嗨，大伙好，我是大象。
AI 写作今年那叫一个火，从年初的 AI 自动摘要生成工具，到年中的 AI 情感分析引擎，再到当下特受欢迎的 AI 故事创作助手，一次次让 AI 写作成了热门话题。
大家对 AI 写作的神奇劲儿惊叹不已，同时也或多或少担心它会不会给传统写作带来冲击。
其实就目前来说，AI 写作完全能跟咱的传统写作融合，咱得好好利用它在写作上的优势。尤其是需求量大的朋友圈文案创作。
但不少朋友要么写作思路乱糟糟，要么不知道咋吸引读者，甚至没耐心琢磨，想写出吸引人的朋友圈文案简直是做梦。
AI 能够通过学习大量优质朋友圈文案。咱只要明确主题、讲清关键元素，它就能很快创作出符合需求、充满“人味儿”的文案内容。
今天给大伙带来 AI 写作进阶秘籍——用思维链 CoT 让 AI 写出有“人味儿”的朋友圈文案。
比如说，你正教一个聪明但没啥经验的学生解一道挺难的数学题。
你会咋做？
你会带着他一步步想，把计算和推理过程写本子上，一点点推理。
这就是思维链的核心想法，简单来讲，就是让 AI 学着跟人一样，一步一步思考问题。
思维链，听这名字就明白，是一连串相互连着的思考步骤，说的是咱解决问题时，大脑里那一串推理的过程。
在 AI 领域，思维链指的是通过提示，让大型语言模型不光给答案，还把得出答案的思考过程展示出来。
跟以前那种提示词模式（问题、答案）不同，思维链的提示词模式是（输入问题—思维链—输出结论）。
思维链这个概念出自 2022 年的一篇学术论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》。
这篇论文是谷歌研究员 Jason Wei 他们发表的，在学术界引起了好多关注。
论文里说，在提示里让模型“展示工作”，就是把完整的推理过程列出来，能明显让模型在复杂推理任务上表现更好。
论文虽说写了好多页，但核心办法就像我下面说的“罗杰”这个例子。
就是咱们让 AI 解题前，给它一个解题的思路过程，让大模型按这个思路大声说出一步步的逻辑推理过程。
下面左边是一般（标准）的提示方法，给大模型输入一个解题的例子，然后直接让 AI 输出答案，碰到复杂推理就容易出错。
右边是思维链提示词，跟左边不一样的是，在给的例子（红框）里，加了推理步骤，一直到得出最后答案。
这时候大模型也会用类似的方式（紫框）给出推理过程和答案。实验证明，这种方式能大大提高大模型在复杂推理时的准确率。
明白了思维链的概念和好处后，你可能急着想在实际里用它。可咋才能设计出有用的思维链提示呢？
零样本提示就是直接问 AI 问题，让 AI 在没任何例子的情况下回答。
对一些相对简单的任务，你可以直接让 AI 展示推理过程，不用给例子。
这种“直接下命令”的方式，就是零样本提示。你只要在提示词最后加上这些要求：
“Let's think step by step”
“请展示你的思考步骤”
“请列出你的推理过程”
“请一步一步解释你是咋得出这个答案的”
这种“直接下命令”的方式，就是典型的零样本提示（Zero-shot）。
咱们没给 AI 任何例子，就让它自己发挥，适合简单的任务。
案例解析一：简单的数学题假设让 AI 解这么一道题：
小明有 25 个苹果，吃了 5 个，又买了 3 袋，每袋有 8 个苹果，现在小明有几个？
要是直接让 AI 回答，它可能随便蒙个答案，大概率错。但用了思维链，就不一样了。咱可以这样提示 AI ：
请解这道数学题，并且展示完整的思考过程：如果一个苹果重 150 克，一个橙子重 200 克，那么 3 个苹果和 2 个橙子一共重多少克？请一步步解释计算过程。
这时候，AI 会这么回答：
好嘞，咱们一步步来解决这个问题：
首先，咱们知道：
一个苹果重 150 克
一个橙子重 200 克
算 3 个苹果的重量：
3 × 150 克 = 450 克
算 2 个橙子的重量：
2 × 200 克 = 400 克
把苹果和橙子的重量加起来：
450 克 + 400 克 = 850 克
所以，3 个苹果和 2 个橙子一共重 850 克。
案例解析二：文本情感分析
再比如说，咱想让 AI 判断一段文本的情感是正面还是负面。用思维链，咱可以这样提示：
请分析下面这段文本的情感倾向（正面/负面），并且详细解释判断过程：
“今天的天气真是糟糕透了！阴沉沉的天空，冷飕飕的风，还下着绵绵细雨。不过，这样的天气正好给了我一个理由，可以窝在家里看我最喜欢的电影，喝着热腾腾的咖啡。其实想想，也没那么糟。”
请一步步分析你的判断理由。
AI 会这样回答：
咱们一步步来分析这段文本的情感倾向：1. 开头部分：
“今天的天气真是糟糕透了！阴沉沉的天空，冷飕飕的风，还下着绵绵细雨。”
这部分表现出对天气的特别不满，用了“糟糕透了”这样的负面词。
情感倾向：明显负面
2. 转折部分：
“不过，这样的天气正好给了我一个理由，”
“不过”表示话有转折，暗示后面可能有积极内容。
情感倾向：中性，带着积极期待
3. 后半部分：“可以窝在家里看我最喜欢的电影，喝着热腾腾的咖啡。其实想想，也没那么糟。”
描述在家做喜欢的事，用词温暖积极。
“其实想想，也没那么糟”表示对情况重新评估，态度更积极。
情感倾向：正面
4. 整体分析：
虽然开头对天气不满，但文本后半部分变积极了。作者在不好的天气里找到积极因素，对整体情况有了正面重新评估。
结论：
综合来看，尽管开头有明显负面情绪，但文本整体情感倾向是正面的。作者展现出积极应对不利环境的态度，最后得出“也没那么糟”的结论。所以，我判断这段文本整体情感倾向是正面的。
能看到，通过思维链，AI 不光能给出正确的情感判断，还能清楚解释判断依据和推理过程。
但对于复杂任务，零样本示例可能就不管用了，所以得用 Few-shots。
在少样本提示里，咱们得给一个或两个例子，帮 AI 明白怎么一步步解决问题。
不过，对于更复杂的任务，零样本提示可能就不行啦。这时候，咱可以给 AI 一些例子，也就是提前“定好推理模板”，让它参考例子里的推理过程。这就是少样本提示。
案例解析一：计算复杂数学题
请解下面的数学题，展示详细解题步骤。参考下面的例子：例子问题：一个长方形的长是宽的 1.5 倍，面积是 24 平方米，求这个长方形的周长。解题步骤：1. 设长方形的宽是 x 米，那长就是 1.5x 米2. 根据面积公式：长×宽=面积1.5x×x = 243. 简化方程：1.5x² = 244. 求解 x：x² = 24÷1.5 = 16，x = 45. 算长：1.5×4 = 6 米6. 算周长：(6 + 4)×2 = 20 米所以，长方形的周长是 20 米。现在，请解这个问题：一个圆的面积是 78.5 平方厘米，求这个圆的周长。请详细展示解题步骤。AI 的回答：
好呀，咱们一步步来解决这个问题：1. 回顾公式： 圆的面积公式：A = πr²，这里 A 是面积，r 是半径 圆的周长公式：C = 2πr，这里 C 是周长，r 是半径π（pi）大概是 3.141592. 已知条件： 圆的面积 A = 78.5 平方厘米3. 求半径 r： 78.5 = πr² 78.5 = 3.14159r² r² = 78.5÷3.14159 r² 大概是 25 r = √25 = 5 厘米4. 算周长： C = 2πr C = 2×3.14159×5 C 大概是 31.4159 厘米5. 四舍五入到小数点后两位： C 大概是 31.42 厘米所以，这个圆的周长大概是 31.42 厘米。案例解析二：AI 辅助精读文章
请按照下面例子的步骤，精读给定的文章，展示你的思考过程：例子步骤：1. 通读全文，了解主旨大意。2. 把文章分段，梳理脉络结构。3. 找出关键信息，像论点、论据、结论这些。4. 分析作者在文章里的观点倾向。5. 评估文章逻辑是不是严谨，论证充不充分。6. 总结文章的核心观点和价值。文章内容：（此处省略一篇示例文章）通过这个例子，AI 能学会有条有理地分析文章，输出详细的阅读报告。
案例解析三：AI 写有“人味儿”的朋友圈文案
例题：“请写一个关于‘我要减肥’的口语化朋友圈，带着‘人味儿’。”执行步骤：1. 确定主题：明确要写的主题是“我要减肥”。2. 分析例子：仔细读下面的例子，分析并提取口语化表达、情感和个性化语言、重点语气词。 例子 1：“老子真的受够了！每天吃这破东西，体重一点不掉！去你妈的脂肪！明天开始只喝水，不瘦个十斤老子不罢休！” 例子 2：“真他妈见鬼了！节食、运动全都试了，结果还是个胖子！老娘气死了！这次一定要减肥成功，否则真要疯了！” 例子 3：“靠！谁再说减肥简单我跟谁急！老子已经饿得头昏眼花了，这肥还不掉！天杀的脂肪，给我滚蛋！” 例子 4：“他妈的，体重秤是不是坏了？怎么老是这数字！再这么下去我就把自己关起来，不瘦不出门！破减肥！”3. 模仿写作：根据例子，模仿口语化表达，写出自己的朋友圈内容。4. 加入情感和个性：保证内容有个人情感和独特的个性化语言，可以加些表情符号和幽默元素。请根据上面例子的<执行步骤>，以‘我失恋了’为主题写一个朋友圈文案，请展示你的思考步骤。以上就是构建思维链提示的两个重要办法：零样本提示和少样本提示。前者简单直接，适合容易的任务；后者给例子，更适合复杂情况。
当然思维链提示还涉及思维树、后退法等等提示技巧，这里就不多说了。
亲身参与的人，永远比在旁边看着的人感受更深。
所以，最关键的其实就是：去干，把 AI 写作搞好。
还是那句话：AI 永远只是个工具。
