我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Prompt Engineering 跨越了一個範圍：它涉及人工智慧科學家和工程師掌握的複雜技術；另一方面，它滿足日常人工智慧用戶的實際需求和應用，旨在實現特定目標。
Prompt Engineering 定義的演變和分歧導致了人工智慧社群的嚴重混亂。許多人在傳統定義所強調的技術細節和現代定義所強調的實用性之間左右為難。這種二分法常常會導致：
- 教育挑戰：那些渴望深入該領域的人可能會對採用哪種方法感到困惑 - 他們應該深入研究技術方面還是專注於為不同的應用程式製作有效的Prompt？
- 職業困境：組織和雇主面臨界定所需角色的挑戰 - 他們是否需要了解LLM複雜機制的專家，或者他們是否尋求能夠在現實場景中利用LLM的熟練從業者 ?
- 激烈的爭論：在學術界和專業界，關於哪個定義真正概括了 Prompt Engineering 的本質的爭論非常激烈，純粹主義者認為理解核心機制至關重要，而實用主義者認為有效運用才是未來。
