此刻，生成式人工智慧（GenAI）的開發和產品化進程仍在快速推進。

在當前的技術環境下，生成式人工智慧（GenAI）的開發仍在快速進行中，已成為許多企業和研究機構的重點關注領域。無論是大型語言模型的改進還是新型生成模型的創新，開發者們不斷探索如何提高模型的性能、精確度及應用範圍。

這些開發努力主要集中在以下幾個方面：

1. 模型優化：開發者不斷改進模型的架構和訓練方法，以降低資源消耗並提高生成內容的質量。例如，通過使用更高效的算力架構或先進的訓練技術，可以在相同或更少的資源下生成更高質量的輸出。
2. 多模態生成：除了文本，GenAI 的應用已擴展至圖像、音頻、視頻等多種數據格式。這要求模型能夠理解並生成更為複雜的多模態內容，這是目前研究和開發的熱點之一。
3. 產品化和應用場景擴展：隨著 GenAI 技術的成熟，越來越多的企業開始將其整合到產品中，從客服機器人、內容生成工具到創意設計輔助系統，應用場景日益廣泛。這也促使開發者們更專注於如何將這些技術轉化為實際可用的產品。
4. 倫理和安全性考量：在推進技術的同時，開發者也在努力解決 GenAI 在倫理和安全性方面的挑戰，例如如何防止模型生成有害或不當內容，確保生成內容的真實性和透明度等。

總結來說，生成式人工智慧的開發正處於快速迭代和不斷創新的階段。隨著技術的成熟和應用範圍的擴大，未來 GenAI 將在更多領域中發揮關鍵作用。

本系列早已超過鐵人賽所規定的三十篇，就此告一段落。期待有機會入選出書付印。

影片教學組

從9月15日開始，我將正式投入到影片教學組的製作過程中。其實，這個決定我已經掙扎了一段時間，因為影片系列該如何規劃始終是個難題。

首先，製作影片教學並不像其他平台上的內容那麼直觀。根據比賽的要求，影片必須發布在YouTube上。這裡就產生了一個挑戰：YouTube和傳統的論壇或文章平台有著截然不同的運作邏輯。其他組別的參賽者能將內容整理成文字，並且有機會出版書籍，他們的創作方向比較清晰。而對於我們這類影片創作者來說，YouTube的特性使得規劃影片系列變得更加複雜。

YouTube的核心在於吸引觀眾觀看單個主題的影片。觀眾點擊影片通常是因為該影片圍繞某個具體的話題，這與鐵人賽要求的「完整系列」的思路有些不一致。這就讓我不得不重新思考影片的製作方式。

更讓我感到困惑的是，鐵人賽本身已經擁有一個叫「IT+」的專業教學平台。如果主辦方能開放這個平台讓參賽者上傳影片，可能會更符合教學視頻的運作邏輯。我們既能參賽，又能利用專門針對教學的平臺進行展示，這樣的安排會更加合理。但目前比賽的規定必須在YouTube上發布影片，這多少有些不符合平台的特性。

經過多次權衡，我決定將影片設計成「每個影片各自獨立，但圍繞一個共同主題」的模式。這樣，每部影片可以單獨針對某個具體的問題或技能點進行深入講解，觀眾能更有針對性地選擇觀看，同時又不偏離整個系列的教學主軸。這樣的設計既符合YouTube的觀看習慣，也能達成系列課程的效果，最大化影片的影響力。

儘管決策聽起來有條不紊，但事實上，我的影片錄製工作還沒有真正開始！最近，剛有一款名為「Cursor」的AI IDE問世，看起來相當強大。但由於這工具還很新，我還需要花點時間熟悉它。因此，影片的第一波內容會集中在我較為熟悉的ChatGPT協作工具上。隨著時間推移，等我對Cursor更加上手後，也會錄製相關的教學影片。請大家拭目以待！

最後，如果影片開始發布，還是非常希望大家能多多訂閱和分享！因為YouTube的很多進階功能只有在達到一定訂閱數後才會開放。如果想看到更多有趣和深入的內容，真的非常感謝大家的支持！

數據分析

1. 直接將相關截圖(fb分享數 鐵人賽文章瀏覽數 )貼到 ChatGPT 上，請 ChatGPT 先整理成表格。 （ 那個時候分享應該用粉絲團才對， 才會有 其他的數據，例如分享數， 醜１）
   

2. 超過1000的有15則 大部分都是1000到2000 第一篇有 3177 但可能是開賽鐵人賽有撒廣告關係吧

3. 另外發現有兩個極端 一個是基本的 prompt 相關內容 跟較進階的 RAG 相關表現比較好

流量

必須直白的說 鐵人賽的自由流量掉很兇 身為一個老屁股，雖然年年都沒有得獎，今年應該會得了吧！ 因為我寫 寫了快50篇，
之前幾年真的寫爽就會被幫友看到， 流量 今年好，今年努力推廣，也差不多是就以前的流量。

ChatGPT分析

可以扮演一個數據分析的達人，依照這些內容給我一個分析報告嗎？

數據分析報告

1. 概述

本次數據分析的目的是對各個標題與其瀏覽數進行深入分析，找出觀看趨勢和潛在的學習需求。分析範圍涵蓋不同技術主題、API 教學以及進階開發工具的操作，目標是提供數據驅動的觀點，以進一步優化內容。

2. 總體趨勢

• 最受歡迎的主題：

  • 人工智慧的應用及 Gemini API 系列 是最多人關注的話題，瀏覽數最高的幾個標題大多集中在此類別。
  • Gemini API 的相關教學與應用吸引了大量的瀏覽，尤其是進階應用（如“Gemini API 功能及應用 於 studio 介紹”）瀏覽數達 1536 次，表現尤為突出。

• 次熱門主題：

  • LLMs API 相關內容（如“LLMS API 之各領域功能應用”和“LLM模型的實例應用”）均有較高的觀看率，顯示開發者對於大模型的應用有強烈的學習需求。

• 功能性應用教學：

  • OAuth 與郵件連接、LINE bot webhook等應用程式結合技術教學受到了不少關注，顯示實作型應用在實際場景中的吸引力。

3. 主要發現

• 高度關注的技術趨勢：

  • 瀏覽數最高的幾個項目涉及到 Gemini API 和 人工智慧在實際場景的應用。例如，"RAG: 智慧資料擷取實作" 和 "人工智慧最新應用的 (LLMs vs LLMS API) 深度討論" 分別獲得 1473 和 1814 的瀏覽數，這表明開發者在尋找能夠處理大量數據和 AI 驅動的應用的學習資源。

• 需求上升的應用場景：

  • API 集成（如 OAuth 和 Gemini Function Calling）的內容也是熱門話題之一。這類教學能夠幫助開發者將 AI 能力集成到現有的應用程式中，特別是與行動裝置和社交應用（如 LINE notify）的連接，瀏覽數達到 1190。

• 進階用戶的學習需求：

  • 瀏覽數較高的多數內容集中在 API 和 AI 的進階操作（如 Function Calling、智慧數據擷取等），這反映了用戶對進階技術的需求逐漸增長。Gemini API、RAG（檔案擷取技術）和 OpenAI API 是最為關鍵的領域。

4. 推薦策略

1. 加強 Gemini API 與 AI 應用的教學內容：
   由於這些主題明顯受到歡迎，建議繼續推出更深入的課程，尤其是實戰應用及案例分享，進一步滿足用戶需求。例如，可以推出基於具體產業（如醫療、金融）的 API 應用場景。

2. 針對 LLMs 提供更多實作教學：
   LLMs 是另一個關注焦點，且目前應用的深度尚可擴展。可以考慮提供如何運用 LLMs 於日常業務、如何設計 prompt 等進階技巧的教學，以滿足那些尋求增強模型效能的開發者。

3. 實作型教學的需求：
   實作類的課程，如“Webhook 整合應用”或“OAuth 應用”有顯著瀏覽數，表明開發者不僅僅關注理論，還期待具體的實踐指導。因此，可以考慮推出更加具體的範例應用和專案實戰教學。

4. 針對不同層級用戶推出多層次課程：
   瀏覽數高的多數內容屬於進階主題，但也有一些基礎教學（如“ChatGPT API Playground 教學”）獲得較多瀏覽，因此可以針對不同層次用戶（新手、進階）提供對應的學習資源，最大化吸引各類受眾。

5. 結論

這次數據分析顯示出開發者對於 Gemini API、LLMs API 及 AI 應用場景 具有高度的興趣和需求。依照此趨勢，可以通過加強這些領域的進階教學內容，並提供更多實作指導，來進一步提升用戶的學習體驗和觀看量。

若您有進一步的問題或想深入分析特定範疇，隨時告訴我！

最後

跟我想法差不多， 不過我覺得 prompt 或者是說 隨著 LLMs 越來越強大， 可以處理的功能複雜性越來越多，所以 prompt 越來越重要了或越來越簡單。