尝试写了一个“中文小说翻译大师”的prompt，让ChatGPT将中文小说翻译成英文，看看在prompt的加持下，ChatGPT的翻译和传统的机器翻译比表现如何。
效果评价的目的是为了评价ChatGPT在结构化提示词的加持下翻译的效果，所以择有道翻译、百度翻译和ChatGPT直接翻译作为参照物。
此外，为了有一个可量化的指标，还选择Grammarly网站对翻译结果进行评测。
1、有道翻译
有道翻译出现了小说机翻最头痛的问题：上下文名词表达不一致。这个问题一旦出现就会造成读者阅读混乱，属于翻译效果最差的一种。
因此，直接排除有道翻译（其所谓的神经网络翻译名不副实）。
2、百度翻译
使用Grammarly网站对百度翻译结果进行评测，得到88分。
3、ChatGPT直接翻译
ChatGPT直接翻译Grammarly评测得95分。
4、GPT提示词翻译
ChatGP提示词翻译Grammarly评测得97分。
5、文本对比
最后，将百度翻译、ChatGPT直接翻译、ChatGPT提示词翻译的结果放在一起，整体感受一下：
1、大佬给出的建议：
在编写prompt时,也可以学习软件开发的思路,先从用例出发,思考希望完成的任务;
不要害怕多做试验,每个prompt可以看作一个假设,需要通过比较验证;
尝试给prompt编写注释,记录每个组成部分的意图;
在复杂prompt中,可以分解为模块,分步骤编写和测试；
借鉴他人好的prompt也无妨,但一定要根据自己的目标进行修改;
可以在网上寻找prompt编写的学习资源,这是一个快速提高的方法。
2、我自己的总结：
模仿-实践-解决遇到的问题-迭代提示词-记录成功的优化结果-形成自己的提示词知识库形成积累（这里是重点：一定要逐步形成自己的知识库）。
AI发展得很快，大模型不断更新，由于底层程序不同，每种大模型所能接受对话语言肯定不尽相同。但是，总的逻辑是一样的，精通一种方法，一定有助于触类旁通。
不久的将来，我们将进入人与机器协作的时代，这将推动人类的生产力迈向新的高峰。为了和机器更好地对话，提升自己的生态位，从现在就开始行动吧。