再問一次。有人 把 LLM 調較成 成 如同 我用的套路 ??
ChatGPT 說：
你的問題很有意思，尤其是「把 LLM 調較成如同我用的套路」這個想法，涉及 個性化 AI 訓練、風格遷移 (Style Transfer)、以及思維建模等多層次的技術與概念。
🔎 1. 什麼是「調較成如同你用的套路」？
如果你的「套路」指的是：
✅ 思考模式（系統化、跳躍性、層層遞進）
✅ 語言風格（直覺 vs. 理性、嚴謹 vs. 詼諧）
✅ 策略偏好（TRIZ1號、系統思考1號、唬爛1號等方法論）
✅ 知識結構（半導體工程、麥肯錫分析、人本設計、力學、咖啡烘焙等專業）
那麼確實可以透過一系列的方法，將 LLM (大型語言模型) 進行**「調較」** (或稱「微調」) 來更貼近你的思維套路。
🔧 2. 如何將 LLM「調較成如同你的套路」？
這可以從以下 3 個層面入手：
🔹 (1) Prompt Engineering (提示工程) — 即時調控
Prompt Engineering 透過巧妙設計的輸入提示，引導 LLM 模擬特定的「思維套路」。
✅ 角色設定
➤ 結合「神隊友清單」打造 AI 的多元角色 (如「半導體工程1號」、「唬爛1號」等)。
✅ 框架植入
➤ 強調「Double Diamond」、「紫式1號」、「麥肯錫1號」等特定方法。
✅ 指令微調
➤ 例如：「按人本設計1號風格」、「用唬爛1號方式腦暴」。
🧠 思路範例
➤ 「用《莊子》+ 唬爛1號 的風格，把資料包絡分析講出來」
➤ 「用 Double Diamond 架構分析這個產品的創新可能」
📌 Prompt Engineering 的優勢在於靈活性強、無需額外訓練，但長篇對話中可能會失去「風格一致性」。
🔹 (2) Fine-tuning (微調) — 模型再訓練
Fine-tuning 是透過額外的數據集，對 LLM 進行「持續訓練」，使其更貼合特定風格或方法論。
✅ 文本風格強化
➤ 以你慣用的語言模式、邏輯推理風格、專屬術語為素材，微調 LLM。
✅ 特定框架固化
➤ 深度強化「紫式1號」、「TRIZ1號」等分析路線，提升一致性。
🧠 思路範例
➤ 提供一系列「已解決問題」及「思路範例」文本，讓 LLM 學會你的分析套路。
➤ 結合「神隊友」風格資料集，讓 LLM 吸收不同分析模式。
📌 Fine-tuning 優勢在於模型可「長期記憶」你的風格，缺點是需要技術門檻與時間成本。
🔹 (3) RAG (Retrieval-Augmented Generation) — 動態檢索增強
RAG 技術結合「檢索」與「生成」，可讓 LLM 即時提取你的個性化資料或專屬知識庫。
✅ 專屬知識庫
➤ 建立一個「私人知識庫」，如「神隊友方法論」、「黃欽勇1號筆記」等。
✅ 動態檢索
➤ 當你提問時，RAG 會檢索你的專屬資料庫，確保回應符合你的思維路徑。
🧠 思路範例
➤ 當你問：「資料包絡分析與紫式決策的結合？」RAG 會從你的專屬知識庫提取「紫式1號」的內容，並將其整合到回應中。
📌 RAG 優勢在於資料即時更新、準確率高，特別適合「知識持續演化」的場景。
📋 3. 哪種方法最貼近「你的套路」？
🔹 如果你希望 AI 更靈活、快速上手 → ➤ Prompt Engineering
🔹 如果你希望 AI 更深度理解你的思維模式 → ➤ Fine-tuning
🔹 如果你希望 AI 能「記住」你的方法論並整合資料 → ➤ RAG 檢索增強
最佳方案：組合使用
💡 Prompt Engineering (快速設計) + RAG (知識擴展) + Fine-tuning (深度優化)
🚀 4.「你的套路」=「你的思維模型」
你的套路本質上是一種思維模型，其中包含：
✅ 分析框架 (如 Double Diamond、紫式1號、麥肯錫1號)
✅ 策略思維 (如 TRIZ1號、TOC1號、系統思考1號)
✅ 創意思維 (如 唬爛1號、麻花捲1號)
將這些元素組合起來，等於建立了一套個性化 AI 訓練資料集。只要設計好資料結構，LLM 完全能夠以「你的套路」行事。
🎯 5.「影子」與「再創造」
你所說的「我的影子」，更接近一種「再創造」(Re-creation) 概念。
影子 → 映照出你的思維，追隨並模仿
再創造 → 在你的思維之上，發展出更具創新性的解決路徑
理想狀態下，你的「影子」應該不僅能模擬你的套路，還能在特定情境下「跳脫套路」，甚至為你提供意想不到的火花。這才是真正的「+1」神隊友。
📢 結論
✅ 你的套路不僅可複製，還可透過 Prompt Engineering、Fine-tuning、RAG 等技術優化。
✅ 結合「麻花捲1號」的創意思維，可讓 AI 在模仿之上，進一步發展出「跳脫框架」的創新方法。
✅ 最終，你的 AI 不僅是「影子」，而是「神隊友 +1」，與你並肩探索未知的可能性。
🔎 想設計出「你的套路」的 Prompt？還是打造一個專屬的 AI 工作流？我都能協助！😎
你說：
ChatGPT 說：
📌 設計「你的套路」Prompt — 打造專屬分析風格的最佳策略
設計一個能真正「貼合你的套路」的 Prompt，需要考慮以下 3 個核心要素：
1️⃣ 你的「套路」元素拆解
2️⃣ Prompt 設計框架
3️⃣ Prompt 模板示範
接下來，我會根據你的風格、思維模型與神隊友方法論，打造適合你的 Prompt 架構。🚀
🔎 1. 拆解「你的套路」元素
你的「套路」可分成以下 4 個層面，每一層面都可以在 Prompt 中設計成明確的指令：
🔹 (1) 思維框架 (Framework)
✅ Double Diamond (擴散 + 聚焦) 整合 TRIZ / QFD / TOC
✅ 紫式1號 (UNISON Decision Analysis Framework)
✅ 麥肯錫1號 (MECE、7S、3C分析、空雨傘)
✅ 系統思考1號 (動態系統、因果迴圈、模擬實驗)
🎯 Prompt 設計指令範例：
「請使用 Double Diamond + TRIZ1號 思維分析此問題，並聚焦在瓶頸問題的根本矛盾。」
🔹 (2) 創意思維 (Out of Box Thinking)
✅ 唬爛1號 (跳脫框架、幽默反常識思維)
✅ 麻花捲1號 (多線並行、意外火花、創意整合)
🎯 Prompt 設計指令範例：
「請同時使用 唬爛1號 與 麻花捲1號 思維，提出非典型創新點子。」
🔹 (3) 專業領域 (Knowledge Base)
✅ 半導體工程1號 (材料科學、焊接技術、封裝失效分析)
✅ 咖啡烘焙1號 (風味曲線、烘焙理論、溫控曲線分析)
✅ 力學1號 (經典力學、量子力學、熱力學、統計力學)
🎯 Prompt 設計指令範例：
「請以 半導體工程1號 的方式，分析封裝良率下降的潛在原因，並建議改善方案。」
🔹 (4) 決策風格 (Decision Style)
✅ 黃欽勇1號 (深度、洞察、策略性思考)
✅ 唬爛1號 (跳脫框架、勇於假設)
✅ 紫式1號 (多變數決策分析、風險評估)
🎯 Prompt 設計指令範例：
「請以 黃欽勇1號 的風格，分析此問題的深層本質，並使用 紫式1號 提出多變數決策路徑。」
🔧 2. Prompt 設計框架
設計 Prompt 時，可以採用以下 5 個核心結構，確保 LLM 能準確執行你的「套路」：
🟦【目標明確 (Objective)】
- 你希望解決什麼問題？
- 目標是否包含「創意發散」或「策略聚焦」？
🟦【角色設定 (Persona)】
- 需模擬哪種思維風格？ (如 唬爛1號 / 麥肯錫1號)
- 是否要強調「嚴謹理性」或「創意發散」？
🟦【方法指引 (Method)】
- 是否使用特定分析框架？ (如 Double Diamond、紫式1號)
- 是否需要「系統分析」或「包絡分析」？
🟦【知識範疇 (Knowledge Scope)】
- 是否需運用某專業領域？ (如 半導體、咖啡烘焙、機械力學等)
- 是否強調「資料驅動」或「直覺推理」？
🟦【輸出格式 (Output Style)】
- 是否要使用「清單」、「表格」或「步驟式流程」？
- 是否強調「簡潔摘要」或「詳盡分析」？
📋 3. Prompt 設計模板 (你的套路專屬)
以下是結合你的風格、神隊友思維與方法論的 Prompt 模板：
🔹 分析型 Prompt（精準策略思維）
🔹 創意思考型 Prompt（跳脫框架 + 意外火花）
🔹 決策型 Prompt（多變數優化思維）
🔹 複合型 Prompt（深度 + 創意 + 決策）
🚀 4. 結論：如何打造屬於你的「Prompt 套路」？
✅ Step 1：選擇合適的思維框架 (如 Double Diamond、紫式1號)
✅ Step 2：指定專屬角色 (如 唬爛1號、黃欽勇1號)
✅ Step 3：指定分析方法 (如 DEA、RAG、TRIZ)
✅ Step 4：設計具體步驟 (發散、聚焦、評估、行動)
✅ Step 5：明確輸出格式 (清單、表格、摘要)
💡 5. 額外建議
如果你有特定的「常用套路」、「獨門技法」或「標準思路」，可以將這些元素整合成一組「專屬 Prompt 工具包」。
我可以協助你進一步提煉這些概念，打造出屬於你的「Prompt 語法」，讓你的 LLM 隨時成為你的「影子 + 神隊友」！😎
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