来源：Dev.to
社区热议：
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“别再把它当搜索框”是大多数人最大的解锁点，因为搜索框心智模型把你上限锁死在一次性问题上，而真正的杠杆在持续、上下文密集的工作流里——能携带状态的 Projects、能编码你标准的自定义 GPT、能设定角色和约束的提示词。普通用户和 power user 的差距不在提示词多聪明 —— Harjot Singh
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五要素框架（角色、任务、受众、要求、输出格式）我用了之后准确率肉眼可见地涨。以前一句“写写云安全”给一堆泛泛而谈，现在加上“面向云工程师、AWS S3、含常见误配和 IAM 风险、专业语气、别编数据”，产出质量天差地别 —— 实践五要素的读者
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用 ChatGPT 反向改进自己的提示词这一招被严重低估。把草稿丢进去让它“改得更具体、补缺失上下文、加准确性控制、加输出格式”，出来的提示词比我自己憋的强一截。但记得 review，它可能加你本不想要的假设 —— 提示词工程爱好者
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Projects 在需要连续性的工作里太有用了。我写一个云安全博客系列，给 Project 设好“受众是安全工程师、技术语气、不编数据、标记待验证项”，之后每次对话都自带更强起点，不用每次重讲背景 —— 内容创作者读者
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自定义 GPT 适合重复性工作流。关键是要窄要清楚——叫“Business Helper”太宽，叫“Cybersecurity Blog Reviewer”就好用得多，因为它有明确的岗位。我建了一个技术博客审查 GPT，规则写死“不编事实、不加无来源统计、保留作者声音”，稳定多了 —— 自定义 GPT 用户
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