4  借助 AI 写代码

4.1 AI 工具

  • 通用工具
    • ChatGPT - 由 OpenAI 开发的聊天机器人，基于 GPT-3.5 架构。可以用于编写代码、回答问题、生成文本等。
    • ChatGPT Plus - 付费版本的 ChatGPT，提供更快的响应时间和更高的可用性。
    • DeepSeek - 国内访问顺畅，整体表现不错，但结果的稳定性欠佳。
    • 豆包 - 更适合文字编排、翻译等。
    • kimi - 与豆包相当。
  • 编程工具 (这些都是 VScode 中的插件)
    • GitHub Copilot: VScode 插件，可以在编写代码时提供实时建议和补全。首月免费，后续 $10/月。
    • Tabnine: 代码补全工具，支持多种编程语言。
    • clint: 代码补全工具，支持多种编程语言。
    • Codeium: 代码补全工具，支持多种编程语言。

4.2 理念

自然语言编程 vs. 传统编程

  • 「自然语言编程」与 Python、C++ 等传统编程本质上都是向计算机发出指令，要求其执行特定操作
  • 区别在于：
    • 传统编程语言（如 Python、C++）有严格的语法和结构
    • 自然语言编程则用人类语言（如中文、英文）描述操作

思维方式与沟通能力

  • 初学时，自然语言编程似乎更简单
  • 真正发挥其潜力，关键在于思维方式和沟通方式（如何提问）
  • 学习曲线很陡峭：
    • 知识广度：你要知道很多东西以及他们的关联，才能提出好的问题
    • 知识深度：基本概念、核心理论、核心算法
    • 逻辑思维：界定问题、拆解问题、追问（横向 v.s. 纵向）
    • 语言表达：简洁、准确、清晰

最核心的理念转变

  • 提示词 = 自然语言的”代码”
  • 写好提示词，就像写好 Python/C++ 代码一样重要
  • 许多高校已开设「提示词工程」课程，「Prompt 工程师」将成为热门职业

推荐学习资料

4.3 提示词

Tips

收集整理自己的提示词

4.4 我的使用经验

我常用的提示词

借助 AI 找 IV：连玉君的实战经验

4.4.1 实例：使用 AI 写一篇完整的论文推介

核心提示词： 参见 连玉君的 Prompts

提示词

Prompt 1:

{先上传论文的 PDF 版本给 ChatGPT，然后输入以下提示词：}

“写一篇论文推介，介绍附件中的论文。先列个提纲给我。”

Prompt 2:

分批次输出吧：

  1. 计量模型的证明和详细推导过程可以省略，但要补充简单直白的语言来解释模型和参数的经济含义
  2. 把数学符号和公式都采用 Latex 格式来写，以保证输出美观
  3. 行内公式采用 $f=x$ 格式，单行公式采用 $$f=x$$ 格式
  4. 所有括号都用半角模式，中英文混排注意加空格
  5. 不要添加任何表情符号
  6. 按 ‘## 1. xxx’，‘### 1.1 xxx’，‘#### xxx’(不编号) 的格式来分 Section, Subsection, Subsubsection
  7. 参考文献格式：
    • xxx, xxx, xxx. (2023). xxx. Journal of xxx, 1(1), 1-10. [Link](https://doi.org/{DOI}), [-PDF-](http://sci-hub.ren/{DOI}), [Google](<https://scholar.google.com/scholar?q={Title of the Paper}>).
  8. 注意：每次生成答案时，都在首行按如下格式添加 label，以便我追问时定位：‘mylabel-01’，‘mylabel-02’，……

Prompt 3:

连续输出，中间无需停顿

Prompt 4:

详细介绍一下 4.4 模型四：部分线性函数系数面板模型（PLFC）中的模型设定和估计方法

Prompt 5:

补充一个 Subsection，添加如下内容： - 为没有任何非参数估计基础的读者解释一下样条基函数（Sieve Estimation） - 再补充一个 subsection，解释一下边际效应的置信区间是如何计算的