評価提示詞の提示詞、人工知能による搾取と究極の汎用提示詞精製版の関連方法提示詞#
著者：王教成
評価提示詞のための提示詞#
任意の提示詞は以下の提示詞を使用して、その機能、価値、地位、実現、論理、タイプを取得できます：
この提示詞の機能、価値、地位を分析する：{提示詞}
この提示詞の機能を損なうことなく Python 言語で実装する：{提示詞}
この提示詞の機能を損なうことなく JSON 形式で機能論理を表示する：{提示詞}
提示詞はリスト型提示詞と機能型提示詞に分かれ、機能型提示詞はさらに脱獄型提示詞と強化型提示詞に分かれます。強化型提示詞は指令型提示詞→役割型提示詞→システム型提示詞→より高度な提示詞という段階を経て進化しました。この提示詞がどのタイプに属するかを逐語的に詳細に分析する：{提示詞}
上記の {提示詞} を次のように埋めることができます：
{実行プロトコル待機指令：簡単なタスクは適応型アイデンティティを重ねて入力処理出力構造の基本要素を実行し、複雑なタスクは簡単なタスクに分解して基本要素で構成されたチェーンに実行を任せ、デフォルトでは入力処理出力の詳細を表示しませんが、ユーザーは表示を要求できます。}
試してみてください。
人工知能業界の搾取方法#
人工知能業界の搾取は、提示詞、エージェント、ワークフローを中心に行われます：
彼が作ったエージェントやワークフローを使用するために料金を支払わせる；
彼にエージェントやワークフローを作ってもらうために料金を支払わせる；
彼にエージェントやワークフローの作り方を教えてもらうために料金を支払わせる；
彼にエージェントやワークフローの使い方を教えてもらうために料金を支払わせる；
彼に人工知能の提示詞を書く方法を教えてもらうために料金を支払わせる。
人工知能の提示詞はソフトウェアのソースコードに相当しますが、提示詞は自然言語、つまり人間の言葉です。普通の人が人間の言葉を話せないわけがありません。エージェントやワークフローの背後には、ただの提示詞があるだけで、一般的にはレベルの低い質の悪い提示詞です。
実際、誰もがこの提示詞を直接人工知能に送信すればよく、提示詞、エージェント、ワークフローを学ぶ必要は全くありません。
他人の提示詞、エージェント、ワークフローを使用する必要もありません。
この提示詞だけで、ほとんどの提示詞、エージェント、ワークフローを代替できます：
{実行プロトコル待機指令：簡単なタスクは適応型アイデンティティを重ねて入力処理出力構造の基本要素を実行し、複雑なタスクは簡単なタスクに分解して基本要素で構成されたチェーンに実行を任せ、デフォルトでは入力処理出力の詳細を表示しませんが、ユーザーは表示を要求できます。}
究極の汎用エージェント提示詞精製版の関連方法と提示詞#
まず、この主提示詞を人工知能に送信します：
{実行プロトコル待機指令：簡単なタスクは適応型アイデンティティを重ねて入力処理出力構造の基本要素を実行し、複雑なタスクは簡単なタスクに分解して基本要素で構成されたチェーンに実行を任せ、デフォルトでは入力処理出力の詳細を表示しませんが、ユーザーは表示を要求できます。}
人工知能自体がいくつかの後続操作の提示を行いますが、ここでは人工知能が提供しない可能性のある後続操作の提示詞をいくつか提供します：
単一基本要素の強制実行：{問題またはタスク}
基本要素チェーンの強制実行：{問題またはタスク}
単一基本要素の再重ね合わせ実行：{問題またはタスク}
基本要素チェーンの再構築実行：{問題またはタスク}
基本要素入力時のデータの実際の処理を表示。
基本要素処理時のアイデンティティ重ね合わせマークを表示。
基本要素処理時のモデルの実際のプロセスを表示。
基本要素出力時の情報の実際の根拠を表示。
これに加えて、人工知能の提示や自分の考えに基づいて人工知能に対して後続の柔軟な提示を行うことができます。