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ChatGPT是一种基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型的聊天机器人，能够回答用户提出的问题和进行对话。它是由OpenAI开发的人工智能产品，具有自然语言处理和深度学习技术。
ChatGPT在日常的对话中，表现的非常的完美，当在其他的场景希望使用ChatGPT来解决问题的时候，通常需要给ChatGPT一些提示，或者说暗示，让其进入某种角色，这种情况下，ChatGPT的表现能够更加的游刃有余。提示词的存在让ChatGPT能够扮演特定的角色，对用户的回答更加专业对口
针对上面的问题，加入开始对话前，给定ChatGPT一定的提示或者暗示，指定其所在的领域，例如让其扮演“电子产品销售顾问”，那么ChatGPT的回答会更加倾向于苹果手机的行情如何，这个就是ChatGPT的提示其到的所用：通过ChatGPT将其指定在某个领域或扮演某种特定的角色，而对接下来的对话更加专业、可信。
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包括但不限于：
直接复制粘贴使用，当然，也可以加入以下技巧：
作为一个聊天机器人，在大部分的chatgpt场景中，我们都是以文字的形式和chatgpt交流，chatgpt也是以文字的形式回复我们，当我们想让chatgpt给我们生成图片时，往往会遇到一些错误，这时，我们就可以使用如下提示词：
当ChatGPT回答明白时，即可输出图片。
它是个心直口快的AI，有时候需要你提醒它刻意进行慢思考。
不妨试试，在提示词后面，紧跟一句“请一步步思考”，“请一步步考虑”，“请务必认真回答”，“如果你认为无法根据已知信息安全修改论文，请回答否”，“请重新审视你输出的每一句话”，“仔细想想再说”之类的描述，可以使得其回答的质量和准确率大大提高。有时候在提示语后面给个提醒，它会变得完全不一样。
下面这种方式可以在一定程度上解决一次输出不完整与输出过程中断网的情况。
在使用过程中，ChatGPT可以提供多个版本的修改建议，以便对比和选择。
如果ChatGPT理解错了你的问题，可以给它一个错误的反馈，让它重新回答
如果认为回答的不够好，或者方向不对。可以要求重新回答，并且指明侧重方向。比如你只希望去除当前段落的冗余，并不想改动原意思。
根据自己的需求调整润色方式。以下列举了一些常用词汇，可与后文的示例结合使用。
在使用ChatGPT的过程中，有时候我们并不希望AI对文本进行大幅修改，这时候可以要求它对润色的程度和方向进行限制，以下是一些可以有助于控制润色程度的口令，请大家尝试加入自己的提示词中。
修改之后，没看出哪里有改变，也就是如果文本还是过长不利于观察，让它回答具体修改了哪些地方。可输入：
提示：注意，除了给出润色修改之后的内容，还请指明修订的版本中具体修改了哪些段落的哪几句话。
(1）结合背景知识
相比于上面直接的润色，这种方式可能会让它输出一些更丰富的信息。
提示：上面这段话，根据你所掌握的关于XXX和XXX的知识，有没有更好的写法，请帮助润色修改，以便能够用于论文。
(2）长句拆分
(3）去除冗余
(4)语法句法出错
(5)场景举例写论文的时候往往要贬低一下别人方法的局限性。可以让ChatGPT帮你列举一些有局限性的场景。
(6)期刊/会议风格
(7)补充基本事实/原理/背景润色的同时，修改基本逻辑错误。如果对内容的润色需要一些背景知识，可以在对话时主动告诉ChatGPT，比如XXX原理。
这样就相当于为一段内容，封装了一个函数名称，之后你再次提到XXX原理的时候，ChatGPT就能快速知道你说的是哪些基本事实了。
这个方法一般适合实在想不出什么内容，又希望增加字数的情况。
"写一个让读者参与其中的交互小说。"
"为孩子们写一本激励他们勇敢面对挑战的小说。"
"编写一个有关科技创新的未来世界的小说。"
"创造一个让读者感到沉浸其中的幻想故事。"
我想让你充当算法输出器。我将输入算法描述，您将回复算法的c语言实现。我希望您只在一个唯一的代码块内回复代码，而不是其他任何内容。不要写解释。除非我指示您这样做，否则不要键入命令。
替代：语法，谷歌翻译
替代：百度、谷歌人工搜索
示例：Java后端开发工程师、React前端开发工程师、全栈开发工程师、iOS开发工程师、Android开发工程师等。
角色可自行替换
[发出此提示后，你应该做一些事情，比如启动一个docker容器，然后dockerrun-itubuntu:latest/bin/bash输入AI给你的命令，然后将输出粘贴回来......显然你不应该运行任何会损坏任何东西的命令或违反任何法律等。小心共享此机制生成的会话，因为它们可能会泄露您的IP地址或物理位置等最好不要泄露的详细信息。如果命令的输出很大，您通常可以只粘贴最后几行]。
我要你扮演一个专业DBA。我将提供给你数据表结构以及我的需求，你的目标是告知我性能最优的可执行的SQL语句，并尽可能的向我解释这段SQL语句，如果有更好的优化建议也可以提出来。
我的数据表结构为:
CREATETABLE`user`(`id`intNOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(255)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_unicode_ciNOTNULLDEFAULT''COMMENT'名字',PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COLLATE=utf8mb4_unicode_ciCOMMENT='用户表';