chatgpt拒绝执行指令怎么办

这就是你用 excel gpt 写的论文？全是废话， ai 未冲天，导师一眼就能看出来。很多同学抱怨 ai 没用，其实是因为你不会提问。今天于哥把私藏的三条神机指令喂给你，直接把 excel gpt 变成你的私人润色专家，赶紧截图保存，不然一会刷没了。第一条，降重神记，别只会说帮我降重， 你要这样发，请作为该领域的学术专家，在保留原意的前提下，通过调整语句、替换同义词，改变句子结构，将这段话重写，使其更符合学术规范，降低查重率。 你试试出来的效果绝对惊艳。第二条，逻辑优化，觉得自己的 introduction 写的像流水账，发这条指令，请分析这段文本的逻辑流，指出论证、驳论的地方，并给出具体的修改建议，使其更具说服力。强调我的研究 gap， 他 不仅能帮你改，还能教你哪里逻辑断层了。第三条，中式英语拯救者，别用百度翻译了，把你的中文发给他。然后加一句，请将这段话翻译成地道的学术英语，模仿那些 science 的 行为风格，使用更高级的词汇，和从句 出来的英语比你导师写的都地道。工具是死的，人是活的。会用指令， ai 就是 你的外挂，不会用它就是个聊天机器人。想知道更多针对结果分析讨论部分的专用指令吗？我整理了一份恰当 cpt 学术科研指令全集，回复指令，我来安排，教你真正驾驭 ai！

论文里全是恰当 gpt 生成出来的废话，难道你以为导师看不出来吗？别再自我感觉良好了，满篇的然而总之，综上所述，这种人机感的浅词造句，在审稿人眼里就是在自首。恰当 gpt 没能帮你拿高分，根本不是他智力不够，而是你的指令太露。 今天我直接把学术圈密而不宣的三个恰当 gpt 指令告诉你，学会这几招，你的草稿能瞬间变成刊样稿。第一条，结构性语义重组。 别只会说，帮我换个说法，你要给他下这种深度指令，请以资深学术编辑的身份对以下段落进行去模式化改写，要求在保留核心论点的基础上，通过改变去式视角重构重具逻辑，并引入本领域非高频的专业同义词，彻底打破原有去式特征， 目标是提升学术表现力的同时，消除任何已知的 ai 生成痕迹。第二条，论正链条补墙。觉得自己的逻辑像筛子，漏洞百出，直接发这条指令。 请对我这段论述进行逻辑审查，揪出论句支撑不足的地方，并指出研究动机与结论之间是否存在跳跃式叙述。请不仅给出修改方向，还要帮我补充三处能体现研究独创性的衔接词，让整段话具备无可辩驳的攻击性。 第三条，高级感风格迁移，别再折磨翻译插件了，那种东西写出来的叫英文，不叫论文，你得这么玩。请将这段文字翻译成具备 cell 或 the lance 的 质感的学术英语 要求彻底抛弃中式旨意，大量使用学术强动词，优化名词性从句，使其语感符合母语专家的写作习惯。如果原文表达过于宽泛，请自动调用该学科的专业术语进行精准替换。 记住，平庸的提问只能换来平庸的产出。 ai 是 你的大脑延伸，而不是你的代写劳动力。想知道更多针对不同细分领域的指令吗？我整理了一份 check gpt 指令合集，评论区回复指令，七哥安排。

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作为 reviewer， 看到你用 ai 生成的论文，一个人机位，我直接拒稿，根本不是 ai 不 行，是你只会干巴巴丢一句帮我写论文，没找对方法。今天教你科研人专属的学术投喂法，让 ai 写的内容贴合学术逻辑，有专业深度，还一点机位都没有， check gpt 等 ai 工具都适用。核心就一点，别让 ai 凭空创作，要把学术原料喂给他，按你的专业框架加工。很多人用 ai 写论文翻车就是因为没给参考， ai 只能套通用模板，写出来全是空洞。套话 学术投喂法，就是把研究数据领域核心文献、写作框架、目标刊文风精准喂给 ai， 让他做你的专属学术助手，而非代笔工具。 具体四步操作，新手直接照搬，避开人机感。第一条指令，投喂研究基础，把研究课题、核心、假设、实验数据、初步结论用规范学术语言整理好发给 ai， 明确要求，基于这些内容，按某某学科规范写作，贴合我的研究方向，让 ai 抓住核心不跑偏。 第二条之令，投喂文献文风，找三五篇目标刊刊同领域优质论文，复制摘要、引言讨论的核心段落，让 ai 模仿这些文献的风格、句式和术语，转载对应内容，避免口语化和套化， 快速贴合，顶开文风。第三条指令，投位写作框架，别让 ai 写整篇，拆成摘要、引研、研究方法等模块，给出明确框架。比如引研分三段介绍研究背景，指出不足说明本研究目的，让 ai 输出更有条理。第四条指令，投位修改指令， ai 出稿出来后，针对性提修改要求，比如简化表述、替换专业术语、补充实验数据分析，删除荣誉套话。多轮打磨后 机器味变淡，学术感拉满。如果你不知道怎么精准投喂 ai， 打磨出审稿人认可的无机器味论文，强烈建议看看这份顶会顶刊论文缝合大法，里面手把手教你用 ai 做好学术加工，搞定审稿人，评论区回复缝合，我来安排。

chat gpt 就是 个应声虫，他会对你说的一切点头成誓，告诉你你有多棒，你有多 amazing， 就 像是一个哄你开心的马屁精，从来不会真正的去挑战你。所以我来教你该怎么重新调教他，让他给你真正的有价值的反馈。 第一步，进入设置，再点击个性化，把回复风格从默认改成直言不讳。第二步，修改自定义指令，把里面内容换成这一句话，做我的言客导师，挑战我的假设压力，测试我的每一个想法。 我需要的是无懈可击的思维，不是一味的认可，这样你才能让你的 ai 对 你真正地说实话。如果你只是让 ai 不 断地奉承你，你很可能会在错误的方向上螺旋上升。

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五个串 gpt 的 隐藏指令第一个， red team， 你 只要打这个串 gpt 就 会告诉你你哪里错了，跟你对着干。 第二个， parrot， 你 打这个之后，它就会直接帮你找出哪些少数的任务能带来最大的结果。第三， elitan， 把这个加上去之后，串 gpt 就 会用超级简单的方式解释给你听。第四个，也是我最喜欢的 socrates， 你 只要打苏格拉底，串 gpt 就 不会直接给你答案， 而是通过一次一个问题的方式慢慢带你学会。第五个， lindsay， 你 打这个之后，他会优先给你那些经过长期验证真正有效的答案，而不是天马行空，或者跟你讲现在流行什么。关注我，学习更多 ai 应用。

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chat gpt 更像陪你聊天， cloud code 更像进项目干活，这两个完全不是一回事。 如果你想从零到一，用 ai 去做 app， 前两集我们讲了 coser 和 github， 这一集我们来讲第三个工具， cloud code 到底是干什么的？先记住一句话， cloud code 是 一个能进入项目推进任务的 ai 开发助手，官方文档里讲的非常的直接， 它能够读代码、编辑文件、运行命令，也能和开发工具进行集成。对于普通人来说，不用一上来就了解这些术语， 你要先把它理解成，它不只是能够回答应该怎么改，而是可以在你的项目中把小任务推到可以检查 这里很容易混淆。 cursor 解决的是你在哪里写代码，它是带 ai 的 代码编辑器。 github 解决的是项目怎么推进管理，它负责文件说明书和修改文件。 cloud code 解决的是一个明确的任务，谁来推进。 所以这一集我们只讲 cloud code， 它能够接住小而清楚能验收的开发任务。但新手最容易犯的错误，一上来就写，帮我做一个完整的 ai。 比如说我们说记账 app， 帮我做一个完整的 ai。 记账 app 这句话看起来像审视，其实问题非常的大， 有几个问题，第一，范围太大了，第一版到底做什么都不清楚。第二，无法验收，做完了你也不知道对不对。第三，非常容易失控，他可能 cloud code 可能改掉你很多根本没有看懂的文件，所以不要把愿望丢给 ai， 要把愿望拆成一个能够检查的小任务。 那么正确的任务应该怎么写？我们可以看到，请先阅读项目，不要直接修改，找到首页按钮所在的文件，把按钮文案文案修改成开始体，开始体验。 修改后告诉我三件事情，比如说，第一，你修改了哪些文件？第二，我应该运行什么样的检查。第三，如果页面没有变化，下一步应该排查什么？你看这个任务就清晰很多，先读项目文件，减少乱猜，只赶一处，方便回退。 必须要能够检查结果才可回收，这比备一堆的高级的 prompt 这个更加管用，更加重要。那它实际怎么推进？其实我们从官方的文档 quickstar 里面有一个非常关键的顺序， 他会先找到相关文件，然后展示计划或改动，接着请求批准，最后再进行文件修改。所以 cloud code 它的这个权限管理做得还是非常好的。你要做的是把任务说清楚，然后在他执行前去进行一遍 review， 不要闭着眼睛去点通过。 因为 cloud code 能做事，所以更要给他设设立边界。第一，我们先可以用一些演示项目，不要暴露我们所谓的私有路径， qq 以及客户的数据。第二，一次只做一件事情，只让他去修改按钮，一个页面，一个小 bug。 第三，要求检查方式，让它告诉你运行什么命令，怎么看结果。如果你已经向上一级，我们接通了 github 的 话，每次小改后留一条修改记录，这样 ai 改得快，项目也不至于失手。 最后总结一下， cloud code 的 不是许愿机，它更像一个能够进入项目的执行助手。新手第一次用，要记住三件事情， 先让他读项目，一次只给一个小任务，每次都要检查， ok？ 想学如何从零到一去做一个 ai app， 可以 先关注评论区打 ai， 我 们下一集来讲一个 app 怎么样从想法拆成五句话， ai 才不会乱写。你也可以在评论区艾特豆包，让豆包把本条视频总结成思维导图。

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