OpenAI 和 吴恩达的提示工程师课程挺给力，学到了一些 prompt 原则和具体策略。做了个脑图。
这只是前两节课的内容，后续会继续输出
第三节课程的脑图输出：迭代开发prompt。
这节课吴恩达老师主讲，里面有句话很重要：成为有效的提示工程师的关键在于拥有一个良好的流程来开发提示信息（key to being an effective prompt engineer it's about having a good process to develop prompts ）
这节课吴恩达老师主讲，里面有句话很重要：成为有效的提示工程师的关键在于拥有一个良好的流程来开发提示信息（key to being an effective prompt engineer it's about having a good process to develop prompts ）
第四节课程的脑图输出： 总结与提取
第五节课程的脑图输出：文本推断。本节视频中，吴恩达老师多次赞叹了 LLM 对生产力的极大提升。
感觉文本推断能力在基于 LLM 的智能应用中起到很重要的作用。
感觉文本推断能力在基于 LLM 的智能应用中起到很重要的作用。
《一起学 OpenAI+吴恩达 Prompt工程师课程》这个系列的学习视频在 B 站有合集 ： bilibili.com
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关于吴恩达 Prompt 课程第一节内容的一个疑问，询问了 GPT-4 得到了解惑。虽然无法确定真假，但是我相信 GPT-4 是个诚实的 Boy 😅
第六节课程的脑图输出：文本转换
翻译，算是 GPT 最常用的功能了。这么一归纳发现这个文本转换还不止是简单的翻译。
翻译，算是 GPT 最常用的功能了。这么一归纳发现这个文本转换还不止是简单的翻译。
哦耶✌️，本课程学习完毕！
第七节和第八节脑图输出。
后续会把整个 xmind 文件传到 GitHub 分享出来。
第七节和第八节脑图输出。
后续会把整个 xmind 文件传到 GitHub 分享出来。
重新把分节脑图更新一遍：
后四节：
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