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知名教授Milton Pividori博士在顶刊《Nature》上，发表了一篇名为《Chatbots in science: What can ChatGPT do for you?》的文章。里面详细介绍了科研学者应该如何使用Chat GPT来提高自身的科研效率，同时分享了在这一探索过程当中所获得的三大关键经验。
1.强调了使用ChatGPT去处理重复性和结构化任务的优势。这凸显了ChatGPT作为研究人员的辅助工具，提高效率和生产力的关键作用。
2. 提示工程被视为能够有效利用ChatGPT的关键所在，当中详细描述了如果去进行提示词的设计，这对于使用者和科研学术人员人员如何去与AI工具互动提供了实用指导。
以下是原文中关于修改摘要时可以使用的指令，翻译成中文的主要含义：
背景:首先介绍研究所在的广泛领域，然后逐步缩小范围，直到指出研究要解决的具体问题，成功的背景部分应该明确研究的贡献与现有技术的区别，指出文献中缺失的内容(即具体的空白)以>及其重要性(即具体空白与广泛背景的联系)。
内容:用“在这里，我们.…“这样的方式，描述用来填补空白的新方法或新途径，并简要总结结果。
结论:解释结果以回答背景部分提出的问题。结论的第二部分可以强调这一结论如何推动整个领域的发展(例如，“更广泛的意义")。
如果制作提示词，作者在文中也有提到
Engineer your prompt
设计好指令需把握好原则：
• 明确你需要模型达成的工作（尽量使用“总结”或“解释”等命令）。
• 让模型扮演一个角色或身份（比如“你是专业的文案编辑”）。
• 提供较为真实的案例，尤其是复杂的“边缘”案例，来明确和展示你想要达到的最终小效果。
• 指定模型去回答（例如，“解释给生物学基础有较高了解程度的学者”），甚至是具体的输出格式（例如，输出excel格式）。
• 可以选择性地去规定产出字数、使用相关的语态，以及其他要求。
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