受。
所以，最关键的其实就是：去做，把AI写作做好。
还是那句话：AI 永远只是个工具。
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