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2万一套的指令，是如何调教出来的
今天把吃饭的手艺分享出来，分享一下2万一套的定制指令，是如何调教出来的。
一 服务过程
1 前期沟通
1.1 沟通客户需求
这个客户的需求还是很明确的，他想对标抖音的一个读书博主，做一个类似的《三分钟读懂一本书》的短视频系列。
他的商业模式，对标的作品，具体需求都很明确。
当然我接客户有6不接。
A 把我当救命稻草的人，不服务。
B 价值观合不来的人，不服务。
C 行动力不强的人，不服务。
D 出事概率大的项目，不服务。
E 成事概率低的项目，不服务。
F 服务不了的项目，不接。
综合考虑下，客户条件符合我的标准，而且GPT写讲书稿，这个它很擅长，而且这又是一个容错率高（对准确性要求不高）的内容创作类行业，不像医疗和法律等等，即使说错了，GPT自己能自圆其说。
所以我就爽快的接了这个单子。
当然如果面对客户的定制需求，你如果不太确定GPT是否能完成的时候，可以问GPT，它是否擅长，这种操作虽然有一定效果，但是目前即使是GPT 4依然有幻觉效应，会自吹自擂胡说八道。
所以对于GPT的能力边界，我们第一还是要自己多用多实践，第二看GPT的第一性工作原理的书，比如《这就是ChatGPT》，了解它的能力范围。
1.2 拆分调教难度
A 指令拆分
一篇3-4分钟的讲书稿，大概1000-1200字左右，需要6个指令：爆款标题指令+开头钩子文案指令+结构指令（虚构和非虚构书籍两大类）+正文指令+结尾指令+评论区指令。
其中标题指令，我以前调教过，可以套用；结尾指令，这个博主的惯用做法是用书中的一个金句来收尾。
所以整套指令，其实就是有4个指令，需要我去调教设计。
B 语料整理
需要整理这个博主的讲书稿语料。
C 粉丝反馈的数据整理
需要整理这个博主的粉丝，喜欢这个博主的主要原因，到时候做人设的倾向度。
拆分出交付难度后，也就有了交付内容，一整套语料+一整套指令+一整套执行流程。
2 调教过程
| 博主 | 指令 |
| 这个 | 调教 |
| GPT | 出来 |
| 调教 | 出来 |
| GPT | 需求 |
