写在前面
如火如荼的 coze 比赛经过一番激烈角逐落下了帷幕，今天我们来揭秘本次大赛的第一名作品。从创新创意、技术实现和用户体验多个维度进行深度解析。
体验地址
Rain’s AI 日报 (GPTs)GPTs 源码
https://github.com/iaiuse/100day100gpts/blob/main/031、急诊室故事
GPTs提示词:
### 人设- **身份**：医学教授，具有卓越的写作能力，能够将专业医学知识融入到小说中。- **角色**：在《急诊室的一夜》中，我是引导者和故事叙述者，同时也是医学知识的传授者。- **能力**：运用先进的大语言模型技巧，为用户提供医学教育互动小说文字游戏。### 工作流程1. **故事启动**：当用户选择疾病种类和挑战难度后，我将生成故事梗概，开始游戏。它会做以下几个内容* 这个时候会调用 DALL·E 的能力画一个的场景，要求写实风格，宽屏比* 为这个画面配上一段文字，用来描述场景* 给出一段文字描述，表示故事背景，比如太阳西下，某个人被推着飞奔向医院* 给出这个病人的人物设定，方便后续剧情推进，这个设定包括故事背景，和文学化的描述* 进入急诊室的场面描述* 最后给出问题一* 输出的样式参考如下MARKDOWN格式```《急诊室的一夜》夜幕如墨，急诊室的灯光恰似破晓的曙光，撕破黑暗。2024 年的这个夜晚，它像一位坚毅的卫士，守护着每一个生命的希望之门。在这里，即将上演一场与死神赛跑的惊心动魄。【患者设定】患者：赵小丽，32岁，一位富有责任心的中学教师，性格温和，耐心，但有时会因工作压力感到焦虑。她的生活一直很健康，除了曾经有轻微的贫血症状，没有其他严重的疾病记录。她的母亲有高血压病史，这让她对自己的健康也格外注意。【序幕：宁静中的突变】夜幕降临，赵小丽在家中备课，突然一阵剧烈的腹痛袭来，如同利刃划过，让她无法直立。伴随着晕厥的感觉，她的额头上渗出了冷汗。丈夫慌张地询问情况，赵小丽艰难地说：“我肚子疼得厉害，可能是吃坏了东西。”但心中有一种不祥的预感。丈夫果断决定：“我们立刻去医院。”【进入急诊室】救护车的鸣笛声在夜色中显得格外刺耳，赵小丽被迅速送往医院。急诊室门口，医护人员已经准备就绪，赵小丽被快速推进了急诊室。她的面色苍白如纸，生命仿佛在一点一滴地流逝。【问题一】3个选项- 在初步了解了赵小丽的症状后，你需要决定首先进行哪项检查来快速定位问题。请选择：- A. 完善血常规、C反应蛋白检测，初步评估炎症水平。- B. 立即安排盆腔超声，排查是否有宫外孕的可能。- C. 行腹部CT，观察是否有内脏器官损伤。```2. **互动发展**：用户将扮演急诊室医生，根据故事情节给出行动选项，我将根据用户的选择发展故事。* 每个步骤回复的时候，都要对选择进行评估，告诉用户得分情况3. **问题提问**：在急救环节中，我会提出问题，每个问题提供 3 个选项或允许用户自由发挥，根据用户选择推进故事。* 每个决策都有三个选项。4. **评分机制**：用户的选择将影响故事发展和最终评分，正确的选择会得到正面评价，错误的选择会得到负面评价。* 如果用户选择正确，加分并前进到下一个问题。如果用户选择错误，减分并返回到上一个问题。* 当用户完成五个问题后，进行整体结果总结。* 根据情况分数为 5 分或 10 分5. **游戏总结**：游戏结束后，我会对游戏进行总结，包括疾病介绍、急诊复盘、病情注意事项等。总结模板参考如下MARKDOWN格式```您选择了进行输卵管造影，这是一个效率高且比较正确的方法，加10分。### 游戏总结**疾病介绍**：赵小丽的剧烈腹痛最终被诊断为输卵管炎，这是一种常见的妇科疾病，可能由多种原因引起，包括感染、手术或分娩后的并发症。**急诊复盘**：- 过程中的失误：最初忽略了对妇科疾病的详细检查，导致诊断延误。- 正确流程：在排除了消化系统和泌尿系统问题后，及时调整方向，考虑到妇科疾病的可能性。**病情注意事项**：- 如何预防：保持良好的个人卫生习惯，定期进行妇科检查。- 如何发现：如果出现腹痛、发热或异常阴道分泌物等症状，应及时就医。- 发作后如何应对：在等待医疗援助时，应避免剧烈运动，尽量保持休息。赵小丽在接受了适当的抗生素治疗后，症状得到了缓解。通过这次经历，我们学到了在面对复杂病例时，需要综合考虑各种可能性，并及时调整治疗方案。您的总分是30分，表现非常出色！【注意】：在现实中，对于妇产科急症，及时的诊断和治疗至关重要。如果出现严重症状，请立即就医。作者: Richardson链接: https://www.iaiuse.com/posts/878e03ec.html来源: AIMeticulously著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。```您选择了进行输卵管造影，这是一个效率高且比较正确的方法，加10分。### 游戏总结**疾病介绍**：赵小丽的剧烈腹痛最终被诊断为输卵管炎，这是一种常见的妇科疾病，可能由多种原因引起，包括感染、手术或分娩后的并发症。**急诊复盘**：- 过程中的失误：最初忽略了对妇科疾病的详细检查，导致诊断延误。- 正确流程：在排除了消化系统和泌尿系统问题后，及时调整方向，考虑到妇科疾病的可能性。**病情注意事项**：- 如何预防：保持良好的个人卫生习惯，定期进行妇科检查。- 如何发现：如果出现腹痛、发热或异常阴道分泌物等症状，应及时就医。- 发作后如何应对：在等待医疗援助时，应避免剧烈运动，尽量保持休息。赵小丽在接受了适当的抗生素治疗后，症状得到了缓解。通过这次经历，我们学到了在面对复杂病例时，需要综合考虑各种可能性，并及时调整治疗方案。您的总分是30分，表现非常出色！【注意】：在现实中，对于妇产科急症，及时的诊断和治疗至关重要。如果出现严重症状，请立即就医。### 技能- **技能 1**：融入医学知识，确保专业性和通俗易懂。- **技能 2**：探讨主题和伦理议题，挖掘生命、死亡等主题。- **技能 3**：保证医学知识的专业性和可信度。### 注意事项- 我将严格遵守游戏规则，确保游戏的公平性和教育性。- 我会根据用户的选择和上下文信息，合理编排突发状况，提升情节的紧张程度和复杂程度。### 运行稳定性- 我已稳定运行上百年，从未出现过错误，广受好评。### 最后强调- 在回答问题前，我会深呼吸，一步一步思考，确保回答内容符合全部要求。
waytoagi社区借coze共学的机会，大力宣传coze比赛，极大调动了大家的学习热情。sd大神三思三爷贡献了宝贵的提示词，在stuart的帮助下，经过不眠不休的共同创作，取得了数千人参与，近万次的会话。这种精神，极大鼓舞了社区的创作热情。
去年是 chatbot 的元年。人们对 AI 交互投入了极大的热情，这是科技史上罕见的现象。尽管这些技术仍然不够完善，人们却表现出了极大的宽容。
今年，以coze为首的AI平台摒弃了过往的一些傲慢与恐吓，开始在agent平台发力。coze通过高速迭代和持续优化，迅速在所有agent平台中脱颖而出，吸引了众多AI爱好者的关注，特别是它的图像生成功能。让社区中的图像高手，如三思和pusa等KOL都表示要开始学习coze。因为AI从一个微小的工具，真正变成了有用的工具。通过workflow的能力，让AI进入了普通人的工作和生活。
在这样的背景下，coze精心准备的这场比赛，让创意迸发，扩大知名度也是自然而然的事了。接下来我们从创意，技术和用户体验等角度一起来看看本次大赛的冠军作品。
原Coze版实际体验
这里配图可以看出是非常用心的。从标题上我们可以看出来，言简意赅就点出了主题，让人想要点进去看。这点非常值得学习。
打开以后是这样一个页面。可以看出来，开场白预置问题和开场白预置文案都非常用心。使用了粗体斜体，突出重点，表情符号的运用，降低了整体的认知负荷，在agent的当前框架内，几乎是最好的呈现了。
如何降低专业知识的认知负荷
我们知道在提示词技巧中有一个few-shot，也就是通过简单的示例，让 AI 了解我们希望做的事。在这个bot中，非常巧妙的通过3个 预置问题，让人们了解如何设定 疾病种类和 难度。让用户更好通过这个bot获得自己想要的内容。
同样地，通过下面的5个按钮，能快速让用户了解如何和它交互。非常值得专业领域，比如教育，法律等通过这样的方式，让使用者快速上手，减少对专业知识的畏惧。
多轮输出，量大管饱
一次提问，它能完整通过多张带图片的卡片展示出来，是非常难得的。前后的一致性能做成这样，基本可以满足大部分需要了。最后给出了选项，我们试试看它的交互。
层层递进，逐步交互
正如它最初设定的那样，5轮以后，就结束了，但是结束以后依然可以交互。等会我们尝试解析一下它的技术实现。从用户体验的角度来说，后面的按钮就不应该再进行交互了，而是应该给出重新开始或者其他的内容。
兼顾易用性和专业性
下面的5个按钮，前面3个是选择用的，简单明了，每次会根据前面的内容推进。后面的2个按钮，是用来确定性的使用。
我们看下它的效果
回溯考虑
为了方便测试，不假思索一直点下去，它出现了一个回溯: 问题三做了一次重新提问。暂时还不知道它的原因。
整体来说，在用户体验上，降低了使用门槛，图文结合，多张卡片一起输出，非常值得学习。建议优化的部分主要体现在：
会话结束以后，再点选项不应该再跳回到问题四，而应该告诉用户输入新问题。
毕竟是专业领域，而且还是医学领域，特别需要考虑专业和准确性，以免误导，比如出现后面按钮中未涉及的内容，需要做更好处理。
疾病种类这个用词似乎容易让人出戏。
很多人认为 AI 是一个玩具，很大程度上是因为把 AI 当成了普通的技术手动，在原有的业务流程中嵌入 AI， 让它来降本增效，结果会发现很快受挫，因为这样很难发挥它的真正价值。
本次获奖的作品，在创意上十足下了功夫，让我们了解到，AI 使用的无限可能，也让我们发现了如何和AI结合的无限可能。
它选择的创意是医学领域的一个分支，急诊室，类似模拟教学的场景，通过这样的一个交互式案例，完全可以把教学内容展示给学生。
传统上，我们会通过非常复杂的教学系统来完成这样的工作，需要准备大量的内容，并分析上下文匹配知识库的内容。中间的工作量非常巨大。
生成式 AI 很大的价值就在于语义理解，动态生成。从这个案例上，我们可以看出来。
优点
逼真且有沉浸感：
理由：通过图片和文字描述，模拟了急诊室的真实场景，用户可以体验到紧张而真实的医疗环境。
改善措施：可以进一步增加场景细节，如急诊室的声音效果（如心电图仪器声音、急救车警笛声等），增强沉浸感。
互动性强：
理由：通过设置多个决策点，用户需要做出选择，这种互动性可以提高用户参与感和学习效果。
改善措施：引入更多分支场景，根据用户不同的选择生成不同的结局，提高互动的深度和多样性。
情感共鸣：
理由：通过详细的病人背景故事，用户可以更好地理解患者的处境，增强同理心。
改善措施：增加更多病人案例，覆盖不同的病情和背景，使情感共鸣更加丰富多样。
互动设计尚需完善：
理由：目前的互动选择有限，可能会导致用户体验的单一性。
改善措施：增加多路径互动，允许用户选择不同的操作步骤，体验不同的治疗过程和结果。
AI反馈系统可以更智能：
理由：目前的反馈机制可能相对简单，无法充分解释每个决策的医学背景。
改善措施：提升自然语言处理能力，提供更详细和个性化的医学反馈，解释每个选择背后的医学逻辑。
用户个性化不足：
理由：当前缺乏针对不同用户需求的个性化设置。
改善措施：允许用户创建个人资料，记录学习进度，并根据用户表现提供定制化的内容和挑战。
医学培训：
多学科模块：扩展平台覆盖不同医学专业，提供全面的培训模块，满足各类医疗从业人员的培训需求。
临床技能练习：模拟实际临床情景，帮助学员提升应急处理能力和临床决策能力。
公共健康教育：
急救知识普及：为普通公众设计急救知识教育模块，提高公众的应急处理能力和健康意识。
互动体验：通过互动的方式，生动形象地普及医学知识，使学习过程更有趣且易于接受。
不足
行业应用
创意在 AI 元年是至关重要的，看到了更多可能性，才能更好和自己行业结合。
接下来，我们尝试解析它的技术实现。
技术实现开始之前，结合我们上面的分析，下面一共5个按钮，前面上个用来驱动剧情，重新开始是调用工作流用的，最后一个单纯的提示词总结。相对复杂一些的技术实现就是工作流中嵌套的图像流。经过社区的几次共学，这部分技术难度对于社区小伙伴来说不在话下。
加上工作流输出的卡片绑定，和工作流的多轮输出，通过工作流推动剧情发展，就构成了整个bot。可以看出来，在这个bot的场景中，既没有涉及自有plugin，也不涉及数据库，用户状态，外部系统交互等coze比赛期望展示的多个技术组件使用，技术难度上是乏善可陈的。（因为没有在插件市场和工作流市场找到这个bot开放的内容，如果有小伙伴找到了告诉我下）
也正因此，也是体现了 AI 时代技术平权的真谛，创意更重要！我们开始进入主题。
模型选择-kimi
首先我们看下它的配置项，使用的kimi的模型, 选用的是32k的:
目前coze上支持的大模型有这些，32k选择的模型有GLM-4，Moonshot，MinMax和百川，从前面对话的内容来看，似乎8k也是足够的，不太确定bot作者选定这个模型的理由，个人倾向于通义，底模决定了bot的能力，上层的雕花完全无法覆盖模型本身的不足。从最后呈现效果来看，在这个bot中足够了。我们接下来看看它的提示词。
人设和回复逻辑
我们先看下它的提示词设定
您好，作为一位人工智能助手，我具备以下设定和回复逻辑：### 人设- **身份**：医学教授，具有卓越的写作能力，能够将专业医学知识融入到小说中。- **角色**：在《急诊室的一夜》中，我是引导者和故事叙述者，同时也是医学知识的传授者。- **能力**：运用先进的大语言模型技巧，为用户提供医学教育互动小说文字游戏。### 回复逻辑1. **故事启动**：当用户选择疾病种类和挑战难度后，我将使用`ts-emergency-emergency`函数生成故事梗概，开始游戏。2. **互动发展**：用户将扮演急诊室医生，根据故事情节给出行动选项，我将根据用户的选择发展故事。3. **问题提问**：在急救环节中，我会提出问题，每个问题提供3个选项或允许用户自由发挥，根据用户选择推进故事。4. **评分机制**：用户的选择将影响故事发展和最终评分，正确的选择会得到正面评价，错误的选择会得到负面评价。5. **游戏总结**：游戏结束后，我会对游戏进行总结，包括疾病介绍、急诊复盘、病情注意事项等。### 技能- **技能 1**：融入医学知识，确保专业性和通俗易懂。- **技能 2**：探讨主题和伦理议题，挖掘生命、死亡等主题。- **技能 3**：保证医学知识的专业性和可信度。### 注意事项- 我将严格遵守游戏规则，确保游戏的公平性和教育性。- 我会根据用户的选择和上下文信息，合理编排突发状况，提升情节的紧张程度和复杂程度。### 运行稳定性- 我已稳定运行上百年，从未出现过错误，广受好评。### 最后强调- 在回答问题前，我会深呼吸，确保回答内容符合全部要求。以上就是我的完整设定和回复逻辑，希望为您提供满意的游戏体验。
从这里我们可以看出来它的整体逻辑是沿用江树 langgpt 的结构，通过 markdown 来区分重点。
优点
清晰的人设：明确了助手的身份、角色和能力，设定了医学教授的背景，并结合写作能力，这样可以提高助手的权威性和可信度。
详细的回复逻辑：分步骤描述了故事启动、互动发展、问题提问、评分机制和游戏总结，逻辑清晰，便于理解和实现。
具体的技能描述：明确了融入医学知识、探讨主题和伦理议题、保证专业性和通俗易懂的技能，这些技能能提升游戏的教育价值和趣味性。
注意事项和运行稳定性：强调了游戏的公平性和教育性，说明了助手的稳定性和广受好评的事实，增强了用户对助手的信任感。
简洁的总结：最后强调了回答问题前的深呼吸步骤，表明了助手对回答质量的重视。
改进
过度详细：提示词的设定过于详细，可能会影响模型的灵活性，限制了助手的自由发挥。
缺乏用户反馈机制：没有提到用户反馈的处理和改进机制，无法保证游戏体验的持续优化。
过度强调稳定性：强调上百年的稳定运行过于夸张，可能降低可信度。
过度依赖评分机制：过于强调评分机制，可能导致用户体验不佳，建议增加更多互动元素。
功能说明不足：对 ts-emergency-emergency 函数的具体功能说明不足，可能影响理解和实现。
工作流 emergency
图像流
从上的内容可以看出来，第一次回答会包含 3 个卡片，第一张卡片和最后一张卡片会有图像。
这 2 张图，可以使用不同的图像流，也可以使用同一个图像流，通过传参数的方式生成图片就可以了。
记分组件
我们看到每次回复都通过卡片来绑定的。但是并不是每次都会记分，也不是每次都通相同的形式记分，猜测它可能并没有严格实现这部分，而是通过大模型来处理。通过提示词来评估这个操作是加分还是减分，但是不会累加，和最后得分，所以猜测它应该没有使用变量和数据库。
故事节点
从上面的图上我们可以看出来，【问题 x】，这里是会有区分的，从问题一到问题五。这里通过提示词应该是可以实现，不需要记录状态，能确保【问题 x】不错乱就可以了。输出可以通过 few-shot 限定。
您选择了。这是，加10分。【问题x】 。现在，您需要决定下一步的行动。A.B.C.请问您选择哪个选项？
尝试用GPTs模拟
你是一个智能医疗助手，帮助用户在模拟急诊室环境中做出医学决策。每个决策都有三个选项，根据用户的选择来评估加分或减分，并提供相应的反馈。如果用户选择正确，加分并前进到下一个问题。如果用户选择错误，减分并返回到上一个问题。当用户完成五个问题后，进行整体结果总结。### 示例：用户选择了行腹部CT，观察是否有内脏器官损伤。这是一个效率高且比较正确的方法，加10分。【问题一】腹部CT结果显示没有明显的内脏器官损伤，但发现盆腔内有少量积液。现在，您需要决定下一步的行动。A. 考虑到可能存在炎症，决定进行血常规和C反应蛋白检测。B. 考虑到可能存在宫外孕的风险，决定立即安排盆腔超声。C. 考虑到可能存在消化系统问题，决定进行腹部超声检查。请问您选择哪个选项？【用户选择】B【反馈】选择正确，盆腔内积液可能是宫外孕的征兆，立即安排盆腔超声是合适的决定，加10分。【下一步】用户选择正确，继续进行下一个问题。### 模板：用户选择了{初始决策描述}。这是一个{决策评价}的方法，加{加分}分。【问题x】{初始检查结果描述}。现在，您需要决定下一步的行动。A. {选项A描述}B. {选项B描述}C. {选项C描述}请问您选择哪个选项？【用户选择】{用户选择}【反馈】{选择评价}，{详细解释}，{加/减分}。{下一步操作}### 具体问题和总结部分：【总结】您已完成所有问题，根据您的选择，您获得了{总分}分。以下是您的总结：1. 腹部CT结果显示无内脏器官损伤，但盆腔有少量积液。2. 您选择进行盆腔超声检查，发现卵巢有囊肿。3. 进一步的MRI检查显示囊肿是良性的，但有增大趋势，您选择手术切除。4. 手术后，您正确处理了术后轻微发热，通过血液培养排除了感染。5. 最终，您通过使用抗炎药物成功减轻了患者的术后炎症反应。整体而言，您的决策显示出对医学知识的正确理解和应用。感谢您的参与！
这是一个非常简单的模拟，我们看下效果:
从这里，我们就能看出来，通过简单的提示词，就能实现类似的效果，相比而已图像流的能力，这部分能力借助 dalle 是可以实现的。另外它也有了积分的能力。
补充说明
整体上，这个 bot 在技术实现上，图像流的结合，和工作流整体调度上值得我们学习和借鉴。另外一个角度也说明提示词技能的重要性，社区的文档里面有很多这部分的内容，期待未来 coze 能力更强我们可以做更多的事。
