这周都在调教 AI，看它能帮我做哪些事。

首先要做的，就是看能不能实现「让 AI 帮我做巴士报」，这点在第一次人工做《巴士报》的时候，我就在考虑了。因为想做一档「常驻栏目」，最重要的就是「不费力」，要么不做，要么事情足够简单，要么人多，要么自动化。

既然要做，靠人多显然不是我的风格，那就试试让 AI 来吧。我的大致思路是——抓取所有 84000 星球的内容，然后把每篇帖子喂给 AI，让它用 30 字左右总结帖子主旨，顺便返回给我 3 个关键词，快速知道作者在讲什么。

这样，读者就能用「一句话」速览每篇帖子，每周 200 条内容，一目十行的话，几分钟就能看完。而在 AI 的加持下，制作这份社区周报，我也只需要 10 分钟就能搞定。

思路有了，那就干起来。

抓取了 84000 星球的所有历史帖子之后，先丢给 ChatGPT Advanced Data Analysis 让它帮我看看能不能从社区数据里，挖掘点儿好玩的。比如星球高赞帖子是哪些，张潇雨在星球写了多少字，星球的活跃用户变化趋势……

1. 星球点赞数前10 的帖子

不行，张老师浓度太高了，我们换个问法。

2. 除“张潇雨”外，星球点赞数前 10 的帖子

这才对嘛。不算抽奖的帖子，@奶油 今年 3 月加入 84000 发的处女帖是除了张老师之外的点赞数第一，那时候她还不是张老师的助理呢，突然有种冥冥之中的感觉 😉

继续，我想看看星球用户点赞内容的变化。

3. 以季度为单位，列出除张潇雨外每一季度点赞数最高的 top5 帖子

从这些数据里，你能大概看出星球哪些人，哪些内容更受大家关注。

4. 张潇雨一共写了多少字

写了 43 万字，字数比第 2~10 名总字数之和还多 2 万字 🙄

咱就是说，平均一年花 2 千，看张老师写 30 多万字独家内容，美滋滋吧。

5. 每个季度发帖数量和平均每个帖子的点赞数变化折线图

还可以挖掘很多有意思的东西，不展开了。简单来说，ChatGPT Plus 的 Advanced Data Analysis 功能，大大简化了使用 Excel 的技术难度，剩下的就是「怎么问个好问题」。

回到「让 AI 帮我做巴士报」的想法，先说结论，现在 ChatGPT-3.5 大概可以做成这样：

这已经是经过 N 次调教的结果，我还挺满意的。

一开始我用 Claude 2，因为处理长文本 Claude 优势大太多了。它可以最多一次上传 5 个 10M 以内的文件，大约是一次性能处理 2.2*5=11 万字的内容，实测一次性处理 2~3 个 2.2 万字的 txt 没问题。而 ChatGPT-3.5 每次最多只能处理 5 千字的文本，相形见绌。无奈 Claude 没有付费版，有会话次数限制，POE 的接口我用起来也是各种不顺。所以我在 Claude 免费版受限之后用 ChatGPT-3.5 替补，多用几次之后，ChatGPT 也看顺眼了，优点是会话无限续，速度快，且处理结果稳定。现在数据不多的情况下，我都用 ChatGPT-3.5 总结。

试看两家 AI 对同一块内容的处理异同：

这几天的相处，怎么说呢，调教 AI 让我有种带小孩的感觉。你得耐心的告诉它为什么要这么做，做成什么样，越细节越好，它做错了你得告诉它哪里错了，问它为什么会做错，方便它改正。一方面我觉得，这其实是在锻炼使用者自己想清楚自己到底要什么。另一方面，又真的觉得 AI 很「聪明」，只要你表达清楚了，它真的能理解。就算它错好多次，你忍不住在对话框里骂它，它也不生气 😂

前几天我看到一条讨论，问「大家用 AI 都做些什么，有大量运用到生活当中吗？」还挺感慨的。AI 已经能做很多事了，但我还「如入宝山空手回」。有时候我会想，要把一件事向 AI 描述的这么清楚，还得花时间「调教」它才能为我所用，有这时间我不如自己上手呢。这次用 AI 做周报的体验，让我有所改观。

想想生活中你有哪些重复做的工作，不妨花点儿时间，耐心的和 AI 结伴，看它能帮你做到什么地步，即便最后什么也没做成，你在「教」它的过程中也能梳理一遍自己的工作流程，说不定会有意外收获。