今天小編分享的科技經驗：就這麼幾行代碼，説出來的話怎麼這麼冰冷？，歡迎閲讀。
笑不活了家人們，今天哥們一打開微信，就被幾張小卡片刷屏了。
不只是朋友圈，連我們上班用的工作群裏，好多同事也都在發，都快趕上發瘋四文案的了。
當然你也别以為這是啥奇怪小卡片，哥們特地放大了瞅，才發現這玩意是個新出的詞語解釋器，類似于一個詞典，但會給你一些比較另類、毒舌的解釋。
不信你瞅瞅，牛馬是被馴化的人，是最廉價的齒輪；嗎喽是被抛棄的勞動者，現代社會的遊牧民族，這嘴也太毒了吧。
不是我説，你我無冤無仇，何至于此，大清早的就挨這麼痛的刀子。。。
當然裏邊也不全是破防打工人的，還有陰陽别人的，比如説時下流行的創業新詞 " 主理人 " ，直接給説成了按頭強加審美的教主；
還有前幾天表演了 7 : 0 大樂子的海參贊助商，説是總能讓全國人民在失望中找到團結，跟脱口秀一樣好笑。
不少同事也都表示，瞎説什麼大實話。
咱就是説，雖然這玩意确實陰陽了點，但這些鋭評高的還算是犀利，主打一個我愛説實話。
包括那些抽象網梗，它也能分析出點門道，只能説這東西還是有説法的，跟喂了一個梗指南進去一樣。
不過嘛，雖然這玩意看着确實挺新意，但這種靠扎心吐槽大實話火起來的詞典，它也并不是首創。
前幾年的眾包詞典就已經是這個畫風了，不過那個是英文版的，吐槽也是靠網友共創，有點類似有道詞典的全球語音。
比如家這個單詞，到他這裏就解釋成了：有你信任的馬桶座的地方。
但這次的小工具真正牛的地方在于，這玩意不是靠代碼一行一行敲出來的，而是全靠 AI 提示詞就可以生成！
看下面這段咒語就明白了，這玩意本來是 Prompt 圈内的大佬李繼剛做的，昨天一公布馬上就是在小範圍火了起來。
看上去很長是吧，實際上核心就是創建一個定制化 AI ，指定它的回答方式、輸出效果，最後就交給 AI 自己搞就行。
李繼剛大佬這段咒語是直接用在 Claude 3.5 Sonnet 上的，直接復制扔到聊天框裏， Sonnet 就會識别出來這是讓它搞智能體，然後自動運行，你輸入啥詞人家完了以後就給你啥代碼，然後復制到編譯器，就能看到輸出的圖片了。
當然也有網友為了幫大家跳過這一步，直接給集成到了網站上，一鍵出圖那種，只不過這位網友用的是智譜 AI 作為底層，生成出來的回答在細節上可能會和 Sonnet 有所區别。
https : //hanyuxinjie.com/
那既然話都説到這份上了，不來一波經典的賽博鬥蛐蛐肯定也説不過去。
為這我們還專門開了 Sonnet 的會員，順道拉上了隔壁 ChatGPT-4o ，以及來自國内的通義、豆包、元寶、文心一言、智譜五家來橫盤大對比，瞅瞅各的家大模型表現都如何。
為了公平起見，我們不用前面那段 Sonnet 特供版的咒語，而是用雲中江樹大佬的國行調制版本，對以上 7 家一視同仁，來一波公平競技，諸君，買定離手啊。
題目我們就定成瘋狂星期四，看看他們都能整出來什麼花活。
首先登場的是正主 Sonnet ，絲毫沒有意外，順利跑出來結果，攻擊性也是一如既往的拉滿了，説這是消費的漩渦罷了，給哥們都整出負罪感來了。
然後是牢玩家 ChatGPT-4o ，對比之下瞬間就柔和多了，不過這回答緊扣題目裏的瘋狂二字，總讓人感覺有點詞窮。
不過畢竟不是本土選手，客場作戰也算情有可原。
接下來開始本土嘉賓大秀，首先讓杭州本地，絕對主場的通義千問來。
雖然三位選手提供了兩種不同的日語翻譯，但就文案來説，通義寫的确實暖心多了。
而且背景文字的重點跟上面兩位也有區别，通義的重點放在了星期四上，而兩位外國選手選擇了瘋狂。
而到了豆包這裏，攻擊性再次拉起，文案内容也跟 Sonnet 相似，經典的 " 唉，資本。 "
但日語這塊，豆包的翻譯又出來一個新版本，有沒有懂的老哥説一説，這幾個日語哪個翻的最合适？
到了鵝廠的元寶這裏，好家夥又給出了另一個截然不同的日語翻譯，它的文案重點給放到了體驗上，吃完炸雞導致錢包空虛身體疲敝。
但是哥，你看看你那名兒，元寶啊，真不至于 v 個 50 身體就掏空吧。。。
雖然大家在翻譯這塊不盡相同，但到底都還是跑出來了，還是在咒語完全相同、公平競技的模式下。這确實説明國内 AI 在理解力這塊還是相當出色的，絲毫不遜于 Sonnet 和 GPT-4o 。
不過最後登場的文心一言和智譜這裏，反而出了點狀況。。。
簡單來説，智譜能按要求生成智能體，但是代碼似乎有行數限制，只能有 125 行，跑不完結果。
而文心一言 4 ，由于對話框字數限制，沒法寫完代碼的案例。。。
最後，世超想説的是，其實這些年這類的 AI 整活小工具，确實不少，比如前段時間很流行的表情包神器 Glif ，攻擊性那叫一個扎心。
做類似的玩意兒，實際上也不是非常難，本質上就是利用大模型的能力，完成一些過去得會代碼才能幹的活。
但這次的小出圈兒，世超覺得很大程度上，還是李維剛老師的提示詞寫的太好了，讓這 " 漢語新解 " 的效果足夠拔群。
畢竟面對相同的大模型，拼的，還是那就是大夥們對提示詞的掌握能力了，因為即便是不需要會代碼了，寫提示詞還是有一定的門檻的。
像是這次漢語新解的提示詞作者，之前就提到過，每個大模型可能都有它自己最喜歡、最能接受的提示詞語法，像 Claude 就喜歡采用 XML 框架性的描述， ChatGPT 遇到 XML 和 Markdown 的時候，也會有明顯的區别等等。
總之，寫提示詞還真是一個技術活。
不過嘛，随着 AI 的實力越來越牛，未來的寫提示詞的門檻，肯定會越來越低。到時候，可能是才學會説話的小孩哥，也能讓 AI ，做出他心中想要的應用。
撰文：納西
