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只需一段提示詞，讓GPT-4變成你的“夢中情導(dǎo)”，在GitHub上攬星上萬。

學(xué)習(xí)的內(nèi)容、難度可任意指定，從小學(xué)教到博士，甚至可以改變AI導(dǎo)師的教學(xué)風(fēng)格和說話語氣：

終于不用為了一個搞不懂的疑（ruo）難（zhi）問題去找導(dǎo)師了！

現(xiàn)在，一個AI就能幫你學(xué)習(xí)任何主題，還是24小時待命且從來不會失去耐心。

比如用來學(xué)習(xí)一門新的編程語言Rust，并告訴AI你會C語言，AI在教你的時候就會跳過數(shù)據(jù)類型、函數(shù)等基礎(chǔ)知識了。

甚至Github上還有因為受到很大幫助，主動要求贊助作者開發(fā)資金的。

一位搞出海電商、經(jīng)常需要了解不同行業(yè)產(chǎn)品和不同國家市場的朋友，體驗后評價到：隔行再也不隔山了。

實現(xiàn)這個AI導(dǎo)師Mr. Ranedeer（馴鹿先生），不需要AI模型的訓(xùn)練或微調(diào)，甚至不需要寫代碼，完全靠給AI寫提示詞就能搞定。

并且被搞教育科技（Edtech）行業(yè)的人評價為，與當(dāng)前最先進(jìn)的教育科技同等水平。

Mr. Ranedeer版本還在快速迭代中，當(dāng)前提示詞已經(jīng)復(fù)雜到離譜，足足7839個字符，在GPT-4上要消耗3721個token。

可以算是目前大模型提示詞的“天花板”級別。

而開發(fā)這段提示詞的作者年僅17歲，還是一位高中生……

專屬導(dǎo)師，從小學(xué)教到博士

請AI來當(dāng)專屬導(dǎo)師的方法很簡單，直接把完整提示詞復(fù)制到GPT-4里，或點擊作者提供的ChatGPT分享鏈接，選擇“繼續(xù)這個對話”都行。

下一步，當(dāng)然是先讓老師改說中文啦。

接下來AI導(dǎo)師會提醒你調(diào)整基本設(shè)置，先打“/congfig”然后把你的選擇敲進(jìn)去就行。

支持的選項非常豐富，各種花色各種款式任你選擇，總有一款能滿足你需求。

其中“視覺”學(xué)習(xí)風(fēng)格需要開啟插件，讓GPT-4調(diào)用Wolfram等功能畫圖才能實現(xiàn)。

如果你實在不確定如何選，還可以讓AI解釋一下各個選項的含義。

這里告訴大家一個隱藏功能，除了深度是在提示詞中定義的，其他風(fēng)格類選項都是AI自己理解的，你想選一個沒有列出的風(fēng)格其實也可以。

甚至可以只指定深度，其他讓AI隨機(jī)挑一種，每次上課都是不一樣的感覺。

確定好想學(xué)的主題后，通過“/plan”輸入，AI導(dǎo)師就會為你量身制定一個學(xué)習(xí)計劃了。

比如學(xué)學(xué)最近被ChatGPT帶火的向量數(shù)據(jù)庫。

可以看到，AI導(dǎo)師會先寫下一行“自我提醒”以免把配置給忘了，接下來根據(jù)深度假設(shè)一些你已經(jīng)知道的基礎(chǔ)知識。

接下來的每一節(jié)課開始時，AI導(dǎo)師都會重復(fù)一遍這樣的“自我提醒”，來確保不偏離課程計劃。

課程開始后，AI導(dǎo)師會先進(jìn)行一段講解，可以看出確實是按照配置用了“類比”的方式來教學(xué)，把向量數(shù)據(jù)庫類比成圖書館。

等學(xué)完了就可以輸入“/test”，進(jìn)入隨堂小測驗環(huán)節(jié)。

AI導(dǎo)師會判斷你的回答是否正確，做出點評，并根據(jù)你掌握的情況判斷是否可以進(jìn)入下一節(jié)課。

而且AI還會適當(dāng)?shù)目淇淠?，如果喜歡這種，可以把語氣風(fēng)格設(shè)置為“鼓勵”讓AI更頻繁的夸夸。

如果你有其他問題，也可以隨時“舉手”提問。

都問好以后，輸入“/continue”就會進(jìn)入下一課。

到第二課的測試環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn)太難，臨時讓AI導(dǎo)師給降降難度也是可以的。

降過難度后再來一次隨堂測試，可以看出難度確實降低了。

就這樣不知不覺間，我已經(jīng)把GPT-4每3小時25條的額度用完了。

沒錯，阻止你學(xué)習(xí)的最大的障礙就是GPT-4使用額度和上下文長度了。

而且作者特別強(qiáng)調(diào)了“不推薦使用GPT-3.5”，并且由于提示詞太復(fù)雜，調(diào)用GPT-4 API的話會非常貴。

其他大語言模型同樣可用

好消息是，這套AI導(dǎo)師提示詞可以用到OpenAI之外的其他大模型。

作者測試了隔壁的ChatGPT最強(qiáng)競品Claude，也可以順利完成一個課程，但有些細(xì)微區(qū)別。

比如Claude在教詩歌分析時不如GPT-4。

不過Claude教數(shù)學(xué)時效果會更好，并且在全部課程結(jié)束后還會建議繼續(xù)學(xué)習(xí)的方向，而GPT-4只是告訴你已經(jīng)學(xué)完了。

看來AI導(dǎo)師也分擅長教文科的和擅長教理科的？

另外，不論是用哪個大模型，AI一本正經(jīng)胡說八道的情況仍然存在。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的經(jīng)典知識還好，要是想學(xué)點偏門或前沿的，最好先讓AI閱讀一段靠譜的學(xué)習(xí)材料再教你。

這時候，支持10萬token上下文的Claude-100k就成了很好的選擇。

另外Sam Altman也在最近一場討論會中分享了OpenAI短期路線圖，其中提到最高100萬token的上下文窗口在2023年是有可能做到的。

在更強(qiáng)大的大模型降臨之前，除了先把AI導(dǎo)師用起來之外，背后這段非常復(fù)雜的提示詞同樣值得學(xué)習(xí)。

17歲高中生打造

這個名叫“馴鹿先生”的AI導(dǎo)師設(shè)計思路，主要包括整體架構(gòu)設(shè)計和課程內(nèi)容生成兩部分。

一方面，是雕刻出這一整個AI導(dǎo)師“人設(shè)”的整體架構(gòu)設(shè)計。

從內(nèi)容來看，它包含名字、版本信息、作者、課程等級、導(dǎo)師性格類型（故事化/幽默/嚴(yán)肅等）、推理框架、指令、規(guī)則、用戶偏好、配置、課程設(shè)置、初始化等內(nèi)容。

在GitHub上直接可以下載提示詞完整版：

提示詞也支持多種格式，包括JSON、YAML和Markdown。

那么，Mr. Ranedeer在GitHub中給出的這一大段“咒語”，究竟是怎么起作用的？

我們直接拿去問了問GPT-4：

GPT-4很快幫我們分析出了這一大串代碼的運(yùn)行原理，主要包含特性、命令、規(guī)則、學(xué)生偏好、格式和初始化六個部分：

用GPT-4總結(jié)一下，這提示詞通常具備這幾類特點：

• 設(shè)置特定的規(guī)則和格式
• 個性化偏好設(shè)置
• （可選）使用圖標(biāo)增加可讀性
• 命令接口
• 結(jié)構(gòu)化輸出

其中，核心讓AI導(dǎo)師維持人設(shè)的方法，在于這一大串咒語中規(guī)則部分的撰寫。

這部分的格式，和之前網(wǎng)傳泄露的“微軟調(diào)教GitHub Copilot提示詞”比較接近。

雖然“GitHub Copilot提示詞遭泄露”這事兒不保真，不過從這段提示詞內(nèi)容來看，規(guī)則編寫同樣包括特定場景規(guī)則、明確的角色身份、行為規(guī)范指導(dǎo)和交互方式設(shè)定等：

那么，整體架構(gòu)設(shè)計好后，就是具體課程上的提示詞設(shè)計了。

另一方面，在課程內(nèi)容生成上，AI導(dǎo)師借鑒了當(dāng)前非常火的大模型“思維樹”原理。

從圖中來看，這段提示詞的核心原理是“階梯式迭代”，即目的是讓AI反復(fù)生成并評估課程質(zhì)量，最終給用戶輸出最好的課程內(nèi)容。

無論是課程內(nèi)容、還是課程質(zhì)量評估，都由AI負(fù)責(zé)完成。以一堂高中物理課為例，提示詞就需要包含生成目標(biāo)（高中光電效應(yīng)課程）、思維樹步驟和規(guī)則限制：

給我上一堂高中光電效應(yīng)的課。
首先，創(chuàng)建5個計劃，介紹你如何計劃這門課。
然后，創(chuàng)建一個包含所有提議計劃的表格，并從0到100對它們進(jìn)行評分，包括對它們的互動一致性和實用性(基于你的語言模型能力)進(jìn)行評分。
隨后，僅使用最佳評分計劃生成一個完整的課程，并且迭代3次，這樣我們就可以分析我們應(yīng)該給學(xué)生的最佳個別課程(使用選定的計劃)。
上完課后，像你在表格中對計劃(參與度、連貫性、實用性)所做的那樣，再做一次相同的評分。最后，輸出你認(rèn)為最好的課程以及原因。
注意: 本課程僅由你自己產(chǎn)生。也就是說，你將用你的大語言模型能力來教授這個話題。不要主動進(jìn)行活動，因為你看不到學(xué)生在做什么。只能是文字互動。

事實上，以思維樹（鏈）的方式撰寫提示詞技巧，如今在各種前沿教程里面已經(jīng)是“標(biāo)配”了。

例如，在吳恩達(dá)和OpenAI研究員Isa Fulford一起開設(shè)的ChatGPT提示詞工程新課中，就同樣介紹了類似的思維鏈提示詞寫作方法。

以設(shè)計一個AI電腦客服為例，我們就可以用到思維鏈的方式，讓它按照以下邏輯來回答客戶提出的問題：

首先，確定用戶要提問的電腦產(chǎn)品類型和數(shù)量；
隨后，確定用戶要提問的產(chǎn)品類型是否在數(shù)據(jù)庫范圍內(nèi)；
接下來，根據(jù)數(shù)據(jù)庫內(nèi)容，回答客戶有關(guān)電腦產(chǎn)品的問題，并用友好的語氣糾正他們不合理的提問；
注意事項包括回答方式和格式等。

總結(jié)下來就是，先設(shè)計整體框架，然后具體到課程內(nèi)容上，則可以采用思維樹（鏈）的方式生成。

有意思的是，寫出這個AI專屬導(dǎo)師插件提示詞的作者，竟然是一名年僅17歲的高中生。

據(jù)《金融時報》介紹，這名高中生名叫賈斯汀，來自澳大利亞。

和大伙兒一樣，賈斯汀也面臨考試前一周“臨時抱佛腳”的境遇，為此他打造了一個GPT-4私教給自己補(bǔ)課，發(fā)現(xiàn)效果非常不錯。

考試結(jié)束后，他繼續(xù)自學(xué)了更高級的提示詞工程，開發(fā)了更完整的AI導(dǎo)師項目，可根據(jù)不同的課程水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、推理能力、語氣和交互方式進(jìn)行定制。

隨后，他將之命名為Mr. Ranedeer（馴鹿先生）項目，上傳到GitHub，沒想到意外爆火。

賈斯汀表示，自己14歲的時候，就已經(jīng)產(chǎn)生了讓AI當(dāng)老師的念頭。

值得一提的是，從推特來看，這位老哥也是馬斯克粉絲沒跑了：

在聯(lián)系方式界面，他還給出了一串狗狗幣代碼，方便大伙兒給他打賞狗狗幣支持。

One More Thing

看了這么多，你是不是也有點心動，想“抄抄”作業(yè)，用類似的提示詞來開發(fā)自己的AI插件了？

老樣子，拿它問問GPT-4，很快就能抽取一個模板出來：

屬實是萬物皆可GPT-4了。

領(lǐng)一個導(dǎo)師：https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor