💡 在本文章你將學到：如何利用生成式 AI 加速軟體開發

前言

距離我第一天學習 Power Automate，大約是 2022 年 9 月的時候了，而我是在 2023 年初接觸到生成式 AI ，並且將其投入至工作應用，在這個過程除了自學以外，也拜讀我的主管 Jason 整理的 ChatGPT 葵花寶典 — ChatGPT 應用與AI工具整理，放上連結提供大家參考，Jason 的整理很好讀也很實用。

除了 Jason 的文章，以下也分享我使用 ChatGPT 逾 20 個月的心得還有 ChatGPT 的限制與新應用，目前我的使用情境都是將其作為技術顧問，尚未利用 API 做額外開發。

而除了 ChatGPT 使用，也跟大家分享 Perplexity 這個生成式 AI 與 ChatGPT 差別跟優劣

內文

https://chatgpt.com/share/66fb3146-cab4-800c-bff5-7b912494c218

詳細描述問題、使用情境、情境限制

以上這個連結是我其中一個以 Power Automate 為主題所下的提問聊天室，你可以看到我會盡可能詳細描述我的問題，以便他可以完全理解我的遇到的困難是在什麼樣的情境下發生的，而這個問題是否有限制。我個人認為得到的答案如果不是自己滿意的，可能是以下原因所致：

1. 問題過於空泛：如果你下的 Prompt 太過空泛，其實也像你跟老師、教授、前輩老鳥們問問題如果不夠具體，那他們也無法給你太滿意的答案
2. 使用情境未提供：如果能給予具體線索，例如我們想知道「做蛋糕的食譜應該要包含什麼材料」，然而製作提拉米蘇和乳酪蛋糕的 Cheese 一種是 Mascarpone Cheese，另一種要用 Cream Cheese，如果沒有告訴他哪種蛋糕，那他也就無法給你正確的 Cheese 選擇了。
3. 限制條件未給予：基本上在問技術問題時，我一定會加上開發環境是在哪裡、用什麼語言撰寫、要開發什麼樣的東西，以範例而言就是想了解 Power Automate 的條件式概念以及如何使用
4. 記得多多追問：在你的聊天室主題一致的前提下，你可以不斷追問他，因為他會利用上下文判斷以及更新目前認知，可以協助你越辯越明，但前提是一樣不能 A 主題和 B 主題都夾雜再一起，這會造成你提供的資訊過於發散。

ChatGPT 是早期我最愛的生成式 AI，然而最近愛上了 Perplexity，原因是他的資料庫是保持最新狀態（免費版模型 GPT-3.5 version: 更新至 2022/1），如果你的提問很需要即時資料，那 ChatGPT 就不會是最好的工具了。而 Perplexity 除了資料保持最新，也會標註出處，這點也是在想要深入學習時一個很棒的功能，各位可以自行依照需求選擇工具協助你做任何事情，目前我已經嘗試過詢問他理財、感情問題、哲學問題，總之很好用～不過，請一定要保持批判性思考，生成式 AI 也是很可能會亂說話的，因此請保持頭腦清晰，不能全盤相信。

比較表格 by Perplexity & Me