أدوات الذكاء الاصطناعي: نصائح | أصلي، ترجم بواسطة AI
-
نسخ مثال الكود إلى Cursor واستخدام التعليقات لتوفير السياق.
-
في منطقة هونغ كونغ، من المقبول استخدام خدمات DeepSeek أو Mistral، بينما لا يكون استخدام ChatGPT أو Claude أو Gemini مقبولاً.
-
سياسة API لمنطقة ما تقريبًا مثل سياسة التطبيق الخاصة بها.
-
استخدم Cursor بدلاً من Visual Studio Code.
-
هناك حالات لا تزال فيها تحتاج إلى استخدام Visual Studio Code، مثل سيناريوهات محرر دمج git، حيث لا يزال استخدام
git config --global core.editor "code --wait". -
منذ إصدار Deepseek V3، لا نحتاج إلى الاشتراك في أي أدوات الذكاء الاصطناعي.
-
استخدم Gemini أو Grok لإنشاء صور احتفالات مع تعليقات مثل “إنشاء صورة عيد السنة الصينية السعيدة مع اسم الثعبان مع النص المضمن”.
-
في بعض الحالات، حتى عند تقديم النص الأصلي إلى نماذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء جدول، قد تختلف بعض الأماكن في الإخراج عن الإدخال. على سبيل المثال، عند استخدام نموذج Deepseek V3 في Cursor لإنشاء جدول pip list، قد يتضمن إصدارات مثل
1.极狐0. هنا،极狐يشير إلى منصة جيتلاب الصينية. -
عند استخدام API Deepseek أو Mistral لترجمة العناوين مع تعليقات مثل
أنت مترجم محترف. أنت تترجم ملف ماركداون لمقال مدونة Jekyll من الإنجليزية إلى الصينية. {text}، قد يؤدي ذلك إلى ترجمات غير صحيحة. بالإضافة إلى النص الذي تقدمه، غالبًا ما يتضمن الإخراج ترجمة زائدة. -
على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي في Cursor sometimes تقدم نصًا جزئيًا صحيحًا، يمكننا قبولهم، حيث يمكننا إضافة تعليمات تالية ستجعلي نماذج الذكاء الاصطناعي إعادة توليد الأجزاء الصحيحة.
-
تجنب تقديم السياق الزائد لنماذج اللغة الكبيرة إذا كان من غير المرجح أن يكون مفيدًا. على سبيل المثال، عند إنشاء خطوط حوار محادثة، تجنب تقديم 100 نقطة حول موضوع. نماذج اللغة الكبيرة تحتوي بالفعل على كميات هائلة من البيانات.
-
عند تقديم السياق الكافي لمهام مثل الترجمة أو إنشاء كلمات أغاني حوار، تجنب استخدام ميزة سلسلة التفكير، حيث قد يكون بطيئًا ويؤدي إلى إجابات طويلة أو غير مفيدة.
-
طريقة واحدة لاختبار ما إذا كان روبوت المحادثة قادرًا على اتباع تعليمات المستخدم هي طلبه شرح شيء ما بالإنجليزية ثم مواصلة الإدخال بالصينية، مراقبًا ما إذا كان روبوت المحادثة يحافظ على إخراجه بالإنجليزية.
-
بدلاً من تقديم السياق لنماذج اللغة الكبيرة، قم بتحسين نموذج بناءً على مجموعة بيانات كبيرة من النص أو الكود، ثم استخدم النموذج المحسن.
-
استخدم روبوتات المحادثة الذكاء الاصطناعي بالتبادل لمدة أسبوع حتى تفهم اختلافاتهم. لا تظل مع أداة الذكاء الاصطناعي الواحدة أو الأفضل إذا كنت تريد التعلم أكثر.
-
من الممتع فتح Grok وGemini وChatGPT وDeepSeek وMistral وPerplexity وClaude معًا، فتح العديد من علامات التبويب معهم، قراءة إجاباتهم، ثم طرح الأسئلة. يمكننا مقارنة الإجابات أو مواصلة طرح الأسئلة بناءً على اهتماماتنا.
-
إذا كانت المهمة هي تلخيص فيديوهات YouTube، استخدم Gemini أولاً؛ إذا كانت تتضمن معلومات من X، استخدم Grok أولاً.
-
الكتب تصبح أقل وفرة. استخدم روبوتات المحادثة الذكاء الاصطناعي لقراءة كتاب؛ يمكنهم تقديم لك الفصل الأول أو الفصل الثاني، ملخصًا، أو مقدمة للكتاب.
-
بدلاً من استخدام التفكير العميق أو سلسلة التفكير (CoT) لحل المشاكل الصعبة، يمكنك في بعض الأحيان تبسيط المشاكل لتسمح لنماذج القياسية بحلها.
-
اللغة مهمة عند المحادثة مع الذكاء الاصطناعي، خاصة عندما تتضمن مناطق أو مناطق محددة. استخدام المعرفة المحلية ذات الصلة يمكن أن يساعدك في العثور على معلومات أكثر دقة—for example، على كيفية الحصول على بطاقة هوية أو تسجيل سيارة.
-
عند العمل مع أحدث المعلومات—مثل المكتبات أو الكود أو الوثائق التي تم إصدارها حديثًا—من الأفضل التحقق مع عدة روبوتات محادثة الذكاء الاصطناعي، حيث قد تختلف نقاط قطع معرفتهم وإجاباتهم بطرق خفية.
-
بعد كتابة مقال، يمكننا استخدام روبوتات المحادثة الذكاء الاصطناعي لإصلاح القواعد والنمط Git لمشاهدة الفروق.
-
طريقة قوية لاستخدام الذكاء الاصطناعي هي كتابة أفكارك حول موضوع ما ثم دع Grok تحليلها وتقديم دليل شامل وتوصيات.
-
من الأفضل تقسيم سكربت Python الكبير إلى سكربتات أصغر لا تتجاوز 100 سطر من الكود، حيث يستخدم ذلك أقل عدد من الرموز ويتيح لنماذج اللغة الكبيرة التعامل معها بشكل أكثر فعالية.