今天分享几个我在使用生成式AI提高生产力的小技巧，以及过往读过的相关书籍（关于思考方式和AI提示词），可能会对大家有所帮助： ① 我平时使用哪些AI对话大模型？ 英文检索时主要用chatgpt和perplexity，因为之前chatgpt没有实时搜索功能，所以perplexity会多用一些；中文检索主要使用Kimi，交互界面比较简约友好，最新推出的kimi探索版也尝试了一下，生成内容的质量和深度都有提升，面向负责问题的拆解和响应能力更强，更适合生产力场景。 ② 我比较常用的一些AI应用小技巧？ 1. AI+思维模型式提问：在提问前对问题有个初步评估，看看哪个模型拆解问题比较合适，之后我会让AI按照这个模型的边界条件来作答，这样回答内容不会太发散，有助于提升效率，常见的15模型我放在了第一张图，也推荐了以往看多的，对提高自己模型思维有帮助的三本书，分别是《Business analysis techniques 》、《万能的模型》、《麦肯锡思考工具》。 2. AI+chain of thought（COT），因为AI模型的知识库比较强大，我会让AI在复杂回答上展示它的思考过程，并借鉴它的思维方式，对于需要改进的地方也会要求AI优化它的思维链并重新回答，这样可以边看AI表演边学习它的思路，对提高生产力很有帮助。 3. AI+COSTAR法则，目前有很多提问方式，我比较习惯的还是COSTAR，涵盖的内容比较全面，更加场景化，尤其是对于需要Story-telling的场景更合适，我们需要的是拟人化的表达，而不是生硬的套路，有兴趣的可以试试这个法则。 4. 阅读经典的提示词数据，我再图中列举了6本，有些是场景导向的，有些是专有模型导向的，也有是通用的，博采众长总是没错的。 ③ 我目前考虑在用AI做什么？ 准备搭建AI Agent工作流，之前已经尝试搭建了几个简单的工作流，效果只能说是70分的水平。因为本身工作流工具也在优化调整，重要的是始终确保自己了解这些工具的最新进展，并在合适的时候丝滑移植，而不是从头开始学起，大概就是这样。