在开发一门在线课程的时候，课程设计是非常重要的，顶层设计更是重中之重，但很多老师刚开始接触在线课程，对于顶层设计不知道该如何撰写，即使学习了顶层设计的一些要点，仍然不知如何起笔。那么ChatGPT就是一个很好的工具，他能快速的提供给我们参考内容，也能开拓思路，下面我们来看一下ChatGPT的表现。
结果还不太理想，我们继续提问
课程目标还是写的参考意义不大，结合区域那里甚至有以下瞎编的成分，不过也能有一定的借鉴提示价值了。那我们优化一下提示词，换个地域再试试。
到这里，感觉ChatGPT有点弱了，一方面我的提示词不够完善，另一方面它应该缺乏这方面的内容储备，于是乎我想让ChatGPT学习几篇优秀的课程顶层设计概述的文章再来描写，但是很遗憾，3.5的模型没有给我们满意的答复，看来氪金之路马上要开始了。
通过李双强
chatgpt是最近最火的产品，它可以提高我们很多的工作效率，今天就介绍一个用chatgpt来提高工作效率的一个方法，3分钟让它来完成一个ppt。
# 时间管理
## 目录
1. 定义和重要性
2. 目标设定与优先级
3. 工具与技巧
4. 保持自律与克服拖延
5. 反思与持续改进
## 1. 定义和重要性
- 时间管理的定义
- 时间管理的好处
## 2. 目标设定与优先级
- SMART目标原则
- 如何设定优先级
- 四象限法
- 帕累托原则（80/20法则）
## 3. 工具与技巧
- 日程安排
- 日历应用
- 待办事项列表
- Pomodoro技术 (番茄工作法)
- 时间日志
## 4. 保持自律与克服拖延
- 自律的重要性
- 克服拖延的方法
- 设定明确的目标
- 分解任务
- 激励自己
## 5. 反思与持续改进
- 定期反思自己的时间管理
- 学习与实践新方法
- 持续优化时间管理策略可以看到这个还不是很详细，可以继续提问来细化上面的ppt大纲，得到答案：
# 时间管理
## 目录
1. 定义和重要性
2. 目标设定与优先级
3. 工具与技巧
4. 保持自律与克服拖延
5. 反思与持续改进
## 1. 定义和重要性
时间管理的定义
- 效率与效果
- 平衡工作与生活
- 时间管理的好处
- 提高生产力
- 减轻压力
- 更好地平衡生活
## 2. 目标设定与优先级
- SMART目标原则
- 具体 (Specific)
- 可衡量 (Measurable)
- 可实现 (Achievable)
- 相关性 (Relevant)
- 时间限制 (Time-bound)
- 如何设定优先级
- 四象限法
- 紧急且重要
- 不紧急但重要
- 紧急但不重要
- 不紧急且不重要
- 帕累托原则（80/20法则）
- 20%的努力产生80%的结果
- 寻找最有价值的任务
## 3. 工具与技巧
- 日程安排
- 日历应用
- Google日历
- Apple日历
- 待办事项列表
- Todoist
- Any.do
- Pomodoro技术 (番茄工作法)
- 设定25分钟的工作时间
- 5分钟的休息时间
- 每四个番茄钟后，休息15-30分钟
- 时间日志
- 记录每天的活动
- 分析时间分配
- 发现可以改进的地方
## 4. 保持自律与克服拖延
- 自律的重要性
- 培养良好习惯
- 提高生产力
- 克服拖延的方法
- 设定明确的目标
- 分解任务为更小的部分
- 激励自己
- 奖励制度
- 负面奖励（如罚款）
## 5. 反思与持续改进
- 定期反思自己的时间管理
- 周回顾
- 月回顾
- 学习与实践新方法
- 阅读书籍
- 参加培训课程
- 持续优化时间管理策略
- 适应变化
- 实施反馈循环可以看到这个比较细致了。
3、生成ppt
打开如下网站:mindshow.fun，如图点击导入
复制之前的ppt大纲到此处，点击 导入创建
然后就跳转到ppt页面
点击下载即可获得ppt，然后再微调为自己想要的即可。
通过李双强
Copilot是微软出的编程ai插件，下来我们来体验一些，看它能做些什么
1、在IDEA 中，在 Windows 的“文件”菜单或 IDE 名称 (Mac) 下，单击“设置”(Windows) 或“preferences”(Mac)；
2、在“设置/preferences”对话框的左侧菜单中，单击“插件”；
3、在“设置/首选项”对话框顶部，单击“市场”。 在搜索栏中，搜索“GitHub Copilot”，然后单击“安装”；
4、安装 GitHub Copilot 后，单击“重启 IDE”；
5、JetBrains IDE 重启后，单击“工具”菜单。 单击“GitHub Copilot”，然后单击“登录到 GitHub”
2、使用
1、写明想完成内容的注释，换行，展示建议： Alt + \ or Option + \.一般idea就会写好如下的枚举类型，点击 Tab健即可
//写一个交易状态的枚举类
public enum TradeStatusEnum {
SUCCESS(1, "交易成功"),
FAIL(2, "交易失败"),
WAIT(3, "等待交易"),
CANCEL(4, "取消交易");
private int code;
private String desc;
TradeStatusEnum(int code, String desc) {
this.code = code;
this.desc = desc;
}
public static TradeStatusEnum getByCode(int code) {
for (val tradeStatusEnum : TradeStatusEnum.values()) {
if (tradeStatusEnum.code == code) {
return tradeStatusEnum;
}
} return null;
}
}如果有其他建议，可以选择查看如下列表，也可以在。
OS 查看下一个建议 查看上一个建议 macOS 选项+] 选项+[ Windows Alt+] Alt+[ Linux Alt+] Alt+[
3、启用禁用
若要启用或禁用 GitHub Copilot，请单击 JetBrains 窗口底部面板中的状态图标
可以选择禁用一个语言还是禁用全部
通过李双强
接下来我们再来探索一个IntelliJ IDEA中的编程利器Boit
1、安装
在IntelliJ IDEA中依照路径Preferences->Plugins,在搜索框中输入“Bito”，然后点击“Search”按钮,然后安装
2、Boit注册
安装成功，选中一段代码，右键，出现
随便选择一个功能就会进入注册界面
填完邮箱后收到验证码再填写
现在还需要写名字，但是我忘了截屏，就丢失这部分信息了
可以看到Bito现在有这些功能，现在我来试用一下
1、Explain this code（解释代码）
选中自己的代码，右键选中Explain this code
它会在idea的左侧跳出Bito的界面来显示它解释的含义，可以看到解释的还是很详细清楚的
2、generate Comment （评论）
选中自己的代码，右键选中Explain this code
它会在idea的左侧跳出Bito的界面来显示它解释的含义，可以看到也是解释的还是很详细清楚的，但是觉得和上面那个功能有重复，可能在更复杂的代码中表现不一样
3、Performance Check（性能）
选中自己的代码，右键选中Performance Check
同样在它会在idea的左侧跳出Bito的界面来显示分析的性能问题，而且还生成了改进意见，并在idea中让你选择，真的很人性化，简直可以无脑操作。
可以看到可以在idea中直接进行替换
4、Security Check（安全分析）
选中自己的代码，右键选中Security Check
同样在它会在idea的左侧跳出Bito的界面来显示分析的安全问题，并生成了改进意见和代码，并在idea中让你选择替换。
5、Style Check(代码风格)
选中自己的代码，右键选中Style Check
同样在它会在idea的左侧跳出Bito的界面来显示分析的风格问题，并生成了改进意见和代码，但是我这段代码是它的本家Copilot生成的，用阿里规约插件扫描没它提示的这些问题，它检测的并不完全对，看我们的选择了
选中自己的代码，右键选中Improve Readability
同样在它会在idea的左侧跳出Bito的界面来显示它加好的注释代码，并在idea中让你选择替换，写的很全面，只是改之后可以用阿里的规约插件再扫描一次。
6、Generate Unit Test(生产测试代码)
选中自己的代码，右键选中Generate Unit Test，生成测试代码
同样在它会在idea的左侧跳出Bito的界面来显示它写好的测试代码，可以看到也是很全面
7、在问答框中使用它编程
可以在Question那直接输入自己的问题，就可以获取答案啦。可以看到这个问题回答的很人性化了，有回答，有测试代码。
更换语言可以在设置中这里选择Settings跳转到它自身的界面来选择编辑
通过李双强
本篇文章，我们还是接着来探索一个新的Intellij IDEA上可以使用ai的插件：NexChatGPT
1、安装
在Intellij IDEA中依照路径Preferences->Plugins,在搜索框中输入“NexChatGPT”，然后点击“Search”按钮,然后安装
1、使用介绍
随机在Intellij IDEA中选中一段代码，会出现如图这样几个图标，
2、请解释这部分代码
当我选择“ 请解释这部分代码”时，会在Intellij IDEA左侧出现这样的界面，需要关注公众号，然后就会在Search 部分出现如下的答案，可以看到基本完成了任务
3、帮我给每一行加上注释
选择一段代码，右键选择“帮我给每一行加上注释”之后就会在左侧把所有代码的注释加好，需要复制粘贴一下才可以到原文，
4、帮我生成测试用例
选择一段代码，右键选择“帮我生成测试用例”之后就会在左侧把所有代码的测试用例加好，可以看到理解的比较正确，但是不能直接用
5、帮我生成单元测试
选择一段代码，右键选择“帮我生成单元测试”之后就会在左侧把所有代码的单元测试都写好，可以看到理解的比较正确，这样的就可以直接用了，而且全面
6、请优化这部分代码
选择一段代码，右键选择“请优化这部分代码”之后就会在左侧把所有代码都分析了一遍，而且生成了优化后的代码:
public enum PayStatusEnum {
SUCCESS(1, “支付成功”),
FAIL(2, “支付失败”),
WAIT(3, “等待支付”),
CANCEL(4, “取消支付”);private int code; private String desc; PayStatusEnum(int code, String desc) { this.code = code; this.desc = desc; } public static PayStatusEnum getByCode(int statusCode) { for (PayStatusEnum payStatusEnum : PayStatusEnum.values()) { if (payStatusEnum.code == statusCode) { return payStatusEnum; } } throw new IllegalArgumentException("Invalid status code: " + statusCode); }}
7、提问
7、1 你可以在Search的界面来提问一些问题
7、2在Chat界面来使用一些功能
7、3写程序
可以看到我在Chat界面让它帮我写一段我爱你的图像程序，之后改为java写的，写好之后我把代码复制到idea中呈现的效果，整个过程不到10s，还是非常给力的
8、其他功能
在我们打开Search之后，可以看到最下面还有一些其他功能
8、1插件主页
可以看到这个里面还解释它还有其他浏览器的插件，例如Edge和谷歌，还有VScode插件
这个插件和其他功能相比比较类似，但是有个不好的点就是用过一段时间要收费，大家可以根据需要来进行选择。
李双强，多年互联网研发经验的资深程序员，对后端领域有深厚的理解和实践经验。热衷于参与技术、成长社区，探索数字化、AI的未来，个人微信doubleStrongLi1。
通过李双强
作为一个程序员，在大模型出来之后，我们也会关心我们能利用大模型做什么呢？我探索了到的就是可以帮我们简化平时研发过程中的一些工作。下来我们就开始看看现在能做到什么程度吧。
在Intellij IDEA中依照路径Preferences->Plugins,在搜索框中输入“X-ChatGPT”，然后点击“Search”按钮,然后安装,重启idea，并且按照自己想要的方式进行登录即可使用。
我们在选中自己体检的代码的git记录时候会出现生成日报和代码审查这两个字眼
在选中一段代码的时候，我们会看到这样一些功能，例如：加入感知、X-Prompt作用是可以自定义以代码为内容进行上送处理，选中X-ChatGPT显示和其他几个插件功能差不多。
1、生成日报中发现的各种强大功能
我们在选中自己体检的代码的git记录时候会出现生成日报和代码审查这两个字眼，再点击
1、1生成日报
可以在Intellij IDEA的左侧看到生成了日报，如果没有是需要登录官网来使用这些功能 ，虽然生成的日报功能一般，但是在这里让我发现了一个功能，
1、2设置
这个对话框的最左侧有一个设置的按钮，打开可以看到可以设置很多功能
1、3各种强大的角色
在第三个按钮可以看到一些快捷功能
测试了一下linux的终端，感觉确实可以
在所有面具里可以看到更多功能
2、代码审查
我们在选中自己体检的代码的git记录时候会出现生成日报和代码审查这两个字眼，点击代码审查
可以看到这这个审查做的还是比较好的，但是我发现代码量比较大的情况下，它就受限了，实际多少可能要实地验证
3、X-Prompt
当选中一段代码，在框里面写一个自己想让完成的事，看我让它用go写一段一样含义的代码，它很好的理解并且写出来了，真的很棒。
4、解释代码
选中一段代码，让其解释代码，可以看到解释的是真的好，
5、重构代码
选中一段代码，让其重构代码，也还行
6、优化代码
选中一段代码让其优化，可以看到其不仅生成了优化代码，并且解释了优化原因，厉害
还可以重新优化
7、查找错误
选中一段代码，让其查找错误，可以看到不仅找到了错误，并且生成了修复后的代码：
8、编写测试
import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
public class PayStatusEnumTest {
@Test
public void testGetByCode() {
PayStatusEnum success = PayStatusEnum.getByCode(1);
assertEquals(PayStatusEnum.SUCCESS, success);
PayStatusEnum fail = PayStatusEnum.getByCode(2);
assertEquals(PayStatusEnum.FAIL, fail);
PayStatusEnum wait = PayStatusEnum.getByCode(3);
assertEquals(PayStatusEnum.WAIT, wait);
PayStatusEnum cancel = PayStatusEnum.getByCode(4);
assertEquals(PayStatusEnum.CANCEL, cancel);
PayStatusEnum notFound = PayStatusEnum.getByCode(5);
assertNull(notFound);
}
}选中一段代码，让其生成测试代码，可以看到生成的测试代码也是可以直接运行的
9、添加注释
选中一段代码，让其添加注释，可以看到生成的真的很详细，比一般写的详细多了
/**
* 支付状态枚举类型
*/
public enum PayStatusEnum {
SUCCESS(1, "支付成功"), // 支付成功状态，代码为1，描述为"支付成功"
FAIL(2, "支付失败"), // 支付失败状态，代码为2，描述为"支付失败"
WAIT(3, "等待支付"), // 等待支付状态，代码为3，描述为"等待支付"
CANCEL(4, "取消支付"); // 取消支付状态，代码为4，描述为"取消支付"
private int code; // 支付状态代码
private String desc; // 支付状态描述
/**
* 枚举类型构造函数
*
* @param code 支付状态代码
* @param desc 支付状态描述
*/
PayStatusEnum(int code, String desc) {
this.code = code;
this.desc = desc;
}
/**
* 根据代码获取对应的支付状态枚举值
*
* @param code 支付状态代码
* @return 对应的支付状态枚举值，如果未找到则返回null
*/
public static PayStatusEnum getByCode(int code) {
for (PayStatusEnum payStatusEnum : PayStatusEnum.values()) {
if (payStatusEnum.code == code) {
return payStatusEnum;
}
}
return null;
}
}10、翻译文档
选中一段代码，让其解释代码，可以看到解释的很详细：
11、代码补全
我选中了这部分代码，让其进行代码补全
public static CopilotTest.PayStatusEnum getByCode(int code) {
for (val payStatusEnum : CopilotTest.PayStatusEnum.values()) {
if (payStatusEnum.code == code) {
return payStatusEnum;
}
}补全的代码为
public static PayStatusEnum getByCode(int code) {
for (PayStatusEnum payStatusEnum : PayStatusEnum.values()) {
if (payStatusEnum.getCode() == code) {
return payStatusEnum;
}
}
return null;
}并且给出了为什么补全：
在给定的代码中，我补全了方法的代码块。根据注释，该方法的作用是根据给定的代码获取对应的支付状态枚举值。我使用了增强的for循环遍历枚举类型的所有值，然后通过调用
getCode()方法获取每个枚举值的代码，并与给定的代码进行比较。如果找到匹配的枚举值，则返回该枚举值；如果未找到匹配的枚举值，则返回null。
真的太牛啦。
这部分是大模型的功能，测试下来真的会省30%以上的开发量，安全起见今后觉得在企业内部之后有自己训练好的大模型，但是还在探索类似MetaGPT的产品，那样真的工作少了很多了。
李双强，多年互联网研发经验的资深程序员，对后端领域有深厚的理解和实践经验。热衷于参与技术、成长社区，探索数字化、AI的未来，个人微信doubleStrongLi1。
通过安晓辉
你肯定知道，想要从ChatGPT这里拿到高质量的回应，需要给它设定角色，比如医生、数学家等。但你在实践中，一定会遇到一个问题——有时候你不知道怎么描述一个角色。
现在好了，有人专门做了一个插件——AIMaster，你只要说出角色名字，它就可以帮你生成角色提示词。
我们就来看看AIMaster插件如何使用。
前提条件：
第一步，新建一个对话，选择GPT-4模型，使能Plugins，只选中AIMaster插件。
第二步，让ChatGPT告诉我们怎么使用AIMaster插件。具体如下。
如你所见，用法简单，我们只要说出来想跟谁对话，AIMaster会帮我们构造好提示语，发给ChatGPT，配置好会话环境。
我就拿“心理学家”测试了一下，具体如下。
如你所见，AIMaster在背后做了一些事情，ChatGPT已经知道自己要扮演心理学家了，告诉我们可以直接在会话中对话了。我测试了一下，具体如下。
我感觉ChatGPT的回应，不像一个心理学家说出来的话，很可能是设置的问题。所以我更建议，只是把AIMaster当作生成角色提示词的插件，你想让ChatGPT扮演某个角色和它对话时，可以新开一个会话，用AIMaster生成的提示词来配置ChatGPT。
要让AIMaster只生成给定角色的提示词，需要修改一下提示语。下面是两个示例。
如你所见，AIMaster给出了对应的角色提示，你只要把第一个想法、第一个请求等对应的部分，替换成你想要的，新开一个会话，把你修改后的角色提示发送给ChatGPT，就可以和ChatGPT对话了。
我测试时，发现有时AIMaster会出现理解偏差，比如，我实验“个人品牌顾问”这个角色时，它返回了“个人形象顾问”的角色提示。
还有的时候，AIMaster会直接告诉你它没有某个角色的提示词。
由此推测，AIMaster在训练的时候是有一个角色库的，它只能理解常见的角色，比如数学家、小说家、教练等等。
好了，以上就是AIMaster的简要使用介绍。这是一个很有用的插件，可以帮我们快速生成设定角色的提示词。
通过安晓辉
今天我发现了一个新的插件——Mindart，能够根据霍兰德职业兴趣提供匹配的职业信息。因为我现在的主业是职业规划咨询，特别在意AI对咨询的影响，赶紧测试了一下。结果发现，还真挺好用！
下面和你分享下具体用法。
前提条件：
第一步，新建一个对话，选择GPT-4模型，使能Plugins，只选中Mindart插件。
第二步，让ChatGPT告诉我们怎么使用Mindart插件。具体如下。
第三步，使用Mindart获取职业信息。
由第二步的结果发现，Mindart使用起来很简单，只要提供职业兴趣类型就行了。
我的霍兰德职业兴趣类型得分前两位的是R和I，即现实型和研究型。我拿自己做例子，进行测试。具体如下。
结果我发现，Mindart给出的职业名字都是英文，平均工资也是美国的。这不符合我的要求。
所以我修订了提示词，重新提交。具体如下。
这次结果符合预期了，职业名字是中文，薪资也是人民币（未知真假哦）。
对Mindart给出的职业列表不满意，还可以告诉它重来。具体如下。
如果你对某个职业感兴趣，可以进一步要求提供详细信息。我拿“水文学家”为例，测试了一下。
ChatGPT给出了“水文学家”的职责、教育、技能、就业前景等信息，蛮有参考价值的。通过这些信息，你可以判断这个职业是不是匹配自己的情况，这对我们选择职业很有帮助。
除此之外，你还可以要求ChatGPT给出某种职业的发展路径等信息。
好了，以上就是Mindart插件的简单用法。如果你在探索职业目标，可以试试。
通过安晓辉
ChatGPT写作训练营03期第一次直播答疑时，有同学问怎样才能让ChatGPT写出更加结构化的文章。
办法有很多，比如先让ChatGPT列大纲再让它写文章，比如你给定文章每个部分的内容关键点让ChatGPT展开……
今天我们简要介绍一个特别简单的办法——让ChatGPT遵循已知框架完成文章。
所谓已知框架，就是某个领域里别人总结出来的、得到广泛认可的知识框架。比如5W1H、3C分析、PEST分析、FABE、4M等。
ChatGPT可以识别许多已知框架，你只要告诉它框架的名字，它就可以按照这个框架和你的具体要求，写出对应的文章。因为框架本身是高度结构化的，所以ChatGPT写出来的文章也逻辑清晰结构合理。
下面我来演示一下具体做法。
FABE是一个经典的销售文案框架，我让ChatGPT遵循这个框架为《高效能人士的7个习惯》写一篇销售文案。具体如下（我使用的是ChatGPT Plus，GPT-4模型）。
可以看到，ChatGPT写出的文案分为五个部分，F、A、B、E各一部分，最后又总结了一下，促进行动。
实际我们使用的文案，不需要显式标注每个部分，如“特点”、“优势”等，所以编写了一条提示，让ChatGPT去掉这些标识，输出一篇完整的文案。具体如下。
新版本的文案，看起来更流畅了。
不过里面有些地方，还可以改进。比如特点部分，把7个习惯列出来会更好。比如证据部分，给出具体的企业家会更好。所以我让ChatGPT再次优化。具体如下。
这个版本，看起来更好了。
好了，以上就是使用已知框架让ChatGPT写出高度结构化文章的做法。你在写作时，也可以找一个与主题相关的框架，让ChatGPT根据框架来写作，这样就能得到更结构化的文章了。
最后，分享两点使用这种做法的经验：
通过安晓辉
提示词是驱动ChatGPT工作的魔法，ChatGPT回应质量优劣，取决于你提供的提示词好坏。
这一点，我们在文章——“一篇学会：ChatGPT提示词极简指南”——中已经做了说明，并且给出了常见的几种提示词模式，帮你更好地写提示词。
GPT-4插件出来后，有一个叫作“Prompt Perfect”的插件简化了调试提示词的工作量，可以快速帮你优化出更贴合ChatGPT理解能力的提示词。
我们今天就来看看Prompt Perfect怎么使用。
前提条件：
第一步，新建一个对话，选择GPT-4模型，使能Plugins，只选中Prompt Perfect插件。
第二步，让ChatGPT告诉我们怎么使用Prompt Perfect插件。
如上图所示，ChatGPT介绍了Prompt Perfect的使用流程，并且给出了一个示例。
简单说，你只要在你的提示词前面加上“[perfect]”，就能召唤Prompt Perfect帮你优化提示词。
我试了一下，见下图：
结果我发现，Prompt Perfect把优化后的提示词直接输出出来，然后ChatGPT把Prompt Perfect的输出当作了新的提示词，给出了回应。你看上面的图片，就能明白这点。
而我想要拿到Prompt Perfect优化后的提示词，所以我修改了调用Prompt Perfect插件的提示词，告诉它直接输出优化过的提示词，其它什么事情都别做。具体见下图。
可以看到，ChatGPT理解了我的新提示，直接给出了Prompt Perfect优化后的提示词。
接下来我又测试了一个新的提示词，再次验证了这种做法是可行的。具体参见下图。
好了，以上就是Prompt Perfect这个插件的简单用法。
Prompt Perfect是一个功能单一但很实用的插件，你在不知道怎么优化提示词时，可以试试。