AI 工具技巧 | 原創，AI翻譯
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將範例代碼複製到 Cursor，並使用註解提供上下文。
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在香港地區，可使用 DeepSeek 或 Mistral 服務，但不可使用 ChatGPT、Claude 或 Gemini。
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地區的 API 政策與其應用程式政策大致相同。
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使用 Cursor 取代 Visual Studio Code。
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仍有需要使用 Visual Studio Code 的情況，例如進行 git 合併編輯器場景，仍會使用
git config --global core.editor "code --wait"。 -
從 Deepseek V3 版本發布開始，我們不再需要訂閱任何 AI 工具。
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使用 Gemini 或 Grok 透過提示詞（如「生成包含文字姓名的快樂農曆蛇年圖片」）生成節日慶祝圖片。
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即使將原始文字提供給 AI 模型以創建表格，輸出的幾個地方可能與輸入不同。例如，在 Cursor 中使用 Deepseek V3 模型生成 pip list 表格時，可能會包含類似
1.極狐0的版本。此處的「極狐」指的是中國 GitLab 平台。 -
使用 Deepseek 或 Mistral API 翻譯標題時，若提示詞為「您是專業翻譯家。您正在將 Jekyll 部落格文章的英文標題翻譯成中文。{text}」，可能會導致翻譯錯誤。除了您提供的文字外，輸出通常會包含過多翻譯內容。
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雖然 Cursor 中的 AI 模型有時會提供部分正確的文字，但我們仍可接受，因為可添加後續指示，讓 AI 模型重新生成正確的部分。
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如果不太可能有幫助，避免向大型語言模型提供過多上下文。例如，生成對話對話行時，避免提供 100 個主題點。大型語言模型已包含大量數據。
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在翻譯或生成對話歌詞等任務中提供充足上下文時，避免使用鏈式思考功能，因為這可能會變慢並導致冗長或無用的回應。
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測試聊天機器人是否能遵循用戶指示的方法之一，是要求它用英文解釋某事，然後繼續用中文輸入，觀察聊天機器人是否維持英文輸出。
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而不是向 LLM 提供上下文，可基於大量文字或代碼的數據集微調模型，然後使用微調後的模型。
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每週輪流使用 AI 聊天機器人，以了解它們的差異。如果想學習更多，不要只使用一個 AI 工具或最佳工具。
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開啟 Grok、Gemini、ChatGPT、DeepSeek、Mistral、Perplexity 和 Claude 並同時使用，開啟多個標籤頁，閱讀它們的答案，然後提問。我們可以比較答案或根據興趣繼續提問。
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若任務是總結 YouTube 影片，優先使用 Gemini；若涉及 X 的資訊，優先使用 Grok。
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書籍變得越來越不實用。使用 AI 聊天機器人閱讀書籍；它們可以提供第 1 章或第 2 章、書籍摘要或書籍介紹。
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而不是使用深度思考或鏈式思考（CoT）解決難題，有時可簡化問題，讓標準模型解決。
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與 AI 聊天時，語言很重要，尤其是涉及特定地區或地區時。使用相關當地知識可幫助您找到更準確的資訊——例如，如何獲取身份證或註冊車輛。
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在處理最新資訊（如新發布的程式庫、代碼或文件）時，最好與幾個 AI 聊天機器人核對，因為它們的知識截止日期和回應可能在細微方面有所不同。
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寫完文章後，我們可以使用 AI 聊天機器人修正語法，並使用 Git 查看差異。
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使用 AI 的一種強大方式是寫下您對某個主題的想法，然後讓 Grok 分析並提供全面指南和建議。
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將大型 Python 腳本拆分為小於 100 行代碼的較小腳本，這樣會使用較少的代幣，並讓大型語言模型更有效地處理它們。
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對於 LLM，生成中國節日時容易出錯，因為涉及農曆規則。這些節日每年都會變化，需要 LLM 進行計算和驗證結果。
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如果存儲庫包含代碼和帶有代碼的部落格文章，AI 通常無法正確處理它們，可能會混淆它們。
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LLM 上下文中的檔案名稱資訊通常會被忽略。但在某些情況下，這些資訊很重要。