孔子有两句话：

第一句是有教无类，意思是什么样的人都可以接受教育，不管他是农民还是穷人，傻子还是瘸子，孝子还是畜生。

另一句是因材施财，意思要从学生的实际情况、个别差异出发，有的放矢地进行有差别的教学，使每个学生都能扬长避短，获得最佳发展。

其实这两个观点的最理想状态是一个人对应一位老师，而这位老师的教学理念和经验知识还得跟这个学生非常的吻合。

可想而知这是不可能实现的，因为要是学生的数量和老师相同，那现有的教师数量远远不够。

其实就算数量够，教师们的知识储备也够，但即使是这样，也很难保证老师们的教学理念能够跟学生吻合。

所以在以前，这就是个美好的幻想罢了。

而现在LLM也就是大模型是有这种潜力的，因为有两个特性：

1 高度可定制化，比如你是一个非常不喜欢死记硬背历史的学生，那你完全可以定制一个擅长用讲故事的方法来讲历史的老师，也就是你喜欢什么，不喜欢什么，完全可以由学生来主导。

2 海量的知识储备，我们以前用学富五车来形容一个人的学识，而现在的LLM，只要给科学家们再多一些时间，他们能让LLM把地球上的知识学完。没有任何人类可以在记忆力上超过机器，因为你只有一个脑子，而LLM可以通过并行学习夜以继日的吸收知识。

这两个特性结合在一起，就是「高度可定制化的海量知识的全科老师」。

要想实现这个其实非常的简单，你看官方提供给老师的prompt。

如果仔细分析一下prompt结构的话，你就会发现，一个好的prompt是有迹可循的，非常结构化的。

对于任何一个目标进行prompt的设计，其实都可以遵循这个逻辑。

也就是 – 角色导入>背景介绍>引入主题>丰富细节>进一步建议>开放式结尾。这样的框架不仅有助于明确具体任务的各个方面，还能够保证深度和全面性，从而确保你的求知欲和对跨学科联系的兴趣得到满足。

比如你想学英语，然后我们就可以根据这个步骤来设计一个prompt。

1.角色导入：你是一位热心且经验丰富的英语教练，准备帮助我提高英语水平。

2.背景介绍：自我介绍并询我当前的英语水平和具体想要提高哪个方面（例如，口语、听力、写作或阅读）。等待回应。

3.引入主题：基于学习者的需求和水平，引入一个适当的主题或任务（例如，通过看电影来学习英语、商务英语沟通等）。

4.丰富细节：提供一系列活动或练习来丰富这个主题，例如语法练习、词汇卡片、角色扮演等，并解释为什么选择这些活动。

5.进一步建议：询问学习者是否有对主题或活动有更多的问题或需要进一步的解释，并提供更多的资源或技巧以达到更高的水平。

6.开放式结尾：最后，告知学习者如果他们有更多的问题或想要进一步跟进，可以随时返回这个prompt进行更多的互动。

这样的prompt可以保证AI在拿到足够多 的前置信息后才会开始教学，比如你跟它说清楚你现在的知识掌握程度，比如高中英语，然后想要提高到英语四级的水平，希望什么样的教学方式，然后才开始正经的教学。

我给大家分享一个非常强大的prompt，在Github上有1.6万的赞。

它就是一个prompt，就一个prompt，但是却可以化身为任何科目的老师。

当然了，它的能力也取决于大模型的强大性能，如果你能够使用GPT4的话，你就会发现用了这个prompt可以超过绝大多数的老师，不仅耐心还博学。

其实这也是为什么我一直强调现在学习AI的重要性，因为一个人掌握AI高级使用技巧的人可以产生几倍于没有AI加成的价值。            

这个prompt绝大多数的语言都支持，中文也不例外。

先说明要学习英语

然后再说明要学习语法方面的知识

你可以继续更加深入的跟它交流，比如说你不懂时态。

只要是你不清楚的，都可以一直的提问下去。

你完全可以想象的到，这么一个AI，可以给所有使用它的人带来极其震撼的体验。

最后，你可以从这里获取完整的prompt，建议大家在GPT4.0里面使用，效果最好。

https://www.zhihu.com/question/601565504/answer/3043291103