以下是一些让新手小白合理使用 GPT 的建议：
提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。
1、理解Token限制，形成“当前消耗了多少Token”的自然体感，显然会有利于你在连续对话的时候把握一次有效记忆的长度。这样你就不会傻乎乎在超过9000 Token的时候还在继续问最初的问题，然后得到一个失忆的回答，自己也很懵。2、编写Prompt的时候你需要珍惜你的Token s，尽可能秉承奥卡姆剃刀原理，能不多说一句废话就不多说一句，句子、措辞，都值得精简。尤其是在连续多轮对话中，精简有效的表达习惯是非常重要的。五、基于上述原理有哪些Tips1、熟练使用中英文切换。Prompt本身太长了的话，建议用英文设定，要求它用中文输出即可，这样一来可以把省出来的Token留给更多次数的对话。2、了解一些本身就自带方法论的英文短语或者句子，很多时候你只要提到这个词，GPT就知道你指的是什么意思，而不用写一个自然段来描述你需要的这个方法，例如：“Chain of thought”最后：🤔️那你有没有想过，这些公司为什么不把Token限制放高一点呢？大不了比GPT-4 API价格再高一点呗，咱为了良好的体验，也不是不愿意花钱。其实不是OpenAI、Google不想，而是他们不能。即使Claude 2.0声称能接受10万Token s（约等于5万汉字），你实际去用就会发现，它其实也记不清10万Token s那么多。GPT本质是文字接龙，根据过往Token序列推测下一个最有可能的Token是什么⬇️过往Token序列太长，会导致计算量过大、计算精度下降⬇️OpenAI为GPT模型增加了Token限制
2、相信他的无所不能（暂且相信，有些他确实不行-。-），大胆提要求让他帮你完成。不问问咋知道它不会呢？3、明确自己的需求，跟GPT提的要求尽量准确，像给自己的员工安排工作那样。4、不断的追问，只要不明白，就目标明确、表达精确的追问。5、GPT在不了解你工作环境和个性需求的时候，只能把你当做“大家”，提供的是一个共性帮助，如果你需要贴身保姆级的就把自己准确信息给它，就像我文中写的那样，直接贴给他你的文件目录地址，请他直接给你做好。总之，提问的逻辑和准确度，是能不能用好GPT的核心竞争力。
1.规划2.记忆3.使用工具（工具+行为Action）你可能有印象——在之前的GPT-4，画图工具Dall-E，Bing搜索，插件，和代码解释器，都需要切换不同的会话/窗口实现的。后来GPT-4成为了GPT：All-Tools，可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具，并且做出行动——这个行动，就是OpenAI定义的“Action”，如下图：当你在让它搜索，画图的时候，GPT会先思考决定怎么使用工具，然后会出现一个小图示，告诉你他尝试使用工具来完成你的任务。现在你应该能够认清AI-Agent、GPT和Action之间的联系了：GPT（All-Tools，也是现在大家正在开发的“GPTs”），是OpenAI之于传统Agent定义交上的一份答卷——具体的描绘了在大语言模型（LLM）驱动下Agent的系统实现方式。即：使用LLM驱动，通过外部API获取信息和执行的行动（Action），也是本文后半部提到的Action的定义，如下:如果要选择一个最容易上手的Action，Webpilot()应当首当其冲：它能够让你的GPT支持比原本的“Web Browsing”更加实时的联网功能，同时还能获取网络上的文本和部分链接，使用方法也很简单，只需要30秒：第一步：在新建的GPT里把Web Browsing勾掉，因为他们的作用都是让GPT可以访问网络上的资源，不勾选可能会有冲突。第二步，点击添加Actions（Add actions）：第三步，点击import from URL，填入：https://gpts.webpilot.ai/gpts-openapi.yaml