如果我想让你在和AI交流输入问题的时候，有一个按tab补全你表达的功能，如何做？
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比如你喜欢形象理解 ，在你输入完一个问题后，按tab后问题后自动追加一个请举例说明，输入我，然后自动联想我是一个学生，极其个性化的一个补全，这该是一种多丝滑的体验。
网友解答：--【壹】--：
构建一个AI时刻去预判你问题中的专业词汇，即便它没用是错的，但总比没有好，我可以选择不看。
--【贰】--：
问题模板构建是一个大工程，而且模板不太灵活
--【叁】--：
训练是需要轨迹的，而且有上下文衰减…不是塞上下文就能解决的。你可以拿小说塞给ai续写试试看，其实很多细节是写不好的。想要达到人们愿意付费的程度，现在还不太够用。
--【肆】--：
感觉和搜索联想没多大区别…copilot就在这样做啊…但是效果并不太好，换句话说，你要做到什么程度才能实现个性化?佬需要认真思考这个问题，记忆功能是很难做的
--【伍】--：
理论上可以，我正在构建一个收集语音的agent，从语音数据抽取意图和需求，单笔的抽取比较快，你的是海量的，重点是那个schema要很清楚，这个比较难
--【陆】--：
不不不，你训练一个自己的补全得花好几万，还不如用一个数据库拼接，最简单才是问题模板
--【柒】--：
image1173×845 40.3 KB
需要会员吗
--【捌】--：
自建问题模板，不要猜，把你自己当成AI
--【玖】--：
我是在命令行powershell面板，使用的时候才有，官网没试过，不过只是有时候会出现预制的，大部分的时候没有
--【拾】--： 【慕强者工具】用Vibe Coding的方式写了一个AI智能术语识别及推荐工具V1.0,0，让你的Prompt在和AI交互过程中逐步变得专业且深入 资源荟萃
一、产品定位及痛点分析 就我自己来说，在使用AI久了以后表达能力和思维能力有一定退化，这来源于我人性里的一些缺点。 如果你想要精确你的表述让AI更好服务你，你需要一个实时将你问题中的一些话凝练成术语，节省你在构思表达上的精力，提升你的AI产出效能，同时通过对术语本身的学习，有助于你提升判断力，在未来更好地使用AI。AI是一个放大器，你的思维成长依然重要！ 二、截图展示 step 1 启动程序后…
--【拾壹】--：
还有一个问题我也在思考，对于没学习过计算机知识的人用AI写代码，由于不知道专业术语，导致在描述的时候会花大力气去表达一个本来可以用专业术语一下概括的东西，这个可以极大提高效率。
--【拾贰】--：
copilot是通用代码补全，但我的意思是纯个性化的，需要针对每个人的数据去训练一个这个补全模型吗
--【拾叁】--：
我想做一个Agent,从导出的聊天数据中自动整理成模板，然后下次用户提问时用embedding去对比关联度，然后将召回的模板发给AI,做一个RAG然后根据模板，让AI生成一个改进后的prompt,或者给用户一些启发，但是前提是这些模板在当时确实解决了问题，这样应该会有点用，但我不确定有没有效果
--【拾肆】--：
这个说法比较像Prompt Optimizer，其实有很多现成工具，就是我们平常会做的 — 讨论plans和execute用不同模型，我的初始目标是让AI更懂人，因为有很多rules是写不完的，而且人能自己注意到并写下的太少，如果有一个针对个人的tacit knowledge、思维检测器，会比你单纯下判断还要精确很多。
--【拾伍】--：
数据量是否能支持?靠rag能不能解决?这些都不是简简单单就能做到的，需要多研究研究。另外如果是做后训练，非常麻烦，微调没有想象中那么简单，成本也不小。
--【拾陆】--：
先让AI去筛选有价值的会话，再将筛选后的对话整理为模板，这样准确性应该提升。
--【拾柒】--：
claude似乎聊天的时候已经实现了，聊的时候在输入的时候会有一行灰色的预制回答，可以选择tab补全
--【拾捌】--：
大模型最擅长预测下一个词，预测我的问题的下一个词可以吗，我拿聊天数据里 答案做输入 问题做输出 反着来训练模型，让他能够预测我问题的下一个词是啥可以吗
--【拾玖】--：
deepseek, chatgpt都可以导出自己的对话数据，我都聊了上百万字了，这个数据可以拿来用吗
比如你喜欢形象理解 ，在你输入完一个问题后，按tab后问题后自动追加一个请举例说明，输入我，然后自动联想我是一个学生，极其个性化的一个补全，这该是一种多丝滑的体验。
网友解答：--【壹】--：
构建一个AI时刻去预判你问题中的专业词汇，即便它没用是错的，但总比没有好，我可以选择不看。
--【贰】--：
问题模板构建是一个大工程，而且模板不太灵活
--【叁】--：
训练是需要轨迹的，而且有上下文衰减…不是塞上下文就能解决的。你可以拿小说塞给ai续写试试看，其实很多细节是写不好的。想要达到人们愿意付费的程度，现在还不太够用。
--【肆】--：
感觉和搜索联想没多大区别…copilot就在这样做啊…但是效果并不太好，换句话说，你要做到什么程度才能实现个性化?佬需要认真思考这个问题，记忆功能是很难做的
--【伍】--：
理论上可以，我正在构建一个收集语音的agent，从语音数据抽取意图和需求，单笔的抽取比较快，你的是海量的，重点是那个schema要很清楚，这个比较难
--【陆】--：
不不不，你训练一个自己的补全得花好几万，还不如用一个数据库拼接，最简单才是问题模板
--【柒】--：
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需要会员吗
--【捌】--：
自建问题模板，不要猜，把你自己当成AI
--【玖】--：
我是在命令行powershell面板，使用的时候才有，官网没试过，不过只是有时候会出现预制的，大部分的时候没有
--【拾】--： 【慕强者工具】用Vibe Coding的方式写了一个AI智能术语识别及推荐工具V1.0,0，让你的Prompt在和AI交互过程中逐步变得专业且深入 资源荟萃
一、产品定位及痛点分析 就我自己来说，在使用AI久了以后表达能力和思维能力有一定退化，这来源于我人性里的一些缺点。 如果你想要精确你的表述让AI更好服务你，你需要一个实时将你问题中的一些话凝练成术语，节省你在构思表达上的精力，提升你的AI产出效能，同时通过对术语本身的学习，有助于你提升判断力，在未来更好地使用AI。AI是一个放大器，你的思维成长依然重要！ 二、截图展示 step 1 启动程序后…
--【拾壹】--：
还有一个问题我也在思考，对于没学习过计算机知识的人用AI写代码，由于不知道专业术语，导致在描述的时候会花大力气去表达一个本来可以用专业术语一下概括的东西，这个可以极大提高效率。
--【拾贰】--：
copilot是通用代码补全，但我的意思是纯个性化的，需要针对每个人的数据去训练一个这个补全模型吗
--【拾叁】--：
我想做一个Agent,从导出的聊天数据中自动整理成模板，然后下次用户提问时用embedding去对比关联度，然后将召回的模板发给AI,做一个RAG然后根据模板，让AI生成一个改进后的prompt,或者给用户一些启发，但是前提是这些模板在当时确实解决了问题，这样应该会有点用，但我不确定有没有效果
--【拾肆】--：
这个说法比较像Prompt Optimizer，其实有很多现成工具，就是我们平常会做的 — 讨论plans和execute用不同模型，我的初始目标是让AI更懂人，因为有很多rules是写不完的，而且人能自己注意到并写下的太少，如果有一个针对个人的tacit knowledge、思维检测器，会比你单纯下判断还要精确很多。
--【拾伍】--：
数据量是否能支持?靠rag能不能解决?这些都不是简简单单就能做到的，需要多研究研究。另外如果是做后训练，非常麻烦，微调没有想象中那么简单，成本也不小。
--【拾陆】--：
先让AI去筛选有价值的会话，再将筛选后的对话整理为模板，这样准确性应该提升。
--【拾柒】--：
claude似乎聊天的时候已经实现了，聊的时候在输入的时候会有一行灰色的预制回答，可以选择tab补全
--【拾捌】--：
大模型最擅长预测下一个词，预测我的问题的下一个词可以吗，我拿聊天数据里 答案做输入 问题做输出 反着来训练模型，让他能够预测我问题的下一个词是啥可以吗
--【拾玖】--：
deepseek, chatgpt都可以导出自己的对话数据，我都聊了上百万字了，这个数据可以拿来用吗