以下是关于 AI 调教的一些方法和经验：
去年夏天，偶然有人请我们写一个自动备份配置的脚本。具体情况是：有若干台不同操作系统的服务器（Ubuntu，Debian）每个服务器上运行一些应用（基于Podman部署，但没有使用k 8 s）需要备份到云盘中，且定期清理当时，我们对运维领域不太熟悉（也就是没吃过苦、没背过锅的意思），想着这应该不难，就决定挑战一下Shell脚本。虽然事情不紧急，但还是花了断断续续的时间。我们花了大量时间熟悉Shell的语法和一些特殊用法。本以为Shell简单易上手，可以速战速决，结果却事与愿违，代码不仅难写，还不易交接给他人。这时，AI的作用就体现出来了，它可以教我们如何完成任务。虽然在过程中，我们并没有完全依赖AI来实现代码，但AI确实是很好的教练。我说你听的典型例子：请教AI具体问题：“请告诉我rclone命令的用法。”“Shell里面的循环怎么写？”“如何遍历一个文件夹的所有文件？”“如何让Shell输出的内容显示为绿色？”“如何让一个脚本每天自动运行？”其实，大多数人没必要真的深入了解Shell的语法，只需告诉AI你的目标即可，AI会提供解决方案。从结果来看，AI不仅写出了代码，还给出了详细的中文注释，帮助我们理解逻辑。即使代码部分看不太懂，光看注释也能大致了解。当然，我们也可以直接问AI有没有现成的工具推荐，或者干脆找专业的人来完成任务。
有了之前的经验后，从投入产出比来看，能不自己动手就尽量不做，花钱省时间绝对是合理的选择。还是用之前的备份案例。这次，我从网上找了一些现成的脚本，虽然看不太懂，但直接把它们发给AI，说：“参考这些脚本，写一个新的出来。”这里的潜台词是：这次照着做，不要瞎发挥。上次被坑了，这次别乱来。我需要看到结果和过程，按规矩来！通常情况下，AI会按要求给出所需的结果，这样的正反馈也带来了一些副作用。我们逐渐构建了一个信息茧房，这种模式用得越多，似乎就越顺手，但也限制了探索其他可能。容易出现的问题有：实际上可能用其他语言或工具可以更快解决问题。但因为我们没给AI自由，它也没提出建议。
但更令人兴奋的是，使用人工智能来帮助教育的可能性，包括帮助我们学习。[我写过关于人工智能如何用于教学](https://www.oneusefulthing.org/p/assigning-ai-seven-ways-of-using)，并[帮助教师的生活更轻松，课程更有效](https://oneusefulthing.substack.com/p/using-ai-to-make-teaching-easier)，但它也可以用于自学学习。你可以要求人工智能解释概念并获得非常好的结果。这个[提示是一个很好的自动导师](https://twitter.com/emollick/status/1669434927761313807?s=20)，可以[在这里](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)找到一个[直接链接来激活ChatGPT中的导师](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)。因为我们知道人工智能可能会产生幻觉，所以明智的做法是（小心！）根据其他来源仔细检查任何关键数据。