很多提示词里试图使用“一步一步推理并思考”的表达方式，激发大模型的 CoT 思维链式思考，让输出更严谨完善。
实际上，如果提示词中只有这么一句话，是无效的。
大模型并不能真正“一步一步思考并推理”，它实现“推理”的过程是通过“输出思考过程”来实现的。
要搞懂这些，需要了解一点大模型的运行原理。
我有个学员曾经用一句话总结了大模型的工作原理，我觉得特精辟：
在问题中找答案 来自AI产品经理课程的学员
AI 不是基于“它拥有的知识”回答问题的，也不存在“思考”。
确切说，AI 压根就没有我们普通认知那种“知识”。
我们普通认知里的“知识”是知识库、是写有一堆问题和答案、一堆教程的文档，但 AI 所拥有的“知识”是新华字典：
它只知道词和词怎么组成句子，只知道哪些词放在一起更合适、更符合语法，没别的了。
当我们发给 AI 一句话（提示词要求也好、问题也罢），AI 接下来做的事情不是去查找问题的答案，而是“理解”或者确切说是“拆解”你发送的句子之间字、词的关系，找到他们存在的规律，用这个规律去它的“字典”里找字词，放在你这句话后面。
找到一个，放一个，组成新的一句话；然后重新“理解”新组成的这句话的规律，去字典里找下一个字词。
比如：
人：介绍一下你自己。 AI：“介绍一下你自己。”+“我” —> “介绍一下你自己。我”+“是” —> “介绍一下你自己。我是”+“由” —> “介绍一下你自己。我是由”+… AI+生成回答的原理模拟
基于这个原理，你现在大概理解为什么提示词非常重要了。
对话最开始的那句提示词很重要，AI 回答问题过程生成的内容，也会对它自己接下来生产的内容做出贡献。
那些它自己生成的内容，就像边开山，边凿石给自己铺的路。
你让 AI 直接为你描述山顶的景色，它只能基于你给出的那点信息猜测；但如果你允许它边探索、边向山顶移动，记下一路的所思所想，那在山顶为你描绘的景色将更具体。
回到 CoT，你现在应该大概了解正确的使用方法了。
我们不止应该告诉 AI 要“一步一步思考并推理”，还应该让它真正去做，这样它才有可用于“推理”的垫脚石。
比如，当我们让 AI 为我们写文案时，应该：
一步一步的推理并思考，分析并输出产品的目标受众； 然后基于你生成的目标用户画像，进一步推理并思考，产品可以满足他们的哪些痛点需求，输出可满足的用户痛点，并写出产品卖点如何满足这些痛点； 然后，列出所有可以在理性上说服目标用户的表达， 然后，感性… 最后，整合你的推理过程，给出 X 条文案 基于“文案+GPS+目标大纲”的写文案提示词
比如，在让 AI 为我们写代码开发应用时，应该：
｛应用创意描述…｝ 首先，使用更专业、严谨的表达复述我的应用开发需求，你可以补充更完善的细节 然后，列出完成这个应用开发的代码文档/文件结构 然后，基于代码结构，逐个完成每个模块的代码书写。 你应该在完成每一个模块后再次输出代码结构，标记已完成的部分，并简单解释它和其他模块的关系。 我让+AI+写代码的表达习惯
这样让 AI 输出所有过程结果的方法，才是 CoT 的正确使用方式。
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