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意外發現製作ChatGPT 指令大全的網站，裡面有不同主題對應到的指令，或許可以提升詢問的精準性。
使用方式：
中文版：
英文版：

此外找到一個介紹ChatGPT使用層面的網站，可以擴展大家對其應用範圍的想像
ChatGPT 詠唱案例懶人包 – 超過 30 個現實世界的應用範例：
https://www.rayskyinvest.com/96682/chatgpt-examples

看完有想到士捷老師設計的情感型心智理論電腦適性測驗，於是嘗試使用ChatGPT來設計題目
嘗試輸入：假設你是一名心理學家，要測驗情感型之心智理論，請設計一個有關生氣情緒的故事

















留言

  1. Ching-Lin 清麟2023年2月22日 下午6:23

    這指令分享網站，令人打開視野(ChatGPT用途)。然而，各類問法只是開個頭，仍有待再發展追問/釐清之問法，以獲致最佳的答案。較深入的問法或可參考我們其它分享的例子。也歡迎各作者再改良自己的問法，持續演進//分享!!

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提示工程－以 PEDro 量表為例

我詢問 ChatGPT & Claude AI 相關問題，結果如下： ChatGPT 如連結。 Claude 如下： Q：您是一位 prompting enginering 專家，請解釋 chain of thought，並以應用於 PEDro scale 應用於評論 RCT 論文為例說明之 我很樂意為您解釋 chain of thought（思維鏈）概念，並以應用於 PEDro scale 評論隨機對照試驗（RCT）論文為例說明。 chain of thought 是一種提示工程技術，旨在引導人工智能模型通過 一系列邏輯步驟來解決複雜問題 。這種方法 鼓勵模型逐步思考 ，類似於人類解決問題的方式，從而提高其推理能力和輸出質量。 現在，讓我們以使用 PEDro scale 評論 RCT 論文為例，說明如何應用 chain of thought： 1. 首先，我們可以這樣開始提示：    "請使用 PEDro scale 評估以下 RCT 論文。 逐步思考每個評分標準，並解釋你的評分理由 。" 2. 然後，我們可以引導模型按照 PEDro scale 的 11 個標準逐一思考：    "1. 請檢查論文是否明確說明了受試者的納入標準。解釋你的發現。    2. 現在，評估受試者是否被隨機分配到不同組別。描述你在論文中找到的相關信息。    3. 分配是否是隱蔽的？解釋論文如何描述這一過程。    4. 檢查基線時各組的主要預後指標是否相似。提供你的觀察結果。    5. 受試者是否被盲法處理？說明你的判斷依據。    6. 治療師是否被盲法處理？解釋論文中的相關描述。    7. 評估者是否被盲法處理？提供論文中的證據。    8. 是否至少有 85% 的受試者完成了關鍵結果測量？計算並解釋你的結論。    9. 所有受試者是否都接受了分配的治療或對照條件？如果沒有，是否進行了意向性分析？解釋你的發現。    10. 組間比較的統計結果是否被報告？描述你在論文中找到的相關數據。    11. 研究是否同時提供了點估計和變異性估...
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