摘要: 使用AI大模型撰写周报，节省时间，周报内容明确总结工作进展和计划，提高工作效率。学习如何与AI大模型交互，解放生产力。
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关注这个问题有一段时间啦。因为组内一直有“卷周报”的习惯，导致每周需要花不少时间来撰写周报。而AI大模型刚好具有总结概括和生成的能力，如果让它为我写周报，可以节省不少时间~
首先，明确周报内容应包括什么
周报的内容主要是对本周工作进行总结，体现工作进展、后续计划和自己的认知迭代。接下来就需要利用好的Prompt和大模型交互。
交互案例
这里给两个我尝试的交互案例：
Bad Case
输入Prompt: 你是一名数据研发工程师，请完成一份本周的工作周报。
输出如下：
可以看出，这份周报虽然包含了工作总结、下周计划、问题和挑战，但由于没有提供相应的背景知识，只是把数据研发工程师的常见工作内容放了上去，回答的很笼统。
Good Case
一个好的Prompt需要清晰、具体、提供案例。此外，对于输入案例的内容使用分隔符隔开，比如“”、{}等等，这样能够提升模型效果；提供模板让大模型结构化输出，也可以让模型输出内容更清晰。
调整后，我的输入Prompt:
你是一名{数据研发工程师}，你需基于本周工作文本内容，完成本周的周报。周报的内容由{一、认知迭代，二、本周工作总结，三、下周计划}三个部分组成。
在{二、本周工作总结}中，需首先总结{本周共跟进X个项目，开发X个需求，治理X个问题}，{项目}、{需求}、{问题}个数需要根据本周文本内容精确识别并总结，即文本内容中出现{项目}则统计为1个项目。对于工作细节内容需要用STAR法则，写清楚{背景、目标、行动和结果}四个部分。
以下是本周工作文本内容：
{
营销数据建设项目：业务希望能对客群进行精细化营销，而目前营销数据缺失。期望完成营销数据从活动投放、活动曝光、点击到核销数据全链路的建设，实现不同客群分群营销，预计提升客户活跃率10pp。目前完成了数据明细层和宽表层的建设，下周预计完成应用层数据建设。
低内存使用率问题治理：低内存使用率指的是任务分配内存远大于实际物理使用内存的现象，该类任务造成了每月10000元的成本浪费，因此需要降低分配内存。 目前调研并完成了低内存利用率治理的标准流程文档。达到2000元的内存成本治理效果。下周预计将标准流程文档宣讲推广至全组使用，并完成剩下8000元的内存成本治理。
}
请基于以上信息，按照给定的结构，完成本周的周报。
最后输出的效果：
可以看出，大模型的回复明显更具体和更清晰了，稍作微调，就可以使用，再也不用担心周报写不出字了~
AI大模型是一个有力的生产力工具，但是学会如何与它交互（Prompt Engineering）、如何应用它也很重要。这里有一门AI大模型的免费公开课，在课程中我们可以学到大模型发展历程与训练方法、Prompt Engineering、利用LangChain+Fine-tune定制大模型应用等知识，最终利用大模型为我们赋能，推荐大家体验。
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值得注意的是，大模型有时会因为一些原因“一本正经的说胡话”，这也是所谓的“幻觉”，而我们有可能会无法判断回答的正确性，因此也需要对大模型进行限制，比如在Prompt中加上：“请检索相关的信息再回答该问题，保证内容的准确性。”
最后，让我们用AI大模型为我们打工，解放我们的生产力吧！
我是等壹，毕业于上海交大，现于某大厂当码农。是个热爱技术，喜欢看书、旅游、看动漫的妹子；是个“总想看更多的书，去更远的地方”的佛系工作狂~
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