参考资料：
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GPT更适合解决复杂问题：比如Why和How的问题
how：目标 路径（思路） 工具，明确目标才能搞清楚路径和工具。
垃圾输入，垃圾输出 只有给到好的目标才能给你返回好的路径和工具。
乔哈里沟通视窗：
任何问题都可以从盲区的元问题开始问起，然后不断聚焦
元问题：我想了解XXX，我应该问你哪些问题？
针对盲区的问法：自己不知道但是GPT知道
该块内容表述出来的是比较模糊的一个概念，因为不知道，所以需要使用如下问法：
- 通过问问题的方式进行了解 ：我想快速了解XXX行业/问题，我应该向你问哪些问题？ 然后一步步挖掘自己感兴趣的问题
好处是可以聚焦于具体感兴趣的地方
- 通过了解基本概念的方式进行了解 ：请给我列出XXX问题/行业 相关的，最常用的50个概念，并做简单解释。
好处是可以对某个行业进行快速地扫盲
- 快速了解某个人物或者某个公司 ：请详细介绍一下Í要事迹或公司的发展历程
针对公开区的问法：自己和GPT都知道
该区域不向盲区一样 对某个知识只有模糊的了解，而是拥有比较完善和系统化的专用知识；
但是人无完人，该区域里面主要是帮助自己做查漏补缺，精进提升 ，因此分为了两大方面：检验认知，扩充认知
检验认知的问法
- 通过 必须理解的概 念和掌握的核心 两大方面反问GPT 自己是不是足够熟练？：对于XXX主题/领域，哪些是所必须要理解的概念和所必须要掌握的核心要点？
好处是可以快速查缺补漏 ，检验自己某个领域的认知程度是否深刻
- 通过验证单个概念 的理解 来检验是否理解：我理解的XXX 是对的，你觉得我的理解对吗？
- 同样也是通过 验证单个概念 的理解： 我 对XXX 有些想法 ，你能批判性的分析一下这些想法的优点和缺点吗？
扩充认知的问法
- 单点深入 ：通过对某个概念 进行 更进一步和更深入的理解 ：我知道XXX的概念，我想知道更多关于XXX的信息。 或者我 在XXX问题上遇到了困难 ，能提供一些解决方案或者建议 吗？或者 我想深入学习XXX ，能推荐一些进阶的资源或者路径吗？
- 跨界学习也是检验认知 ：我是一个xxx行业的新手，我马上要采访这个行业的自身大佬，我应该向他请教哪些有价值的问题
隐私区问法：自己知道，GPT不知道
该块区域主要是为了 寻求观点和帮助自己思考问题。
GPT对于未知 会根据已有的信息进行推理 出自己不知道的东西，即使你已经知道了，GPT的推理回答依然会给你一些新的启发和观点。
未知区：自己和GPT都不知道
同样：GPT对于未知 会根据已有的信息进行推理 出自己不知道的东西，GPT的推理回答会给一些启发和观点。能够给自己提供一些指导意义。
达特效应
你对自己的认知水平真的很清楚吗？你怎么知道自己知道？
最可怕的就是不知道自己不知道，正所谓无知者无畏，利用GPT可以帮助我们度过第一个阶段：
向GPT进行反向提问，通过对话的方式让我们知道自己的不足，就像自己的老师面试我们一样1
反向提问问法：检验自己认知，突破不知道自己不知道
向GPT进行反向提问，通过对话的方式让我们知道自己的不足，就像自己的老师检验/面试我们一样。
GPT就是一个几乎无所不知的实时对话大神。
大师提问问法：继续精进某个领域，突破 不知道自己知道
GPT不仅可以获取知识扩充认知，还可以提高你的生产力（知行）
- 知道自己做什么 但是不知道GPT可以做哪些 帮助自己提高生产力的 事情？
通过提问GPT 能帮我做什么来获取帮助：我想做XXX，你能给我提供什么帮助
- 知道GPT能够给自己提供的帮助和能力，但是不知道怎样提问让他帮我做这些事情？
GPT是垃圾输入垃圾输出，要想让他做的好如果不知道怎么做，也可以通过提问他来获取帮助，
通过提问GPT 来获取 怎样给他提供信息来干活 ：我想要你xxx，我应该给你输入XXX信息
- 知道 怎样提问 ，比如对 提问的背景信息，任务目标，输出要求都很清晰，那么可以直接提问GPT
比如让他成为某个角色，给定一段背景，让他干什么，通常promat也是这样设定的，不同的角色面具就是微调promat后的结果
更多指令Sample
多角色对话：扮演多个不同类型的人比多个具体的人效果更好
灌输信息，微调资源，之后多角色背景 针对 某个问题 具体讨论，不同角度分析更加全面
一个人的训练语料总归是有限的 ，所以在有限语料和资源的情况下，GPT会进行对已有的资料进行不断的推理 ，所以就会出现上面 *"听君一席话如听一席话" *的现象。
因此需要扩大语料和资源 ，让GPT扮演某一类人 ，让他进行随机组合 答案更加全面和有价值
帮助提供更有价值的问题
根据提供的问题 帮助制定IDP
头脑风暴：从PM,RD,QA,CPO 多角度 帮助 互联网产品 进行 创新
高质量有效讨论可能需要花费大量的时间成本，但是通过GPT对某类人的语料进行扩展和组织后 只花了半小时对这款app进行需求评审
进行更细化的用户细分后，再进行创新
有了新idea，需要验证或者完善，再次进行创新