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这里是JANUS
也是B站up主@JANUSBANANA
现在专硕在读，更新可能不太规律～
GPT是一个很重要的辅助工具，让我们这种非专业的编程小白可以用R，stata这些语言和电脑沟通，去做分析、画图、制表，不过可能是自己老了，最近才开始尝试总结一下GPT的prompt，让自己和GPT沟通更顺畅。
2024年4月以后，GPT3.5模型已经免费使用了，而且无需登录，代价是无法保存聊天记录，每次关掉标签页重启就是一张白纸。
2024年5月，GPT-4o突然又限量免费了，能做的事情更多了。
文章末尾也会给不方便的同学提供下载好的Prompt，大家可以直接获取。
做一项研究就像做一顿大餐，包含很多道菜，各有各的做法，每一道菜都是分开来做的。
我希望做一个睡眠和糖尿病的研究，目的是看看，睡眠的参数和糖尿病发病有何关系？我手头有一个队列研究的数据包，里面和睡眠有关的参数有10个，还有随访时间，糖尿病诊断。还有一些协变量。我的这个研究里面有三个必不可缺的结果：描述性分析，相关性分析，预测模型构建。
我的大餐名为：睡眠的参数和糖尿病发病的关系，这一顿饭包括三道菜：描述性分析（根据数据类型使用ANOVA，卡方，非参数检验等），相关性分析（Cox回归或Logistic），预测模型构建（Cox回归，时间依赖型ROC曲线）。
目前GPT，至少免费的GPT3.5一般一次问答只能承担一道菜的制作，有时候甚至还不太够，需要多次提问。所以决定菜肴是很重要的，划分研究的不同部分，先写好大纲，决定好results部分有几段，这样才能用好GPT。
接下来，我们要用GPT来帮我们做每一份饭菜。
我是谁，我有什么厨具，我在做什么饭，我需要什么菜式？我有什么原料，用什么烹饪手段？如何摆盘？
下面我们用相关性分析作为例子：
I am a medical researcher conducting a study about sleep and diabetes in R. I want to reveal the association between the sleep duration, waking time during sleep and incidence of diabetes in a cohort. Now I have a data file name "data_original". it contains key variables named "sleep_duration", "waking_time", "incidence_diabetes". please use the R package "ezcox" to run single-variable cox regression, multi-variable cox regression adjust for "age", "sex", "bmi", then use "gtsummary" to draw a table showing the result of cox regression and use the "ggplot2" to draw a survival curve. Make sure that put all the codes in 1 block and every step comes with notes to assist understanding.
我是谁？我是医学研究者
我有什么厨具？我使用R（必要的时候可以加上系统，如linux）
我在做什么饭？我想要做一个研究睡眠和糖尿病发病的研究。
我需要什么菜式？我想要探究糖尿病发病率和睡眠时长、睡眠觉醒时间的分析
我有什么原料？我有一个数据包名为xx，里面有几个关键变量名为A，B，C
我想用什么烹饪手段？如何摆盘？我希望用ezcox包跑单因素cox回归，再跑多因素回归，调整变量xxx，再用gtsummary包做一个cox表格总结cox回归的结果，最后用ggplot2包做一个生存曲线
我希望把所有代码放在一个代码块里面，穿插每一步的讲解，这样方便复制和理解；
GPT作为一个通用模型，也有很多大佬贡献了他们自己的prompt帮助大家把GPT变成特定方向的助手，下面这个网址是我个人觉得最全的，不过是英文～
https://github.com/awesome-chatgpt-prompts/awesome-chatgpt-prompts-github
现在GPT也开始逐步开放允许用户把自己“调教”后的特定GPT共享出来让大家免费试用，比如这个Github就收集了很多。
https://github.com/ai-boost/awesome-prompts?tab=readme-ov-file
如果大家不方便上Github，我把这两个网页保存了下来，大家可以在公众号后台回复“GPT助手”领取，里面的prompt也可以在其他LLM里面使用。但注意不能以任何形式倒卖获利，人家是free and public的！
说到底用GPT写代码也只是辅助，写出来的代码会犯错，这是很正常的，在反复的报错和debug中学习，检验才是合理的。
而且，有些时候犯的错是甚至是根本性的，比如用错了统计方法，出来的结果没有任何bug，看似完美，但本质就是无意义的，经不起推敲。
所以，GPT虽好，但自己也不能偷懒，还是要去老老实实看每个包，每个函数有什么参数，适用于什么情况。否则，真的就是一个黑盒子，这样出来的科研成果根本不可靠。
THE END
Ok那么本期推文就到这里啦！
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