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更新于 11-15 00:13

通用与其它

53,831 个结果

grilling

Grilling 是一个用于在动手构建前对计划或设计进行压力测试的访谈式技能。它会围绕计划或设计的各个方面,持续向用户提问,直到双方达成共识。该技能会沿着设计树的每个分支逐层推进,逐一解决各项决策之间的依赖关系;对于每个问题,它都会给出推荐的答案。提问方式为一次只问一个问题,等待用户对当前问题的反馈后再继续,避免一次性抛出多个问题造成混乱。如果某个问题可以通过探索代码库来回答,它会选择直接探索代码库,而不是向用户提问。当用户希望在构建前对计划进行压力测试,或使用任何“grill”触发短语时,可以使用该技能。

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self-framing

这是一个用于提升AI分析深度的元认知提示语。当用户觉得直接要答案会遗漏要点、套用现成框架不贴合具体问题时,可以让AI先为当前问题现写一套分析框架,再按框架分析并自查盲点。触发词包括自建框架、再自查、元认知、你漏了什么、分析框架、别用套话、盲点、自查一下、先定框架再答、别直接给结论。它要求AI先定性问题并列出好答案标准,亮出自建框架,严格按框架作答,然后检查自己漏掉的假设、视角、数据和失败方式,最多修订两轮后交付最终答案、用过的框架和剩余的已知未知。

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