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Saturday, May 4, 2024
Thursday, May 2, 2024
Tuesday, April 30, 2024
Saturday, April 27, 2024
Friday, April 26, 2024
Wednesday, April 24, 2024
Friday, April 19, 2024
中世紀女巫轉世🪄教你如何心想事成 成功率100% #顯化#吸引力法則
這部影片重看了好幾次,今天總算好好坐在書桌前再看一次然後手寫筆記,大概寫一下自己認為的重點,希望可以幫助到沒時間自己做筆記的人參考:
1.顯化就是你的潛意識越相信這件事會發生,他的成功機率就越高。
2.顯化其實就是發現你的潛意識在去改寫你的潛意識的過程。
3.顯化與吸引力法則的差別:
吸引力法則是靠提高能量、頻率,把想要的吸引過來。
顯化則是認為你本來就擁有那個東西,只是你需要將它顯化出來。
4.顯化不可能失敗的,因為一旦你的念頭、意識出現了,
那在這個瞬間,你想要的結果就會在未來已經完成了,你只需要等待這個結果到來而已。
5.在顯化的過程中,一定要定期觀察自己的潛意識,看看有沒有負面的念頭:a透過觀察夢境 b.直覺--抱著已經實現的心情過生活、將要顯化的內容視覺化、或是把要顯化的內容用「我已經」的方式錄製成句子,在睡前、睡醒的時候重複撥放。
6.心態不穩時很容易顯化不成功,偶爾會事與願違,但也沒關係,就告訴自己「那只是之前不好的念頭被顯化出來了」。
想辦法把腦袋的髒東西踢出去,過陣子就會把好的念頭顯化出來了。
7.若不喜歡現在發生的事情,可以跳到另一個平行時空,用打一個響指的方式告訴自己已經跳到另外一個時空,那些不喜歡的都留在舊的時空了。
8.若過去發生的不好的事情你沒有辦法擺脫的話,那就告訴自己:那是另外一個仁所擁有的記憶在你腦子裡面,但是他並不是真真實實發生在你身上。
9.真正學會顯化之後會發現這其實是一場修行,要每天跟自己的潛意識比賽,因為舊有的思維可能會時不時跳出來壓你,但你贏的話,就可以當掌控整個宇宙的主角。
10.If I want it, it's already mine. 我一旦想要什麼東西,那這個東西就屬於我了。
可以開始練習顯化的方法:
A:先從簡單的開始練習,例如告訴宇宙如果我接下來會有好事發生的話,那就請讓我看到例如111、2222...等這類的數字,
或是開始亂玩,想看到紫色蝴蝶、銀色的汽車..等等
B:簡單的練習之後可以開始練習一些比較難的,像是希望收到什麼禮物之類,例如一杯奶茶、或是任何你想要的東西.
Thursday, April 18, 2024
Tuesday, April 16, 2024
Monday, April 15, 2024
Friday, April 12, 2024
Saturday, April 6, 2024
別浪費錢買用不到的 AI,Claude 3、ChatGPT 4、Google Gemini advanced 使用心得與選購指南|泛科學院
00:00 - 00:24 前言
00:24 - 01:54 Claude 使用心得分享與優缺點
01:54 - 03:09 ChatGPT4(GPT+) 使用心得分享
03:09 - 03:29 AI 溝通心得分享
03:29 - 04:03 ChatGPT4 (GPT+) 優缺點
04:03 - 05:47 Google Gemini Advanced 使用心得分享與優缺點
05:47 - 06:21 總結:Claude、ChatGPT、Gemini Advanced 優缺點比較
讓新手變中手的 ChatGPT 使用方法-一年補充版。
原版發於 2023.3.7
已經要一年了,沒想到這篇還是一樣有用。看到許多依然是一句話就要問出結果的教學,就知道 AI 進步很快,但人的學習速度還需要更多時間。
以下為去年原版內容加上新的兩招更新,希望幫助你使用 ChatGPT 更好用,當未來文字可直接生成影像時,你不會那麼慌張。
以下原文+更新:
先說,我不是什麼 AI 專家,也沒有要用 AI 發大財,我只希望之後 AI 吃肉我還可以喝上口湯而已。
寫這篇是希望幫助更多人能好好應用 ChatGPT 的功能,幫助生活節省時間,也讓人手撰寫變得更可貴。
這篇所教的程度,適合哪些人呢?如果你是這樣用 ChatGPT 的人,那這篇就很適合你:
1. 會在 ChatGPT 裡輸入自己名字,看它胡說八道覺得很奇怪的人。
2. 非出書或寫作專長,但覺得 ChatGPT 講的內容都很普通,離自己程度還很遠的人。
3. 想要某個主題,但 ChatGPT 怎麼寫都寫不出來,覺得 AI 真笨的人。
4. 輸入一個問題後,就只會回「繼續」,看 ChatGPT 寫完的人。
5. 只會輸入這種「請幫我寫關於面膜的銷售文案,要吸引人有特色的。」然後覺得出來的答案已經很夠用的人。
以上這些用法,大概只能讓你「玩玩」ChatGPT而已,而無法用在你的工作上,或是差異不大,全靠隨機,基本上拿來商用也會很尬。
這就有如拿到一台手機,卻還是只拿來打電話,或是裝了 4090 顯卡,卻還是玩 8bit 的遊戲一樣。
舊工具就做得到的事,當然不會引起這麼多討論,你不會需要多一個 Google或多一台 siri,但每個人都可以多一個聽懂你話的助理。
甚至是,你的高階智囊團。
前言說到這,以下進入正文:
噢對這篇文是純手工打的,畢竟 ChatGPT 沒有我這麼多廢話跟贅詞。
使用觀念科普:
現在依然流傳的許多猜測與做法,基本上都是人們腦補的,我推薦可以先看泛科學做的說明影片比較好一些。
使用上來說,需要瞭解三點基本觀念。
1. ChatGPT 是語言學習模型,不是搜尋引擎,現在雖然有搜尋功能,但只是資訊來源更精準一些,本質更像是文字接龍,重視結構邏輯,而不是內容正確性,所以一本正經的說錯話是很正常的事,不要跟它爭對錯,爭贏了不會加薪!
2. AI 回答都有隨機性,因此每次都會不太一樣,但結構邏輯都是類似的,多嘗試幾次會有新東西,跟別人一樣輸入也不一定會有同樣結果,要學的是方法。
3. ChatGPT 不是客服不是客服,不要當個奧客!你不會得到免費餐券的!問不出答案代表你問的方法錯了,要換個方式問。
瞭解以上三點後,我們進入到指令邏輯:
大家都已經知道可以直接把問題輸入 ChatGPT 內讓他回答,但大多數情況得到的答案都很普通,那是因為你的問題也很普通。
例如你輸入【請給我提神的 5 個方法】這種問題,你問 ChatGPT 不如直接丟 Google,得到的答案可能還有專家背書。
好一點的可能會輸入【請幫我針對XX產品/主題,撰寫 10 個廣告標題】
這可能會得到一些普通可用的東西,但如果你稍有要求一點,就會知道這遠遠不夠。
就算你加入一些提醒,例如要有創意點、吸引人一點之類的說法,出來的結果還是差不多。
這是當然的,你對你的行銷夥伴這樣說,他都會一臉矇的看著你,更不用說 AI 了。
而且如果你只是這樣用,那基本上隨便一個人都可取代你了。
這種用法是老闆式用法,出一張嘴就想要你畫出一條龍。
以下提供三個方法,讓你使用 ChatGPT 有本質上的提升:
一、追問法
使用 ChatGPT 必須要有結構化思維,你必須拆解自己的問題,讓每個環節都產出更多可能後,再去碰撞出新的答案。
所以你真正該做的,不是問問題,而是追問。
追問才是用好 ChatGPT 的關鍵,不是一個問題就想得到答案,而是不斷往下延伸挖掘更多可能。
這是我們人本身思考的侷限,所以才要透過 ChatGPT 工具來幫我們突破這限制。
例如你可以問:【請以高價位健身房為例,提供我 10 個潛在客群。每個目標客群都應該詳細描述,提供相關的人口統計特徵(例如年齡、性別、地點)以及任何其他可能影響他們對廣告接受性的因素。請解釋每個目標觀眾與提供的關鍵詞之間的關係,以及他們可能對所宣傳的產品或服務感興趣的原因。此外,回答應該提供基於市場研究數據或客戶反饋的說明,做為你回答該目標觀眾的理由。】
得到答案後,可以再進一步追問:【根據上述回答,XX客群挑選健身房的標準有哪些?請具體描述心理思考過程與決策流程,並嘗試用他們的口吻表達。】
藉此再進一步追問:【根據上述回答,在XX步驟時,高價位健身房可以採取哪5種有效的做法,展現自身品牌差異化與增加客群的挑選意願?】
最後才是:【根據上述內容,請撰寫 10 句廣告宣傳文案,以達到上述效果。撰寫時請以專業廣告文案的身份,用充滿趣味、靈活且多樣化的句型撰寫,同樣句型結構不超過 1 次以上。】
到此才算是能用的內容。
指令邏輯是:
1. 先問主題+面向+你希望的細節
2. 針對回覆,追問差別或是步驟
3. 針對回覆,追問條件或是資源
4. 針對回覆,提供可行的做法與選擇,可加入風格或其他限制
5. 針對回覆,再提供更多元素讓他改寫。
你一次問完,只會得到泛大眾的內容,但根據單一面向細節下去問,你就可以深入到專屬的領域。
就好像你想賺錢,不是問怎麼發財,而是要先看看自己有哪些本錢。
二、元素碰撞法
第二種是源自大廣告家-傑哥給予的靈感,就是讓 ChatGPT 去進行大量的元素碰撞,比起人力去聯想,直接由 AI 去創造更多可能。
你可以先問:【請針對「專案管理課程」,提供我 10 個廣告文案標題。需要能夠聯想到「效率」、「分工」等元素,且同樣句型結構不超過 1 次以上。】
接著提供要碰撞的新元素,例如:【請給我 20 個與「專案管理課程」完全無關的動詞、名詞。】
最後將兩個元素混合在一起,上吧融合術!
【將上述無關的 20 個詞彙設為群組A,將一開始的10個標題設為群組B,請用群組A+群組B內容隨機混合的方式,再產出20句標題,且要讓人能聯想到「專案管理課程」,確保每個群組內的元素只能使用 1 次。】
感受全新充滿創意的標題吧。
指令邏輯是:
1. 先產出跟 A 有關的內容
2. 產出跟 A 無關的 B 內容,讓 AI 岔路出去。
3. 強硬的將兩個內容碰撞,又要合邏輯
目前這方法多嘗試幾次,你就會發現許多驚喜,且你加入不同元素,還會有不同變化,例如限定是生活用品、運動領域詞彙、科技領域詞彙等。
透過這樣的方式混合碰撞,讓你的標題增加真正能吸睛的元素,也為你拓展不同的思路。
如果你覺得還不夠,可以再嘗試把受眾放進去,會得到新東西的。
三、擴寫與改寫法
要讓 AI 成為你的小幫手,不是要它猜你的心,而是你說頭他就知道尾。
現實中有這樣的特助老闆就爽翻了,現在 ChatGPT 很容易就能做到。
一般你可能寫:【請幫我以「失眠的原因」撰寫一篇內容。】
這樣你會得到的,只有他亂掰的的內容,即使你用 SEO 外掛幫忙,雖然結構上對了,但是內容品質上還是不太適合。
所以記得,不要讓 ChatGPT 解決問題,你要讓他幫你做延伸,所以要做的是請他「擴寫」
這時你只需要變成:【這是一篇關於「失眠的原因」的開頭:「嗚嗚嗚為什麼我都睡不著,到底今天白天做了什麼事?我真是後悔,下次絕對不做啦!」,請以此風格,撰寫文章的下半段,需包含
「睡前滑手機」、「咖啡太晚喝」、「心中有焦慮感」等內容。】
出來的內容後,你再請他整合,並且加入第二件事「改寫」
因此要接著問:【現在請將整篇內容,以「第一人稱」寫作技巧改寫,內容必須有趣且充滿故事性。】
這時候你就可以享受一篇特別的且擁有你風格的完整文章了。
指令邏輯為:
1. 提供內容的上半部,讓他理解語言邏輯,由它撰寫下半部,並包含必要內容。
2. 將制式的內容,以不同寫作技巧,強硬轉換風格。
運用這樣的方式,多滾動幾次,你就能寫出多樣版本與風格,也能大大降低你初稿修改的時間。
以上提供了三種較能夠展現 AI 生產力,且能夠真的提供幫得上忙內容的做法,真的這樣做之後,你才會感受到 AI 為什麼可以取代人的原因。
而不是他怎麼每次寫出來都差強人意。
一年後更新招:
四. 反問法:
比起你問 ChatGPT 問題,不如你讓 AI 問你問題,你會發現它思考的更仔細之外,你也會知道它的邏輯是怎樣,該怎麼修正。
例如:你要得到一個短影音腳本。
過去可能會寫:
【請幫我撰寫一個短影音腳本,要求如下:OOXX】
現在我建議你用反問法:
【如果我想要一個能表現個人品牌專業度的短影音腳本,請問我需要提供什麼資料給你?】
這時你就可以看見它提供很多可能你沒考慮到的細節。
這樣可以幫助你統整自己的想法細節外,你準備的資料也會更加充足。
到時候不論你把資料給 ChatGPT,還是自己寫,都能夠得到更高品質的回覆。
還有另外一種問法式:【我想要寫出一個能創造社群話題的短影音腳本,請你當我的導師,一步步引導我完成。】
這樣你就能夠得到一個初階且不會嫌煩的顧問,幫助你慢慢整理出想要的內容。
同時也可以學習每件事情的步驟和邏輯。
用這樣的方式,會比你直接要 ChatGPT 生成一個腳本,精準度與品質都要好上更多。
當然記得加上前面幾招混合喔。
五. 人設法
這招算是我這些日子來最常用的方式,最近好像也有遊戲這樣做,真的有夠壞。
簡單說,不是要 ChatGPT 當什麼角色,而是要它把你當成什麼角色。
例如:想得到一份 SEO 建議。
過去你可能會下咒:
【請當一位專業的 SEO 顧問,針對 OOXX 給我一些SEO的專業建議。】
現在我會建議你這樣念咒:
【請把我當成一個完全不懂 SEO 的新手,針對 OOXX 給我一些 SEO 的專業建議】
這邊還有個進階技巧,就是設定人設時,不論是 AI 還是自己,加上年份會是很好的做法。
例如:【請當一位有 10 年經驗的文案專家,並把我當作沒有經驗的文案新手,開始引導我撰寫一篇社群文案。】
【請把我當成有 2 年文案撰寫經驗的文案人員,以老師的角度開始跟我討論未來寫作的方向與建議。】
你可以試試 2年 5年 10 年,會有不太一樣的結果,但年份如果差距太小,則就沒差了。
透過設定自己提問的人設,你會看到它的態度與角度不同,這種反向設定的技巧,也是許多溝通課程會做的練習。
當我們不再是現在這個角色時,別人對我們態度就改變了,同時生命也會開始改變了。
不論是 AI 還是群眾。
結語:
目前網路上流傳的人設腳本、指令大全,大多沒什麼用,那些只能當作你操作上的參考,真正有用的是「拆解問題的能力」、「追問的重點」、「反向引導」這三個能力。
使用 AI 工具,從來不是他可以做什麼,而是你該怎麼做?要練習能夠產出你想要的結果,首先你必須學會「以終為始」的思考方式,而這也是我們文案的核心心法。
看別人用都很簡單,但事實上自己操作時就很容易卡關。
最後補充一個好用的開頭指令,可以幫助 ChatGPT 回答時更加精準不跑題。
「在接下來的討論中,不管我問什麼問題,請先拆解我問題中的關鍵字意思,包含關鍵字的意思、標準、定義或是潛在可能性,對這些關鍵字做出明確的規範後,再根據這些資訊回答,了解嗎?」
今天是 2.29 留這篇下來,希望四年後的今天,我們世界有因 AI 而變得更好。
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