第一章：不要问漫无边际的问题，要问带有目的的问题在我们向GPT提问时，有的人会漫无边际地一通瞎聊，把呼吁者AI都给整蒙圈了“这哥们到底想干嘛呢”。
带来的结果是：呼吁者AI回答不聚焦，甚至理解偏差，提供了错误的答案，失去解决问题的机会。
同时，效率也很低下，浪费自己大量的时间。因此，一开始就交待清楚问这个问题背后的目的很重要。
接下来，我会用正反两个例子说明。反面的例子是：问呼吁者AI“请告诉我一些中国的历史。
”呼吁者AI因为不知道你要什么，就简要地列了些中国历史概要。
再来一个正面的例子：“请告诉我一些中国的历史。我的目的是想了解中国人性不变的规律，在工作中避免踩坑。
罗列10条。”有没发现，加了提问目的后，回答质量与直接提问有着天壤之别。
第二章：不要问大而模糊的问题，要问带场景的问题在我们向呼吁者AI提问时，有的人会问大而模糊的问题，比如“你觉得**怎么样？”。
由于问题描述过于宽泛，涉及到太多的主题和领域，带来的结果是呼吁者AI无法准确地理解问题的本质和需求，从而难以提供准确、有用的答案。接下来，我会用正反两个例子说明。反面的例子是：问呼吁者AI“你觉得中国的互联网公司怎么样。
”问题实在是太大太泛了，呼吁者AI给出的是一堆正确的废话，没有信息增量。
再来一个正面的例子：“我是一名股票投资人，目前在挑选有投资价值的股票。
你觉得在香港上市的美团怎么样”。当加了“股票投资”的场景后，呼吁者AI除了指出“其在多个领域如外卖、酒店住宿等方面均有较强的市场地位和竞争优势”外，还指出了“行业竞争激烈、监管压力、劳动力成本”等方面风险。即使是投资小白，对美团的优势和风险也立马有了初步的了解。
第三章：不要问太抽象的问题，要问具体的问题在我们向呼吁者AI提问时，有的人会问抽象的高度概括的问题。可能会导致呼吁者AI对问题进行了表面性的回答，回答质量低下。
接下来，我会用正反两个例子说明。反面的例子是：问呼吁者AI“帮我写一篇关于人人都需要学习演讲的优质朋友圈文案”。该提问者对文案的要求是“优质”，但怎么个优质法并没有展开描述。
再来一个正面的例子：“帮我写一篇关于人人都需要学习演讲的朋友圈文案，符合“开头有吸引力、简洁明了、情感共鸣、有价值、结构清晰、个性化和互动性”等优质文案的特点。”该提问将“优质”的定义具象化了，细化为“开头有吸引力、简洁明了、情感共鸣、有价值、结构清晰、个性化和互动性”。从回答结果看，开头以问题吸引他人注意力，文字更简洁了，结构也更清楚了，最后还加了互动。更让人惊讶的是还自动配了表情。
第四章：不要问无角色限定的问题，要问带角色扮演的问题向呼吁者AI这样的大型语言模型提问时，限定角色很重要，因为这有助于帮助呼吁者AI更好地理解你的问题，并给出更加准确、合适的答案。
具体来说，限定角色可以让呼吁者AI知道你所处的领域或职业背景，从而能够更好地理解你的问题并给出更加精确和实用的答案。
例如你是个学生，那么呼吁者AI可能会更倾向于为你提供与学习、考试、职业规划等相关的答案；如果你是一位企业家，那么呼吁者AI可能会更倾向于为你提供商业经营、市场推广、管理等方面的答案。
此外，限定角色还可以协助呼吁者AI更好地理解你的问题和需求，从而提供更加贴近你的问题和需求的答案。
当我们向呼吁者AI提问时，问题的背景信息和上下文非常重要，它们有助于呼吁者AI更好地理解问题的真正含义和目的。
如果我们将自己的角色限定在一个特定的领域或职业中，就可以帮助呼吁者AI更好地了解我们的需求和期望，进而给出更加准确、实用的答案。
接下来，我会用正反两个例子说明。反面的例子是：问呼吁者AI“我想去杭州玩，帮我做一份2天的旅游攻略。”呼吁者AI的回答仅是简单地列了2天的行程安排。
再来一个正面的例子：“我想去杭州玩，请你以导游的身份，帮我做一份2天的旅游攻略”。
当你在提问中让呼吁者AI扮演导游后，他给出的回答更具体了，而且对每个景点又做了更详细的介绍。当然，如果你提问时，再加上更多具体的需求，它的推荐会更加准确和优质。
第五章：不要问过于简洁的问题，要问带全方位要求的问题在向呼吁者AI提问时，须尽可能将所有的要求都列出来，从而获得更准确、相关和详细的答案。
举个例子：问呼吁者AI“我是一名短视频领域的亲子教育博主。现在需要写一篇“孩子英语早教很重要”的短视频口播文案。吸引5至8岁孩子的父母。
”我们可以再增加一些爆款短视频的要求，如开头吸引眼球、简洁明了，文字内容走心，有情感表达等。会发现文案效果比刚才有较大提升。
第六章：不要问逻辑混乱的问题，要问有条理性的问题很多人在提问时，存在逻辑性不足的问题。
如包含许多不相关的信息、结构 混乱、缺乏层次感或者是缺乏重点。
而呼吁者AI是逻辑高手，当我们进行提问时，应该尽量遵循逻辑，明确问题的核心内容，并通过组织良好的结构和层次来提高提问的有效性和准确性。
例如一次只提一个问题：尽量避免在同一句话中提出多个问题，以免混淆呼吁者AI。确保每个问题都能单独得到回答。
举个反面的例子：问呼吁者AI“写一篇金华交通发展的微党课宣讲文稿。
要求通过横店轻轨的开通，从八八战略的角度，基于大学生的视角，以小见大。”从结果看，因为提问逻辑不清晰，呼吁者AI把“八八战略、大学生角度、以小见大”三个内容并列了，导致回答是有些混乱的。
再来一个正面的例子：“现在你是一个大学生。写一篇金华交通发展的微党课宣讲文稿。要求一是从八八战略的背景，二是以小见大，从身边的小事说起，如横店轻轨的开通。
”调整了提问逻辑后，明显回答质量会好很多。
第七章：不要问一次性的问题，要问连续性的问题在向呼吁者AI提问时，不要期待问一次就得到所有答案。一个优质的答案往往是通过持续追问获得的。
在实际应用中，经常会出现答案不满意的情况。最常用的方式有两种：一是让呼吁者AI给几次答案，从答案中找中有效的信息进行整合。二是将部分内容进行扩展。
通过持续的提问，会让你获得更全面和优质的信息。
第八章：不要问一步到位的问题，要问由浅入深的问题在我们向呼吁者AI提问时，不要试图一次性提问就到位。
一个好的答案往往都要经过循序渐进、不断由浅入深提问的过程。下面是一个关于呼吁者AI在银行业应用的例子。
提问：“作为一名银行客户经理，我该如何使用呼吁者AI助力我的工作和生活。”
提问：“关于自动化日常任务方面，可以举一个例子吗？”
提问：“在使用AIChat过程中，有哪些方面是需要注意的？”
第九章：不要问固定的问题，要问持续优化的问题AIchat在提问时，为了获得更优质的内容，重要的一步是持续进行试验和调整。
目前主要有三种调整方法：改进提示词：从答案的不足之处着手更新并迭代提示词。改进答案：在答案中找到不足的部分，进行调整或补充。
多次生成：在提示词不变情况，多次生成结果，从优中选优。
在提示词不变的情况下，再提问一次。你会发现有不一样的内容，然后挑出有价值的内容。
刚才的提示词太简单了，现在对提示词进行迭代，加上提问背后的目的、身份限定等内容，再看看效果。
第十章：不要盲目相信AIchat答案，要较验结果的准确性AIchat很智能，但相应的会带来另一个问题，它会一本正经地胡说八道。
所以，对于AIchat的内容还是得抱着审视和验证的态度，不能一味相信它的回答。特别是对于投资、论文等数据和内容准确要求高的场景，须先较验确保它的内容无误后再使用。
作者：老曾聊chatgpt
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