让 ChatGPT 自己告诉你如何与它高效交流（终稿）

Posted 2023-04-09 RealizeInnerSelf丶

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了让 ChatGPT 自己告诉你如何与它高效交流（终稿）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

与 ChatGPT 高效交流的指南（让 ChatGPT 自己来告诉你）

本文内容是自己在接触、了解、使用 ChatGPT 一段时间（约2周），且有了一定经验总结后，用 ChatGPT4 基于多次问答、矫正最终得出的文章，文章内容对于如何与 ChatGPT 交流有一定的参考价值，主要用来方便大家对 ChatGPT 有个大致的了解，满足大家的好奇心，并对提供一个真实体验参考

具体得出本篇文章的完整过程可参考我的另一篇博客：让 ChatGPT 自己告诉你如何与它高效交流（对话全过程展示）

本文旨在为您提供一份与 ChatGPT 高效交流的指南，帮助您更好地利用 ChatGPT 进行学习和解决问题。

引言

作为一款强大的 AI 语言模型，ChatGPT 可以在各种场景下提供协助。

然而，在与 ChatGPT 交流时，有效的提问和沟通策略可以帮助您获得更有针对性和实用的答案。

本文将为您提供一份详细的指南，包括提问技巧和改进与优化交流的方法，帮助您更好地利用 ChatGPT。

准备工作

在与 ChatGPT 交流之前，了解以下几点将有助于您更有效地提问：

确保您的问题清晰明确。
充分了解您所提问题的背景知识。
对 ChatGPT 的功能和局限有一定了解。

ChatGPT 的功能

回答问题：ChatGPT 可以回答各种领域的问题，如科技、历史、文化等。
提供建议：提供生活、工作、学习等方面的建议。
协助创作：可以帮助您完成写作、编程等创作任务。
语言翻译：支持多种语言的翻译。
生成摘要或概述：从文章或书籍中提取关键信息，生成摘要或概述。

ChatGPT 的局限

准确性：ChatGPT 的回答可能不总是准确的，有时可能会提供错误或过时的信息。
重复性：在某些情况下，ChatGPT 可能会重复同样的回答。
模棱两可：有时，ChatGPT 可能会提供模棱两可的答案。
不理解复杂问题：对于一些复杂的问题，ChatGPT 可能无法完全理解。
道德和价值观：ChatGPT 可能无法处理涉及道德和价值观的问题。

~~关于详细介绍 ChatGPT 的相关文章，您可以参考 OpenAI 的博客：An Update to ChatGPT。这篇文章对 ChatGPT 的功能和改进进行了详细的描述。~~

点开看了，404，页面不存在……

提问技巧

为了获得更好的回答，您可以尝试以下提问技巧：

**明确目标：**在提问之前，先明确自己的需求，有助于提出更具针对性的问题。

例子：原问题：“如何学习编程？”可以明确目标：“如何学习 Python 编程？”
**使用关键词：**在提问时使用关键词，可以帮助 ChatGPT 更快地理解您的问题。

例子：原问题：“我想做个网站，怎么办？”可以使用关键词：“如何创建一个个人网站？需要掌握哪些技能和工具？”
**提供更多背景信息：**在提问时，提供更多相关背景信息有助于 ChatGPT 更好地理解您的问题，从而提供更有针对性的答案。

例子：原问题：“我应该学习哪种编程语言？”可以补充背景信息：“我是一名设计师，想学习一种编程语言以便更好地与开发团队合作。我应该学习哪种编程语言？”
**限定范围：**通过限定问题范围，您可以引导 ChatGPT 更有针对性地回答问题。

例子：原问题：“如何学习编程？”可以限定范围：“作为一个初学者，我应该如何在两个月内学会 Python 编程？”
**详细描述：**在提问时，详细描述问题或需求，可以帮助 ChatGPT 更准确地理解您的问题，并提供更满意的答案。

例子：“我想要一个简单的 javascript 代码，可以实现点击按钮后显示一个弹窗。”
**问多个问题：**在提问时，可以将多个相关问题放在一起提问，以便 ChatGPT 为您提供全面的答案。

例子：“我想学习 Python，你能推荐一些入门教程吗？另外，我还想了解 Python 在数据分析领域的应用。”
**请教意见：**向 ChatGPT 征求意见，可以帮助您从不同的角度思考问题。

例子：“我正在考虑学习 Java 或 Python，你认为我应该选择哪个？为什么？”
**询问示例：**向 ChatGPT 询问具体示例，可以帮助您更深入地理解某个概念或方法。

例子：“请给我举一个在日常生活中应用强化学习的例子。”
**问原因：**向 ChatGPT 询问原因，可以帮助您了解问题背后的逻辑和原理。

例子：“为什么 Python 在数据科学领域如此受欢迎？”
**探讨优缺点：**询问不同选项的优缺点，可以帮助您做出更明智的决策。

例子：“在使用 React 和 Vue 时，它们各自的优缺点是什么？”
**询问最佳实践：**向 ChatGPT 请教最佳实践，可以帮助您避免常见的错误和陷阱。

例子：“在进行 web 开发时，有哪些最佳实践可以遵循以提高性能和可维护性？”

改进与优化交流

为了更好地与 ChatGPT 互动，您可以尝试以下改进与优化交流的方法：

**重新表述问题：**如果您没有得到满意的答案，可以尝试以不同的方式重新表述问题。

例子：原问题：“我应该如何学习编程？”重新表述：“如何为自学编程制定学习计划？”
**提供更多信息：**如果您觉得 ChatGPT 对您的问题理解不够，可以提供更多相关信息以便获取更好的答案。

例子：“我是一名市场营销人员，想学习一门编程语言以优化我的工作流程。我应该学习哪门编程语言？”
**提问时使用具体数字：**在提问时使用具体数字，可以帮助您获取更准确的答案。

例子：“我想学习 Python，您能推荐前5个最受欢迎的在线资源吗？”
**请求澄清：**如果您对 ChatGPT 的回答感到困惑，可以请求澄清。

例子：“你提到的这个概念我不太了解，能详细解释一下吗？”
**提问时使用比较：**通过比较不同选项，您可以更好地了解它们之间的差异。

例子：“在 Angular 和 React 之间，哪一个更适合构建大型企业应用？”
**询问步骤：**如果您需要解决一个复杂问题，可以向 ChatGPT 询问详细的步骤。

例子：“如何从零开始搭建一个基于 Node.js 的后端服务？请给我一个详细的步骤。”
**请教资源：**向 ChatGPT 请教相关资源，可以帮助您更深入地了解某个主题。

例子：“你能推荐一些用于学习深度学习的在线教程或课程吗？”
**求证：**在得到回答后，您可以进一步求证，以确保回答的准确性和可靠性。

例子：“你提到的这个方法是基于哪篇研究论文的？”
**验证回答：**如果您对 ChatGPT 的回答存疑，可以寻求第二意见或验证回答。

例子：“我在其他地方看到了与你给的答案不同的说法，你能解释一下这些不同之处吗？”
**保持耐心与礼貌：**与 ChatGPT 交流时，保持耐心与礼貌有助于维护良好的沟通氛围。

例子：“谢谢你的回答！如果我还有疑问，我会再向你请教的。”
**反馈：**如果您觉得 ChatGPT 的回答对您有帮助，可以给予肯定和反馈，以便 ChatGPT 继续为您提供更好的服务。

例子：“非常感谢！你的建议对我很有帮助。”

应用实例

以下是一些应用实例，展示了如何在与 ChatGPT 交流中应用这些技巧和方法：

实例 1：

原问题：“如何学习编程？”
改进后的问题：“作为一个初学者，我应该如何系统地学习 Python 编程？请提供一份学习计划。”

实例 2：

原问题：“告诉我有关区块链的知识。”
改进后的问题：“什么是区块链技术？它是如何实现去中心化的？请简要介绍其工作原理。”

实例 3：

原问题：“如何提高个人生产力？”
改进后的问题：“请分享一些提高个人生产力的方法和策略，特别是在工作场景中。”

总结与展望

通过掌握本文介绍的提问技巧和改进与优化交流的方法，您将能够更高效地利用 ChatGPT 解决问题和学习新知识。希望本文能为您在与 ChatGPT 交流中提供有价值的帮助。请记住，ChatGPT 是一个持续发展和进步的 AI，我们也期待您在使用过程中提供宝贵的反馈，以便我们持续优化和改进。

随着 AI 技术的不断发展，与 ChatGPT 的交流也将变得越来越自然和高效。通过本文提供的指南，您将能够更好地利用这个强大的工具，在学习和工作中取得更好的成果。祝您在与 ChatGPT 的交流中获得愉快的体验！

结尾（我自己写的）

问问 ChatGPT：我觉得你提问技巧和改进与优化交流两部分内容十分相似，不太清楚你把他们拆分开来的意义是什么？

回答：关于提问技巧和改进与优化交流两部分内容相似的问题，我之所以把它们拆分开来，是因为两者虽然有一定的重叠，但侧重点略有不同。提问技巧主要关注于如何提问以获得更好的回答，而改进与优化交流则着重于在与 ChatGPT 交流过程中如何提高沟通效率和准确性。两者之间的关系更像是一个交叉的补充，共同帮助用户更好地与 ChatGPT 进行交流。如果您觉得这两部分内容过于重叠，可以考虑合并成一个章节，并在其中分别介绍提问技巧和改进交流的方法。这样也能使文章更加简洁明了。

声明

国内要使用 ChatGPT 需要科学上网（又称：翻墙、挂梯子），具体操作请自行百度，我不会提供任何指导

~~我提供几个免费的 ChatGPT 镜像网站供大家体验（请大家珍惜网友的无私奉献，不要搞恶意破坏）~~
- 不提供了，看了一眼我收藏的几个，绝大部分都被人恶意攻击至使无法使用了
- 可以给大家提供一个浏览器插件，也可以在国内进行使用体验（ChatGPT3 版本）：Sider – AI Sidebar

我不提供 ChatGPT Plus 升级相关指引

我的 Plus 是淘宝上花 150 让人代开的，不过朋友都说很可能卖家会退款，届时我的 Plus 将到期，且 ChatGPT 账号也将被封禁（目前用了三四天了，还活着，但也说不准后续），所以我也不会提供店铺名称和链接。

网上资料很多，感兴趣的朋友请自行了解，但需要仔细斟酌，因为绝大部分都是骗你噶韭菜的

本文的格式、标注我有微调，并非 ChatGPT 给出的就这样的，但其实我只改了一点点

絮絮叨

是不是乍一看还挺像那么一回事的，挺唬人的，但我个人认为 ChatGPT 要真的对我们的工作（对我的编程工作而言）能产生较大的影响还需要再发展一段时间，现在还稍微差点意思，大家不必过于慌张，可以持续关注（具体如何，怎么使用，最佳实践，可能会在5月中下旬就有结论了，让子弹再飞一会儿~）

四面快手终拿Offer，想告诉你的一些事情

本篇面经来自于群里粉丝朋友的分享，希望对你有所帮助！

快手高开及以上职级面试是没有笔试或者机试的，所以从第一轮开始就是直接面对面试官。

一轮

主要考察对Java基础的理解和深入程度。

Spring 原理，Spring IOC、AOP。

这个问题最好可以多说一点，比如对于IOC，不妨把Bean 如何加载、如何初始化以及如何注册到IOC容?中的详细过程说一下，涉及BeanDefinition、BeanFactory也深入细节聊一下。

一个请求过来在Spring中发生了哪些事情。

这个问题不妨把一个请求过来在TCP层面上建立连接、操作系统如何处理连接、Web容器?接收到连接对象后做了哪些事情、Spring 如何对接收到的请求进行处理都说一下，当然最终还是落在Spring 容器内部如何处理一个请求，这个过程一定要说清楚，需要体现细节。在说前面的内容的时候，可以放心面试官不会打断你。

手写一个栈，实现 push，pop方法，以及 max(获取最大的元素)方法，要求时间复杂度为 O(1)。

这是一个考察数据结构的问题，一方面需要候选人对数据结构有所了了解，一方面也需要候选人对代码有驾驭能力(毕竟要手写代码)。面试官会给一定的时间，在这段时间里面试官不会打扰你，并尽可能为你提供方便，比如签字笔不好用面试官会帮你更换。据我个人经验，凡是面对需要写代码的问题，都不要急着放弃，静下心来，仔细思考，都是可以写得不错的。如果没能写出来，面试官会问你实现思路路，如果你的思路很优化，一样可以过了这道题，但是前提是你的代码不能一行都不写。

对于数据结构的考察的话，我建议看一下 jdk中对于 List、Stack、Tree、Set 的实现，比如至少你要知道如果让你实现一个单链表你会如何实现，比如你可能会定义一个Node节点，里面有当前节点的key和value，还有对于下一个节点的引用。如果你对这一块的内容还不是很清楚，可以关注我的公众号：《Java技术zhai》，我之前在上面是有详细分享过的，对于熟悉jdk对于各种数据结构的实现，这道题是很容易易过的。

JVM内存结构

这个问题需要你能画出JVM内存结构的图，画出方法区、堆、程序计算器?、虚拟机栈、本地方法栈，并说出每一个部分具体是什么作用，比如哪些是线程共享的，哪些是线程独享的，哪些地方存放了什么数据，为什么会这样存放，哪些虚拟机参数对这些空间大小是有影响的，可以如何配置。这些都比较常规。

手写一个单例

这个基本上大多数公司都会考察的。要写一个基于懒汉式的双重检测的单例。单例有三个比较关键的点：

私有构造方法，避免外部new出对象；
保证唯一性；
提供一个全局访问点；

另外懒汉式双重检测的实现方式有三点需要注意的地方：

全局访问点必须是静态的，外界使用可以通过类直接调用；
在进入锁之后还需要校验；
保存单例例对象的私有变量一定要用volatile修饰，这个地方可以多说一些，比如 volatile防止指令重排序，保证内存可见性(JVM层面和 CPU层面可以分别说)。volatile 这个地方能说的东西还是很多的，基本上可以与面试官再聊二十分钟了。

HashMap

对于 HashMap 其实一般高级岗位及以上不再会问这个东西了，一旦问了，肯定不是让你只说一下数组+链表的。对于它的实现，不同版本实现方式不一样。在jdk1.8之后，HashMap 除了数组+链表之外，引入了红黑树。那么好了，你需要说明对于引入了红黑树的 HashMap 如何put一个元素，以及链表是在何时转化为红黑树的。比如首先需要知道这个元素落在哪一个数组里，获取hashcode后并不是对数组长度取余来确定的，而是高低位异或求与来得到的。这个地方首先得知道异或、与是做什么样的运算的，然后说一下在HashMap中的实现，比如hashcode 无符号右移16位后和原hashcode 做异或运算，这相当于把hashcode的高16位拿过来和 hashcode的低16位做异或运算，因为无符号右移后前面高16位都补零，这就是前面说的 "高低位异或“，进而是 ”求与“，和谁求与呢，和数组长度减1 求与。

说到这里起码能够证明你是看过源码的，接下来说说你的思考。

比如我们知道对于hashmap 初始化容量决定了数组大小，一般我们对于数组这个初始容量的设置是有规律的，它应该是 2^n 。这个初始容量的设置影响了HashMap的效率，那又涉及到影响HashMap效率的主要因素，比如初始容量和负载因子。当已用数组达到容量与负载因子的乘积之后会进行一个rehash的过程，这个地方涉及到的如何rehash 及各种算法如果有时间也是可以说的，没有时间不说也没有关系。回到刚才说的 2^n, 可以说说它为什么是2^n。当我们说什么东西为什么是这样的时候，我们一般从两个角度考虑，一个是这样做有什么好处，另一个是不这样做有什么坏处。我们刚才说到”求与“这个过程，如果不是 2^n, 会导致较多的哈希碰撞(具体原因可以自己分析一下或者百度一下)，这个会影响HashMap的效率。

说完上面这些，既表明你看过源码，又表明你有自己的思考了，当然也可以进一步说说它是在什么条件下以及如何进行扩容的（如果时间允许，并且面试官也有耐心继续听下去）。对于put操作，这才只是第一步，找到数组的位置，接下来要看这个位置也没有元素，如果没有，直接放进去就可以，如果有，要看怎么放进去，jdk1.8中对于HashMap的实现中，是基于Node(链表节点) 和TreeNode(红黑树节点) 的，当然它们继承了Entry。那么如果数组当前位置已经有了元素，就得知道这个元素是链表的节点还是红黑树的节点，以便便进一步确认接下来要put的元素是以链表的方式插入还是以红黑树的方式插入，这个地方在源码中进行了一个类型的判断，如果是链表的节点，就以链表的方式把要put的节点插入到 next为null的节点上，如果是红黑树的节点，就要以红黑树的方式插入一个节点。接下来其实不是考察的重点，但是也可以说说：

为什么要引入红黑树；
如何在红黑树中插入一个节点；

对于这两个问题，首先引入红黑树的好处是为了提高查询效率，要说出O(log2(n))，但是在提高查找效率的同时也在插入的时候更加耗时，那可以说一下为什么更加耗时，自然带出第二个问题，如何在红黑树中插入一个节点，比如当插入一个节点的时候我们会默认它是红色的(这个地方可以结合红黑树特点说一下我们为什么默认它是红色的，从黑色高度以及相邻两节点不同为红色入手)，插入后如果父节点是黑色的就不需要动了了，但假如是红色的，就需要进行左旋和右旋操作，如果很了解，可以细说左旋右旋如何实现，如果不不是很了了解，到此为止也ok。

说到这里，我们忽略略了一个重要的点，就是链表转换为红黑树的条件，说出链表长度到8(相当于红黑树开始第四层) 以及数组大小达到64 就已经够了了，也可以进一步说一下链表是如何转换为红黑树的。说完也可以说一下 ConcurrentHashMap中也是一样的，然后接下来就引入对ConcurrentHashMap的理解，比如在什么地方会涉及到线程安全问题以及ConcurrentHashMap是如何解决的，说说CAS，说完CAS再说说AQS，自由发挥吧。

JVM四种引用类型

这个问题比较简单，强引用、弱引用、软引用、虚引用，说一下它们各自的特点和GC对它们的不同处理方式，再说一下常见的应用场景或者 jdk的实现中对它们的使用，比如 ThreadLocal 的静态内部类 ThreadLocalMap，它的Key是弱引用的，也可以说一下在你的理解中为什么它是弱引用的，假如不是会怎么样。

SpringBoot 启动过程

这个主要是从它基于Spring的事件发布和监听机制开始说起就没什么问题。

二轮

继续考察Java基础，和对应用技术的掌握，比如过往项目中所用的一些框架，在这一轮中会被问到。

类加载过程

加载链接初始化，链接又分为验证准备和解析，每一个阶段是做了什么要说清楚。

Object a = new Object()；这行代码做了了哪些事情，需要从类加载开始说起，这个相当于上面问题的延续，所以一定要清楚每一个环节做了哪些事情的，否则这个问题不可能说清楚。说完类加载的过程再说一下开辟内存空间、初始化内存空间以及把内存地址赋值给变量a，接下来可以进一步说一下JVM 或者CPU层面对指令的优化，以及在某些时刻我们需要避免它做这样的优化，比如在单例中我们的实例需要用volatile修饰避免指令重排序(可以说一下在new一个对象的过程中如果指令重排序了会导致什么结果)。