零基础掌握学术提示工程

本书聚焦于解决学术群体如何使用恰当的提示词与人工智能进行高效互动，进而提升学术效率，实现学术工具的革新。本书在讲解提示词的同时，将结合具体的学术场景，例如选题确定、概念画图、文献整理、质性研究编码、表格制作等，给出具体的提问示例及讲解。通过手把手的方式带领用户掌握学术提示工程，从而在学术界不断保持竞争力。

第一章

提示工程与学术研究效率

引子：鲁提辖与ChatGPT 2

第一节 什么是prompt模型？ 4

第二节 高质量提问的整体学习框架 11

第三节 本书的写作逻辑 15

第二章

常见的错误提问方式

第一节 就事论事型 20

第二节 画地为牢型 24

第三节 想当然型 29

第四节 简单粗暴型 35

第五节 问题不当型 43

第六节 缺乏比较型 45

第三章

prompt初级模型（上）

第一节 指示模型 55

第二节 角色设定模型 65

第三节 简单任务模型 72

第四节 案例示范模型 82

第五节 头脑风暴模型 85

第四章

prompt初级模型（下）

第一节 逻辑自洽模型 92

第二节 关键词模型 102

第三节 知识生产模型 110

第四节 知识整合模型 121

第五节 决策模型 128

第五章

prompt进阶模型(上)

第一节 弹性指示模型 140

第二节 明确指示模型 162

第三节 知识扩展模型 172

第四节 摘要提炼模型 179

第五节 强化学习模型 184

第六章

prompt进阶模型（下）

第一节 情感分析模型 202

第二节 实体区分模型 208

第三节 文本分类模型 224

第四节 横纵比较模型 230

第五节 对外拓展模型 243

第七章

使用框架模型解决复杂学术问题

第一节 什么是框架模型？ 268

第二节 作为通用形式模型的SRGCD模型 269

第三节 解决实质性问题的内容模型 272

第四节 一个实例：如何用ChatGPT形成高质量选题 277



结语

一段未竟的进化之旅