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开场
作为一名AI培训师，我经常在微信里面收到学员们的咨询：“为什么我输入的提示词，AI给的答案总是答非所问？” 或者 “同样的问题，我同事输入的提示词效果很好，为什么我却不行？” ，以及“怎么让AI的回答不那么空泛，言之有物？”
这些问题看似复杂，其实背后的原因很简单——提示词没有设计好。在今天的文章中，我将带你找到答案。
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是人的问题还是AI的问题？
我也会碰到很多人在当AI输出结果不理想时，会觉得AI也没有那么传说中的神乎其神嘛！很多人也会好奇，我是怎么将AI变成生产力的，以及我为啥那么爱chatGPT。
那么我来展示一下我在使用AI的的真实案例中，AI给我的一些回复，大家看看这些回复的质量如何。
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我承认现在已经离不开AI了。它实在是太好用了。而且有一个很重要的原因是，我是会提问的。
至于怎么向AI提问，我在各种课堂、场合都提过很多次，而且会教大家所谓的万能公式。所以“怎么提问”这个话题在本篇文章里面就不过多赘述了。
今天分享的重点是，最好不要这么跟AI提问。
提示词为什么重要？
很多人认为当AI输出结果不理想时问题出在AI本身，而不是他们自己的提示词设计，这其实是一个相当普遍的误解。实际上，AI的智能并不是单向的，它在很大程度上依赖于用户与它互动的方式，尤其是提示词的质量和精确度。
首先，AI依赖用户的指令。尽管AI看起来非常智能，但它的能力在很大程度上是基于用户输入的提示词。AI模型的设计决定了它能够处理大量信息，进行复杂的推理和生成，但它并不是在真空中运行。提示词相当于与AI的沟通语言，好的提示词就是清晰、简洁、有指向性的指令。如果指令模糊或不明确，AI可能就会“误解”用户的意图，生成不相关或不够精确的答案。
其次，提示词影响AI的输出质量。AI并不是主动“思考”问题，它是根据提示词的内容来“寻找”最符合的回答。如果提示词过于模糊，AI会依赖广泛的背景信息生成答案，可能不符合用户预期。反之，精确的提示词可以引导AI生成更符合需求的答案。这就像搜索引擎一样，输入的关键词越精准，返回的搜索结果越贴合你需要的信息。
第三，需要了解我们的期望与AI的局限性。有些用户的期望可能不切实际，认为AI应该完全理解所有复杂的、隐含的需求。实际上，即使它是强大的工具，但它有一定的局限性。提示词设计不当时，AI可能会“迷失方向”，并给出不完全正确的答案。例如，如果提示词中缺乏必要的背景信息或上下文，AI很难准确理解用户的意图。
最后也是最关键的，提示词设计是一种思维能力技能。很多人觉得自己提出的问题已经很清楚，但可能忽略了提示词设计的技巧性。提示词工程（prompt Engineering）其实是一门新的技能，它帮助用户通过正确的方式与AI进行互动。这包括明确的问题描述、适当的背景信息、对输出格式的期望等。随着AI技术的普及，越来越多的人会发现有效的提示词设计能够极大提升AI的回答质量。
写提示词时8个常见的反面案例
提示词的质量直接决定了AI能否理解我们的需求并给出精准的答案。为了帮助你避开这些误区，接下来我将通过8个常见的反面案例，详细解析写提示词时容易犯的错误，以及如何改进的建议。大家也可以排查一下，自己有没有类似的情况。
提问不够明确
提示词：“给我一些有关用户体验设计的建议。”
问题分析：提示词没有明确具体是针对哪个方面的用户体验设计（如网页设计、移动应用，还是具体的功能模块），导致AI的回答可能过于宽泛。
改进建议：“给我一些关于提升电商网站用户体验的建议，特别是针对产品搜索功能的优化。”
改进效果：提供了具体情境（电商网站）和功能模块（产品搜索），使AI的回答更加聚焦和实用。
提示词：“如何提升销售业绩？”
问题分析：没有明确指明行业或销售模式（如B2B或B2C），AI可能会给出一般性建议而非具体策略。
改进建议：“在B2B软件销售领域，如何通过内容营销策略来提升销售业绩？”
改进效果：明确了行业和策略类型，AI可以提供更具针对性的建议。
提问不够具体
提示词：“讲讲用户增长策略。”
问题分析：用户增长策略涵盖多个层面，如获取新用户、提高留存率等，范围过于广泛。
改进建议：“分享三个关于提升移动应用用户留存率的策略，并附上具体实施案例。”
改进效果：具体化了目标，使AI回答更具深度和操作性。
提示词：“如何进行有效的时间管理？”
问题分析：时间管理方法有很多种，用户可能想要某种具体的方法。
改进建议：“如何在远程工作环境下，利用时间块方法进行高效时间管理？”
改进效果：针对具体场景，提供了更精确的提示。
提问过于封闭或泛泛而谈
提示词：“为什么公司应该使用社交媒体进行营销？”
问题分析：提示词假设了一个片面的结论，可能忽略其他有效的营销渠道。
改进建议：“讨论公司使用社交媒体营销的优缺点，并比较其他营销渠道的效果。”
改进效果：开放讨论，使AI能够给出更全面的回答。
提示词：“谈谈人工智能的未来。”
问题分析：范围过于广泛，难以给出具体的回答。
改进建议：“探讨未来十年人工智能在医疗行业中的应用趋势和挑战。”
改进效果：限定了主题和时间范围，使回答更有针对性。
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问题中的目标过大
提示词：“我需要帮助。”
问题分析：没有明确说明需要哪方面的帮助，AI无法生成有用的内容。
改进建议：“我需要关于提升数据分析能力的学习资源推荐。”
改进效果：明确了帮助的具体方向，使AI可以给出有效建议。
提示词：“写个文案。”
问题分析：没有指定文案的类型、风格或目标受众。
改进建议：“写一篇针对年轻消费者的新品发布社交媒体宣传文案，突出环保和可持续性。”
改进效果：提供了清晰的方向，AI生成的内容更符合用户需求。
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提问中缺少数据与事实
提示词：“告诉我一些关于人工智能的案例。”
问题分析：没有限定AI领域的具体信息点，也没有明确要求事实支持。
改进建议：“请用实际案例说明人工智能在金融风险管理中的应用。”
改进效果：要求实际案例，使回答更具体和可信。
提示词：“解释一下为什么电动车更环保。”
问题分析：缺乏具体的数据和事实，可能导致回答泛泛而谈。
改进建议：“提供数据对比，解释电动车与传统燃油车在碳排放和能源消耗上的差异。”
改进效果：要求数据对比，使回答更加可靠。
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提问时没有交代清楚假设前提
提示词：“如果我有一家公司，怎么做市场营销？”
问题分析：没有明确说明公司的类型、规模或市场，AI的回答可能不够精准。
改进建议：“如果我有一家小型技术初创公司，如何有效进行低预算的数字营销？”
改进效果：提供了公司类型和预算范围，使AI的回答更具有针对性。
提示词：“给我一些投资建议。”
问题分析：没有明确投资的对象、时间范围或风险承受能力，导致回答可能不具针对性。
改进建议：“对于一名中等风险承受能力的年轻投资者，当前的股市状况下有哪些投资建议？”
改进效果：明确了投资者类型和市场状况，使AI可以给出更精准的建议。
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问题本身过于宽泛
提示词：“如何在公司内部推动创新？”
问题分析：问题过于宽泛，缺乏具体场景。
改进建议：“在一个保守的金融机构中，如何通过员工激励措施推动创新？”
改进效果：聚焦到具体情境和方法，使回答更有参考价值。
提示词：“写一个新的市场推广计划。”
问题分析：问题宽泛，缺乏具体的目标市场和产品信息。
改进建议：“为一款新型健身设备编写一个市场推广计划，重点在于在线广告和社交媒体营销。”
改进效果：更聚焦的目标，使AI的生成内容更有用。
提示词：“教我如何编程。”
问题分析：问题过于宽泛，没有指定编程语言或目标应用领域。
改进建议：“教我如何使用Python编写一个简单的爬虫程序。”
改进效果：明确了编程语言和具体任务，AI的指导更有针对性。
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超出现实的不够实际的问题
提示词：“请给我一个月赚100万的方法。”
问题分析：过于理想化，缺乏实际可操作性。
改进建议：“请给我一些关于如何通过线上教育课程增加收入的可行建议。”
改进效果：提出更现实的目标，使AI的建议更具操作性。
提示词：“怎么能让全公司都用上最新的AI工具？”
问题分析：缺乏步骤性和操作指南，问题不具实操性。
改进建议：“如何在一家公司内部推动AI工具的采用？请提供具体的培训和推广策略。”
改进效果：针对执行过程，AI可以提供更实际的步骤和方法。
提示词：“如何快速成为行业专家？”
问题分析：缺乏具体步骤和实践路径。
改进建议：“如何通过系统学习和实战经验，快速提升在数字营销领域的专业水平？”
改进效果：明确了学习和实战的路径，使回答更具可操作性。
通过这些常见的提示词反面案例，相信你已经对如何更有效地与AI互动有了更深入的理解。AI的强大不只在于它的技术本身，还在于我们如何与它沟通。
学会写出清晰、具体、有目标的提示词，不仅能让AI更好地为你服务，还能帮助你提高工作效率，获得更准确的结果。希望这篇文章能让你在使用AI时少走弯路，多收获精彩。别忘了，AI是工具，而我们才是引导它发挥作用的关键！
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