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AI已"復活"張雪峰 他花2小時蒸餾出一個"賽博張雪峰"


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我當時編了一個(案例),甘肅省考了五百多分的一個同學,想要一些報考參考。它給的回答推薦了一些院校,我驗證了一下,發現按照去年的分數是考不上的。推薦邏輯是不對的,還有一些學校的信息都沒有坐實就直接給出來了。


因為我是產品經理,所以特別知道在這種需要權威數據的領域裡面,數據源的重要性。我問了好幾個,我就覺得好像答的是那麼回事,但用豆包、Gemini去做一些交叉驗證,感覺答的都不太對。看他那個檢索源,亂七八糟的什麼都有,還有那種像百度知道那種內容,其實用不了。




張雪峰.skill

最初版本的張雪峰?skill,感覺沒那麼像,語氣風格、節奏,還有那種容易有反問句子,或者像段子一樣的東西,他零星會有一點。但張雪峰之所以能幫助到人,是因為他有自己的知識庫,有自己內化的認知。他可以拿到一個考生的信息,快速給他做決策。但現在沒有張雪峰內在的東西,只有表面上的一些東西,我覺得不OK。如果今天張雪峰只是一個跟你聊天的張雪峰,沒有任何意義,我也不會去做。

那我覺得如果用這個(張雪峰的)人設,加上一個准確的高考決策,可能對考生和家長來說是一個挺有幫助的東西——很多考生和家長其實並沒有太多做高考決策的能力和渠道,對吧?這本身是一個好事。但假如說很多人看到了這個東西去用,結果裡面的數據存在誤導,那就是好心辦了壞事。

正好我最近也在研究怎麼做ai 產品,所以就想做個張雪峰skill,放在自己的GitHub上,是覺得真的如果有人能用到它,幫助到他,也是挺好的一件事情。


兩小時完成張雪峰 skill 情緒價值和數據准確性缺一不可

skill做了大概兩個多小時。主要就是跟AI討論的過程要耗費時間,討論清楚之後,用?workbuddy(龍蝦類產品)去迭代skill就非常快。

我的路徑是,給?workbuddy指出使用中自己感受到發現一些問題,分析為什麼會這樣,如果想解決它,可以從哪些方面入手,然後評估方案的可行性。生成之後我再拿這個東西去驗證,可能還會存在一些問題,比如人物風格這塊又發現做得不夠好,再去討論強化方案,然後最終討論出來再去迭代。




張河做的張雪峰.skill v2.0

跟初版比,我覺得改了兩個大的方向。

第一個是情緒價值。我在這個skill裡面要求他做更多,甚至做了一個規則約束——如果一段回答裡邊沒有達到一定量級的帶有個人風格特色的話術,就不通過,需要模型自檢重新生成。
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