尽管 ChatGPT很聪明，但是涉及到上下文和复杂条件代码列举例子时还是容易出错，最近就错误地解释了SQL的最左匹配原则，所以使用 ChatGPT进行辅助学习有一些需要注意的地方

尽可能保证上下文干净

如果是一个完全未知的领域和内容，请先问大纲，遵循是什么，怎么用，为什么依次提问，如果顺序有误，或者回答不理想请刷新 ChatGPT，或者新开对话，否则尽可能回答错误答案。

举代码例子说明时要小心

ChatGPT对于代理举例说明更容易出问题，尽可能保证上下文干净的情况下进行代码举例请求。

使用ChatGPT问题遵循循序渐进，由大到小

在使用ChatGPT中对问题进行追问时，容易过于深入，忽略了学习的层次，要注意追问的深度，避免在浅层次前缀概念都没有弄清楚的情况下过于深入，导致反复询问类似的一个问题而无法理解。

部分内容无法帮你分担模块，而只能帮你优化过程，即提升效果而不能减少总工作量

对应华为eNSP实验中验证路由器转发机制这块，通过我的描述，ChatGpt给出的直接答案是PC1直接因为找不到PC2 MAC地址而发了ARP到端口一，这和实际抓包得到的相差甚远，实际上因为路由器是三层设备，如果PC1 MAC表找不到PC2 MAC地址，会先通过ip协议转发到路由器端口。