GPT4 作为一种先进的语言生成模型，目前在聊天场景中大放异彩，很多人通过问答来解决一些简单问题。然而，在实际程序开发工作中，我们面临着错综复杂的业务需求和丰富的上下文知识。在这种情况下，简单地将所有任务交给 GPT4 处理显然是不切实际的。

那么问题来了，在这个复杂的真实业务世界里，GPT4 究竟能在哪些方面发挥作用呢？首先，我们需要理解GPT-4的核心优势和局限性。作为一种语言模型，GPT-4擅长处理和生成文本，但在处理需要深入理解和复杂推理的任务时，它可能会遇到困难。因此，我们应该聚焦于那些可以充分利用 GPT4 文本处理能力的场景。

接下来，我们将深入探讨 GPT4 在复杂业务开发中的应用场景。通过几个具体的业务例子，分析如何结合人的专业知识和 GPT4 的文本生成能力，来更高效率、更高标准的完成工作任务。这里以后台开发业务场景为例，其他前端或者算法开发，应该也能有类似的 GPT4 使用场景。

(写这篇文章的时候，GPT4 即将对所有 Plus 用户开放 Code Interpreter，到时候可以直接上传文件，让 AI 写代码并且执行，来分析数据，创建表格等。到时候 GPT4 能完成的工作会更多了，可以期待。)

我们都知道，在开发和维护后台服务时，监控函数的执行时间是至关重要的。通过监控，我们可以及时发现性能瓶颈，优化代码，确保服务的稳定性和响应速度。然而，传统的方法通常涉及在代码中添加统计信息并上报，这种方法虽然有效，但往往只针对那些被认为是关键路径的函数。

假设在某个时刻，我们突然需要监控一个并非重点关注的函数的执行时间。在这种情况下，修改代码并重新部署服务可能是一项繁琐且耗时的任务。这时，eBPF（扩展的伯克利数据包过滤器）和 BCC（BPF 编译器集合）就派上了用场。通过使用 eBPF，我们可以在不修改代码和不重新部署服务的情况下，动态地插入探针来监控函数的执行时间。这不仅大大简化了监控过程，还减少了对服务性能的影响。

在接下来的文章中，将详细介绍如何利用 eBPF BCC 来无侵入地分析服务函数耗时，并通过实际示例来展示其强大的功能。

本文是 ChatGPT Prompt 最佳指南系列的第四篇，全部系列文章：

1. ChatGPT Prompt 最佳指南一：写清晰的说明；
2. ChatGPT Prompt 最佳指南二：提供参考文本；
3. ChatGPT Prompt 最佳指南三：复杂任务拆分；
4. ChatGPT Prompt 最佳指南四：给模型思考时间；
5. ChatGPT Prompt 最佳指南五：借助外部工具；
6. ChatGPT Prompt 最佳指南六：系统基准评测；

在我们的生活中，当面临复杂问题时，通常需要花费一些时间来深思熟虑。正如一位作家在撰写一篇文章时需要时间来组织思路和打磨措辞，或者一位棋手在对弈时需要时间来分析局势和制定策略一样，深思熟虑是一种必要的过程。人工智能也有类似的需求，确切地说，GPT 也需要一些时间来为我们提供更深入、更精确的答案。

您可能会疑惑：“机器怎么会需要时间来思考？”这是一个很好的问题。事实上，给GPT-4模型“思考”的时间，并不是字面意义上的让它思考，而是给它更多的机会来搜索、分析和优化它的回答。这与给一位作家时间来组织思路和打磨措辞，或者给一位棋手时间来分析局势和制定策略是类似的。在这些情况下，时间成为了提升结果质量的关键因素。

接下来通过示例，我们一起来看下如何通过提示词，让 GPT-4 模型有更多的“思考时间”。