《秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器》

什么是提示词（绪论）：绪论开头引了穆斯塔法·苏莱曼的一段话，说五年内每个人都可能有一个能听懂自然语言、替自己跨应用程序办事的 AI 私人助手。作者接着说，人人都可以按自己的需要打造 AI 助手，前提是会写提示词。

换句话说，提示词的设计水平，直接决定AI助手的能力上限。

绪论

提示词（Prompt）是为了辅助、引导提问而给出的关键词、短语或句子。书里的例子：“这部电影好看吗？”是提问；加上“请从剧情、演员表现和视觉效果三个方面”，就是提示词，两者合起来才是一个完整、具体的问题（绪论）。

也就是说，我们要学会用AI能够理解的方式对话，让AI准确理解我们的意图，才能更好地引导AI给出我们想要的答案。

绪论

为什么要学（绪论）：作者列了四点好处。一是沟通更高效，一次就把意图说清，不用反复确认；二是减少误解，比如在搜索引擎里搜“如何学习编程”，结果泛泛而谈，改搜“Python编程入门教程”就能直接找到资源（Python 是一种编程语言）；三是输出质量更高，让 AI 写诗时给出“秋日黄昏，落叶纷飞”，它更容易写出秋天的意境；四是可以按个人风格定制工作汇报、文章和设计。

提示词的好坏，不仅影响AI的理解力，还决定了其输出内容的准确性和有效性。

绪论

设计提示词的5个核心策略（绪论）：每条都配一个“普通提示词”和改进后的提示词。

• 明确目标：先想清楚要 AI 提供信息、给建议、生成内容，还是执行命令。“写一篇文章。”目标模糊；改成写绿色能源发展、重点分析太阳能的优势和挑战，主题、方向、重点就都有了。
• 具体化指令：写清范围、重点、格式、风格。“总结一下这份报告。”不如“请总结这份报告的结论部分，突出其中数据分析的部分，表达简洁。”
• 分步设计：复杂任务拆成几步。不要一句话要一份公司年度报告，而是先列出主要财务数据，再据此写财务分析，最后综合前两部分写总结段落。
• 提供参考文本：给一段样文，让 AI 照着风格、结构和深度写，特别适合写作这类创意任务，比如附一段推广邮件的开头。
• 调整和优化：通过多轮对话观察回应、测试、微调。“解释这段文本的含义。”可以改成要求详细解释关键术语、并举例说明应用场景。

提示词设计是一个持续优化的过程，即使是经验丰富的用户，也很难一次性设计出完美的提示词。

绪论

提示词框架（绪论）：作者问，有没有一个框架能解决生活中的大部分问题？他的回答是“当然有”。这个结构化模板适合需要系统性输出的任务，如角色描述、计划制订、报告撰写。

提示词框架由角色、目标、背景、技能和要求5个部分组成。

绪论

• 角色：AI 在任务里扮演谁，如项目经理、市场分析师；
• 目标：要达成的核心目标，必要时列出辅助目标；
• 背景：任务情境，执行前要满足的条件或已知事实；
• 技能：完成任务必须具备的能力或知识；
• 要求：标准、风格、质量、格式。

书中的例子是写一份市场分析报告：角色是市场分析师；目标是全面、准确，提出可行的市场策略；背景是公司要拓展新市场、已收集了一些数据；技能是熟悉市场分析方法、会分析数据；要求是真实可靠、分析深入、结构清晰（绪论）。

1. 对话式提问：让沟通更加人性化（方法 1）：领导在微信上发来“辛苦了”三个字，怎么回？作者说，与其苦想，不如让 AI 生成几句，自己挑一句。只问领导说了辛苦了该怎么回，AI 给出一串客气、轻松、表示感激的备选，作者说“回复很多，但缺乏针对性”，原因是缺少对话的具体场景和上下文。好的提问补上场景（和团队一起加班完成工作后），再提要求（有礼貌、简洁、表达感谢），AI 就能给出一条合用的主推回复和两条备选。

对话式提问是给AI提供对话的背景及上下文信息，让AI在对话情境中协助我们找到恰当的回复。

方法1 对话式提问

在使用对话式提问时，你提供的信息越详细，AI生成的回复的质量会越高。

方法1 对话式提问

• 可以提供的七类信息：对话主题、对话角色、对话场景、对话目的、对话语境（上下文）、语言风格、对话长度。作者说实际用时不必都写出来，但要心中有数，以便随时调整。
• 对比：“对同事的帮助，如何表达感谢？”改成“同事在我遇到技术难题时给予了很大帮助，我要怎么说才能表达感谢，同时增加未来合作的可能性？”；回应客户感谢时，也补上“提到会推荐我们公司给其他人”这个情况和“加深与客户的关系”这个目的。
• 案例：写小说对话，设定森林猎人小帅打猎时遇到一只会说话的野兔，野兔要说服他放下猎枪，作者说 AI“不仅生成了对话，还帮助我们塑造角色形象、构思故事”；书店客服让 AI 整理常见问题，生成一本问答手册。
• 注意：作者说，DeepSeek 生成的对话更贴近人的真实情感和实际需求；但它提供的信息，尤其是数据，仍要核实真伪。

2. 关键词提问：让回答更具针对性（方法 2）：领导让你负责一个没接触过的新项目。问“领导，这个项目我没接触过，该咋做呢？”，领导可能不给明确答复，甚至以为你不想干；问“领导，为了完成这个项目，我应该先分析市场需求还是先制订预算计划？”，里面有两个明确的关键词，领导就能给出方向。作者说，这个场景里可以把领导看作 AI。

关键词提问是指将关键词放在问题或指令中，帮助AI更准确地理解问题，让答案更具针对性。

方法2 关键词提问

• 三个技巧：确定问题核心，比如想留住网站用户，核心词是用户留存率，就问“如何提高电商网站的用户留存率？”；使用专业术语，比如在搜索引擎优化（SEO，让网页在搜索结果里排得更靠前）领域问“如何优化长尾关键词以提高网页排名？”；结合具体情景，比如餐厅老板问“在高档餐厅中，如何通过个性化服务来提升顾客满意度？”
• 对比：“如何让PPT更好看？”改成“如何让PPT的排版视觉效果更好看？”；“如何赚到第一桶金？”改成“新媒体编辑如何在三年内月入过万元？”；写春天的诗，加上“模拟王维的风格”；画向日葵油画，加上“模仿凡·高的风格”。
• 案例：一家职场技能在线教育公司让 AI 列出 10 个时下热门的职场关键词，用来提高网站的搜索排名；数据分析师把数据交给 AI，再按“市场份额、用户偏好、竞争对手”“购买频率、购买行为、流失率”这样的关键词组下指令。
• 注意：提问者对相关领域要有一定了解，事先梳理出核心词汇。

关键词越抽象，AI的理解就越不准确，越容易造成歧义或多重解读。关键词越清晰、越具体，得到的回答内容越容易达到预期。

方法2 关键词提问

3. 指令式提问：确保得到更精准的答案（方法 3）：作者拿领导布置任务作比。普通的领导只说要和某品牌合作出个宣传方案、后天交；优秀的领导交代清楚节日、产品、目的、目标人群、每日安排、用 PPT 不超过 10 页、周五下午 6 点前交。后者信息完整，下属更容易做好。

从某种角度来看，和AI对话，就像给下属布置任务一样。同样的任务，同样的下属，会布置任务的领导总是更容易带领下属完成任务。

方法3 指令式提问

指令式提问，就是提问者限定问题范围以及对回答的要求，通过精确、具体的指令引导AI生成符合预期的、更具针对性的回答。

方法3 指令式提问

• 好指令的四个原则：结构清晰，可以借助常用的 5W 结构（Why、Where、What、Who、When，即为什么、在哪里、做什么、对谁、什么时候）；重点突出，指令复杂时用换行把每一条分开；语言简练，多用短句；易于理解，多用量化或具体场景的词，比如与其说“篇幅不要太长”，不如说“控制在300字以内”。作者说，掌握常用的结构化提问思路，是用好这个方法的关键。
• 对比：常规提问只说“请你帮我为这款牙刷写一个中秋节的营销活动策划案”；好的提问按 5W 分段写清为什么做（和七七牙刷品牌合作、中秋节到了）、在哪里做（线上、对方自营店铺）、做什么（含中秋在内 3 天的活动主题和宣传细节）、面向谁（25～35 岁职场白领，卖点是出差携带方便、刷头替换方便、充一次电用一个月）、什么时候交。写朋友圈“种草”文案，要求用“发现—体验—回味”结构；写短视频脚本，写清主题、目标受众（3～15 岁孩子的父母）和时长 1 分钟。
• 案例：制订工作计划，提示词分任务背景、已有素材（999 元一人的课程、一万名老客户）、当前任务（第二季度业绩 500 万元）、参考案例四段，请 AI 给几套方案；企业培训讲师用黄金三点法（是什么—为什么—怎么做）请 AI 生成两天的“直播带货”培训大纲，细化到二级标题，含实操环节和时间。
• 注意：多积累好的提问结构；不清楚会议记录、公文这类文体的写法时，先让 AI 给出写作框架，再让它按框架生成内容。

4. 角色扮演式提问：秒变专家的AI更睿智（方法 4）：要制订健身计划，你会找大学生还是健身教练？大多数人选教练。作者说，指令式提问适合很了解自己需求的专业用户，角色扮演式提问则是先给 AI 一个专家身份，角色设定会大大提升回复质量。常用句式有“想让你扮演一名××××”“假设你是××××”“请你担任××××”“你是一位××××”。

• 对比：“请帮我设计一份素食食谱。”前面加上“你是一位营养师”；要 10 个 AI 主题的新媒体选题，前面加上“你是一位资深的新媒体文案创作者”。
• 案例：大学老师备课，先让 AI 扮演大一学生，说出学“拉斯韦尔模式”（传播学的一个经典模型）可能遇到的难点，再让它扮演传播学老师，针对理论太抽象这个难点举例讲解；让 AI 扮演商务谈判专家，回应对方“价格太高”的顾虑；扮演心理咨询师，倾听工作压力和失眠的烦恼；设计游戏对话，设定三国时代，用户扮貂蝉，AI 扮吕布。
• 注意：角色扮演可以和指令式提问一起用；AI 掌握的信息有限，有些领域即使给了专家身份，回答也不一定正确。

角色扮演式提问可以与指令式提问一起使用，专业的身份加上明确的指令，有助于提问者得到更优质、更精准的回答。

方法4 角色扮演式提问

5. 示例式提问：让AI快速理解你的需求（方法 5）：甲方要“五彩斑斓的黑”，设计师听不懂；女孩想要“少女感十足的、可爱的”礼物，男孩以为买粉色的就行。作者说，分歧来自表达模糊、没有参照物；就算指令很具体，每个人的理解仍有偏差，最好的办法是给对方一个示例。和 AI 沟通也一样。

示例式提问就是提问者明确地给出想要的东西或者内容的示例，减少AI理解的偏差，帮助AI生成的内容无限接近示例的风格，更精准满足提问者的需要。

方法5 示例式提问

• 对比：“帮我写5条小红书笔记的标题，推荐眼霜。”改成先给 3 个小红书爆款标题，让 AI 总结它们的共同点，再按这些特点写 5 个；写短视频口播脚本，附上一段爆款脚本，请它先学习、总结优点再创作；当课程助教给学员写回复，附上一段回复话术作参考。
• 案例：写商业计划书分两步，先让 AI 给一个优秀商业计划书的结构示例，再要求“请按照这个结构示例，为我提供轻食餐饮零售商业计划书的大纲。”；许多 AI 绘画工具的“以图生图”功能，也是示例式提问的一种。
• 注意：示例要有代表性、和问题紧密相关；给出示例后，可以先让 AI 总结示例的特点，确认它理解了关键点；示例要突出重点，避免无关细节干扰。

6. 引导提问：激发AI的创造力（方法 6）：作者从头脑风暴说起：开会能带来多个方案和新视角，有了 AI 就不必拉很多人开会。他的核心技巧是在问题前加上“让我们思考一下”，这样 AI 会生成经过“深度思考”的文本，对经常写作的人很有帮助。

引导提问是一种鼓励AI提供详细、完整且带有主观见解的提问方法。

方法6 引导提问

• 三点做法：用开放性问题，不问只能答“是”或“否”的问题；用“为什么”“怎么样”“请描述”这类短语开头；追问，比如“还有其他的想法吗”“不管想法多疯狂，我都想听听”。
• 对比：“你觉得AI的出现会影响人类进化的速度吗？”前面加上“让我们讨论一下”，后面加上“请一步步思考。”；“如何提高工作效率？”改成先问工作中哪些情况造成效率低下、分析根源，再问该采取哪些措施。
• 案例：专家智囊团，设定三位专家（乔布斯等），请 AI 分别以他们的身份和思维方式审视自己的决策，比如在线教育公司怎样应对 AI 的冲击；职业规划，让 AI 扮演“苏格拉底式的导师”，不直接给答案，而是一步步提问、引导学生拆分问题。
• 苏格拉底式提问：古希腊哲学家苏格拉底的提问方法，又称苏格拉底式教学法，用一连串有针对性的问题引导对方深入思考。作者列出它的四个特点：引导性、层层递进、提倡反思、逻辑性强。
• 注意：请 AI 扮演的专家最好是名人，否则网上没有相关资料，AI 无法从他的视角回答；角色数量可以自由增减，想要更多视角就加几位不同领域的专家。

让AI引导你思考，而不是让它直接给你参考答案，你可以进一步了解自己，做出更适合自己的职业或者人生规划。

方法6 引导提问

7. 发散提问：让AI提供多种创意思路（方法 7）：

很多时候，问题的答案不止一种，生活的解有无数个，我们需要掌握主动打破思维局限的提问方法——发散提问。

方法7 发散提问

发散提问是指尽可能从多个角度提出问题，从而获得更多的信息和思路，避免视角单一带来局限性的提问方法。

方法7 发散提问

• 好的发散提问有三个特征：开放性，不设过多限制，比如问“如果我们不考虑现有的限制，你会如何设计一个全新的产品来满足用户需求？”；引导性，给出思考的方向，比如提升客户满意度时点出服务质量、产品性能、售后服务几个方面，再问每个方面能采取哪些措施；探索性，深挖根源，比如“除了薪酬和福利，还有哪些深层次的原因可能导致员工满意度下降？”
• 对比：“VR技术在哪些领域创造价值？”改成“除了游戏行业，VR技术还能在哪些领域创造价值？”（VR 即虚拟现实）；“这个商业模式复制到其他行业可以成功吗？”改成“如果将这个商业模式复制到其他行业，会给行业带来什么变化？”
• 案例：请 AI 为公司年会策划至少 10 个人人能参与的互动节目；PPT 培训师请 AI 出一批没有唯一正确答案的开放问题，在课堂上用。
• 注意：AI 的创意可能天马行空，要结合实际筛选；不满意时补充情境或背景，多引导几次。

发散提问并不是让AI漫无目的地作答，不能因为过于注重发散性而忽略关键提示。

方法7 发散提问

8. 摘要提问：快速压缩长篇信息（方法 8）：作者说，让 AI 从复杂文本中提取核心观点、关键事实或重要结论，读者不必逐字读，能省下大量时间。适合读新闻、论文、小说，从领导发来的大段任务里抓重点，也适合整理知识库。

摘要提问是一种让AI阅读长文本内容后，提供简短摘要的提问方法。

方法8 摘要提问

• 四条原则：明确目的，如“我想要快速了解这篇文章的内容”；说清原文是什么，原文短就直接发，原文长就指出是哪本书的哪一章、谁在哪里的演讲，最好附上文档文件；指明篇幅和详略，如“请生成一个不超过200字的简短摘要”“请分点提取核心内容”；用结构化的句式，写明总结什么内容、多长、要什么。
• 对比：“请概括图书《哈利·波特》。”改成只概括这个系列第一部的情节，并要求详细；“请精简以下文字”改成“请分点提取以下文字的重点内容”。
• 案例：知识库资料杂乱，请 AI 围绕“如何提高工作效率”这一主题分点概括，或用表格列出影响工作效率的因素；平面设计师把客户对一张运动耳机海报的需求交给 AI，请它提炼海报风格；把领导的一段谈话交给 AI，请它提炼下一步的工作目标。

9. 归纳提问：对信息快速分组（方法 9）：错过周会，问下属“小王，今天的会议有什么内容？”，他会从头到尾复述流程；如果问市场部、销售部、研发部本周的工作重点分别是什么、月底活动选了哪个版本、我们部门有没有新增的跟进事项，他会自动分类归纳。作者说，这里可以把小王看作 AI。

归纳提问是指通过提问要求AI从一些相关的事实中找出它们之间的共性或规律，然后总结出结论的提问方法。

方法9 归纳提问

• 四个技巧：明确归纳目标，写清目的、范围和输出形式；提取关键信息，从文本、邮件、会议记录里挑出和目标相关的部分；按主题、时间、优先级等维度分类整理；对分类后的信息做比较和综合，找出联系。书中还列了五类常用词：表示总结（归纳、概括、总的来说）、表示分类（分为、属于哪一类）、表示比较（相同、对比、和……相比）、表示举例（例如、以……为例）、展示细节（具体来说、详细说明）。
• 对比：“请提出改善团队氛围的建议。”改成请 AI 从沟通机制、激励机制、团队文化和工作环境四个方面归纳具体措施，并说明预期效果；问项目进度时，同时要它指出可能影响按时完成的风险和预防措施。
• 案例：老师请 AI 根据成绩数据归纳各科平均分、高低分分布，以及进步或退步明显的学生群体的特征；社区请 AI 根据调查和居民反馈归纳环保需求，提出至少三个活动建议并分析可行性。
• 注意：按一个框架归纳更容易发现规律，归纳后的信息要层次清晰；范围要适中，太宽则杂乱，太窄则失去意义。

10. 多项选择提问：快速决策，告别选择困难症（方法 10）：作者说，AI 给的答案过多，并不是好事。管理者要给基层员工挑一个培训方向，只说“请推荐适合我们公司基层员工的培训方向”，AI 列出一大堆类别和小项；给出团队协作、领导力、沟通技巧三个方向让它选一个，它就明确推荐沟通技巧，并说明理由。作者的点评是，前一个回答“虽然很全面，但提问者很可能因此陷入纠结的境地”。

多项选择提问是一种通过给出多个选项，让AI从中选择一个最合适的选项的提问方法。

方法10 多项选择提问

• 四个步骤（以推广一款新 AI 工具为例）：明确核心问题，如“如何在初期推广一款新推出的AI工具？”；设计几个合理、互相排斥、尽量覆盖全面的选项，如媒体广告、内容营销、短信营销、线下推广活动；用清晰的句式让 AI 在选项中选择；必要时补充背景，如目标用户是 25～40 岁的科技产品爱好者、预算有限、主要想提高知名度。
• 常用句式：“在以下选项中，哪一个最符合……”“如果……，你会选择以下哪个选项？”等。
• 对比：“哪种方式最适合理财新手？”改成在股票、债券、黄金、房地产中选一种，作者同时提醒，投资收益与风险并存，AI 的建议只能作参考；“宅男如何减肥？”改成说明自己的生活方式，在有氧运动、健身房锻炼、瑜伽、跳舞四项里选。
• 案例：在三款拍照手机里选一款；在石油和天然气、可再生能源、传统零售、纸张制造中判断未来五年哪个行业增长最快，并说明原因；请 AI 出一套历史选择题。
• 注意：选项要与主题相关，避免明显错误的选项；数量要适中；选项的描述要清楚，避免含糊、易生歧义的词。

11. 迭代式提问：让答案越来越对你的口味（方法 11）：客户说产品连不上网。客服只问“请问您的网线是不是有问题？”，客户会觉得敷衍；好的客服先道歉，再依次问网络和路由器是否正常、有什么错误提示、重启过没有、别的设备能不能连同一个网络，最后初步判断是产品设置的问题，转给技术支持。作者说，这里客户相当于 AI，客服就是提问者。

迭代式提问是一种通过逐步细化、深入和修正问题的提问方法，以促进对话双方对问题本质和细节的共同理解和探索。

方法11 迭代式提问

好的迭代式提问具有循环性和互动性的特点，提问者会不断根据对方的回答调整提问，形成一个动态的、逐步深入的问题链。

方法11 迭代式提问

• 七个技巧：先用宽泛的问题定方向；根据回答把下一问变具体；连续提问逐步细化；发现新问题就追问；多用“你觉得……怎么样？”“还有其他需要考虑的因素吗？”这样的开放式问题；一个阶段结束时确认理解、做个总结；再循环上述过程。
• 对比：“西双版纳有哪些好玩的地方？”改成四轮：先说下周一出发，问必去且性价比高的景点；再问预算内的住宿和交通；再问特色美食；最后把五天行程排出来，请 AI 评估是否合理。其他例子还有：开发一个提升注册效率的功能模块，从初步建议问到技术选型、系统设计和测试；客服先问怎样安抚着急的客户，再问怎样引导他找到故障原因，最后请 AI 优化给客户的方案说明；读杜甫的《登高》，依次问表达了什么情感、为什么会有这种情感、诗里怎样表达、还有哪些诗表达同样的情感；做工作计划，先问从哪些方面着手，再要求按重要程度、优先级、预计用时和完成标准做成表格，最后加上进度和复盘。
• 案例：自学编程，三轮依次问“如何从零学会Python？”“有没有适合自学者的免费资源推荐？”“能否提供一个每天学习1小时的学习计划？”；做营销，三轮依次问 AI 在营销中的主要应用、哪些品牌用 AI 提升了转化率、拆解一个案例的具体策略。
• 注意：尽量提供背景、约束条件等相关信息；对 AI 的每个答案都要思考、调整，再优化下一问。

使用迭代式提问，提问者需要不断地给予AI明确的反馈，这样才能让AI更精准地了解提问者的需求，从而持续优化答案。

方法11 迭代式提问

12. 约束提问：精准获取所需内容（方法 12）：作者说，当想要的内容的模板、框架、风格已经明确时，可以命令 AI 在限制条件下生成，比如按固定模板写自我介绍、按给定框架写工作报告、按指定句式造句、把文案改成特定风格。

约束提问就是让AI在给定的框架中，严格依据给定的模板以及特定的风格有限制地作答，从而满足提问者对特定内容的需求。

方法12 约束提问

• 三个要点：明确目的；明确约束条件，比如“请你按照[具体模板]的格式，为我生成[具体任务内容]。”，也可以指定正式、幽默、严肃、轻松等风格和语调；提供示例，请 AI 仿照一个句子的风格和逻辑造新句。
• 对比：改写一句软件更新的文案，加上“幽默轻松的风格”；写国庆放假通知，给出标题、开头语、放假时间、注意事项、祝福语、通知时间六项框架，并要求清晰、简明、表达公司对员工的关心。
• 案例：项目管理，问“我需要在三天内，独自完成市场调研分析报告，我应该如何规划时间？”，AI 按天、按小时排出计划；文艺创作，限定以古代繁华都城的夜晚为背景，故事里必须有一座古老的寺庙、一个神秘的旅人和一场突如其来的暴雨。
• 注意：要 AI 按某种风格写，先问它是否了解这种风格，不了解就先发资料让它学习，再约束提问。

约束提问一般会限制问题的范围，如果限制条件太多或太严格，则可能导致AI在回复中排除一些相关的信息，从而有损回复的广度和深度，因此我们要注意调整限制条件。

方法12 约束提问

13. 对立提问：抵御攻击和偏见（方法 13）：下属小李自信地展示推广方案，却忽略了风险。问“小李，你的方案确定可行吗？”，他可能以为你没信心，反而更卖力地讲优点，“甚至会夸大事实或胡编乱造”；问竞争对手会怎样应对、可能采取什么措施阻止我们，才能让他想到风险和漏洞。作者说，这里可以把小李看作 AI。

对立提问是一种通过引入不同观点的信息来激发AI思考的提问方法。这种方法强调挑战、质疑，促使AI从新的角度看待问题，尽可能地避免产生偏见。

方法13 对立提问

• 六种模式：反面思考（这个计划失败了会有哪些负面影响）；反向思考（如果目标完全相反，你会怎么做）；对比思考（和类似方案比有哪些优劣）；反转思考（站在对方立场会怎么看）；对立观点（持相反观点的人有哪些论据）；反问（如果你的决策是错的，正确的做法是什么）。
• 对比：“自动驾驶技术能消除所有交通事故吗？”改成“自动驾驶在哪些情况下仍然可能导致交通事故？有哪些不确定因素可能影响安全性？”；问远程医疗平台怎样更准确，改成假设它在某些情况下做不到面诊那样准确，该怎样保证患者安全、弥补不足。
• 案例：家庭教育，换位提问“如果我是一个不喜欢被限制的孩子，我会如何看待家长试图让我变得更加自律？”；商业谈判，一家太阳能技术初创企业要和能源巨头谈合作，假设对方对技术有保留、或觉得别家技术更有吸引力，问对方可能提出什么替代方案和顾虑、我方该怎样调整策略。
• 注意：可以设计两个或多个对立的情境让 AI 分别分析；在提问里加入具体案例或数据；根据回答不断调整提问方式。

14. 循环提问：让AI自动升级（方法 14）：

在雕刻艺术品时，每一次雕刻都是在前一次的基础上进行的，使得作品更加完善、更加精美。同样，使用AI进行循环提问的过程，像是在一次次地“打磨”答案，让答案变得更加贴合用户的需求和标准。

方法14 循环提问

循环提问是一种通过反馈结果，不断优化问题并改进AI的答案的提问方式。其核心是通过不断地修改和细化问题，从而得到更准确、更满意的答案。

方法14 循环提问

• 四个步骤：先提问要一个答案；观察结果；再问“接下来请你给出一个更好的方案，并且解释新方案为什么更好。”；重复后两步，直到满意或无法再改进。
• 对比：写一首春天的诗，第一轮要求更有创意和感情、并解释为什么，第二轮要求更符合现代人的审美和情感；书中展示的结果是从一首七律一步步改成了一首用现代意象写的新诗。设计咖啡店标志（logo），先要简洁有吸引力，再嫌它普通、要更有创意和个性，最后要颜色更丰富。
• 案例：教学内容，先问“什么是三角函数？”，嫌定义难懂，要一个容易理解的版本，再要更简单、带具体案例的版本；伴侣常因生活习惯吵架，先问怎么办，再要一个实用性更强的具体方案。
• 注意：在循环中逐步把问题细节讲清楚；认真判断每次答案是否满足需求，不满意就调整；保持耐心。

15. 信息整合提问：高效整合信息并解决问题（方法 15）：作者用拼图作比：单块信息看不出全貌，把多种碎片拼起来才有完整的画面。

信息整合提问就是一种综合性的提问方式，它要求从多个来源、领域或视角收集和分析信息，以构建一个全面、多维度的理解框架。

方法15 信息整合提问

要想更高效地解决问题，达成目标，获取信息是基础，而整合信息是关键。

方法15 信息整合提问

• 五个整合角度，可以组合使用：按主题、按时间、按观点、跨学科、按媒体渠道。
• 三档对比：为新项目调研两个竞争对手，第一问只要两家公司的基本信息；第二问指明要市场份额、产品特点和价格策略；第三问要求按这三项把两家逐一比较，并用表格展示。作者说，第一种只能拿到基本信息，第二种对信息做了分类，第三种进一步按板块整合对比，便于针对不同对手定策略。
• 案例：从财务数据、产品线、创新能力、竞争对手等方面分析一家公司股票的投资价值；整合三个旅游平台上景点、住宿、交通、餐饮的信息，为一家三口推荐国庆出游目的地并排行程；就 AI 是否会替代人类，请 AI 从学术论文、新闻报道、社交媒体收集观点，分类整理，概述争议焦点，并评估各自的可靠性。
• 注意：答案里混进不相关的信息时，调整问题描述；从不同角度提问，比较答案的异同；从多个角度审视 AI 的答案；关注信息来源是否可靠、权威、及时。

投资是一件收益与风险并存的事，须格外谨慎。AI给出的建议只能作为参考。

方法15 信息整合提问

16. 复合型提问：多维度获取信息（方法 16）：向看过某科技公司新品报道的同事打听。只问“这篇报道提到了什么最新产品？”，得到的信息很少；分四个维度问，依次是基本信息（哪家公司、产品叫什么）、技术细节（有什么独特功能）、市场影响（对市场有什么影响、有没有竞争对手）、用户体验（报道里有没有用户反馈），就能全面了解。

复合型提问是提问者通过一系列相互关联且层次递进的问题，引导AI从多个维度深入探究某一主题或事件，以获取全面、详细且深入的回答的提问方式。

方法16 复合型提问

• 七个技巧：确定主题；构建问题链，以新能源汽车为例，从主要参与者、核心技术，问到对传统汽车行业的影响、消费者满意度；保持逻辑清晰，前一问的答案为后一问提供背景；引导深入探讨原因和影响；结合具体情景，以某个品牌为例；鼓励开放思考，问未来的趋势、机会和挑战；最后请对方总结，并问还有没有要探讨的问题。
• 对比：“《星际穿越》这部电影怎么样？”改成从影片评价、剧情、导演风格、角色表演、视觉效果五个维度分别提问；“上海迪士尼附近有哪些不错的酒店？”改成“请从地理位置、服务质量、房间设施、餐饮体验几个方面综合评估，为我推荐上海迪士尼附近的酒店。”
• 案例：写学术论文，请 AI 阐述人工智能在医疗领域的应用案例，包括技术原理、实施效果、面临的挑战和未来趋势。
• 注意：问题的维度要多样，不要集中在某一方面；用完要检查 AI 生成内容的准确性和可读性。

17. 批判提问：帮用户识别潜在风险（方法 17）：营销软件供应商说“我们的系统可以在两个月内将你们的客户转化率提高50%”。直接接受，可能忽略风险；换个问法，问它是怎样做到的、有没有成功案例、达不到目标时主要风险在哪里，讨论就从“单纯的愿景”变成了对方案可行性的审视。

批判提问就是在面对信息或决策时，通过深入挖掘逻辑漏洞、数据和可能的风险，帮助用户做出理性的判断的提问方式。

方法17 批判提问

批判提问不仅能帮助我们分析商业决策，还能防止AI输出错误或片面的信息，确保获得高质量的答案。

方法17 批判提问

• 五个技巧：追问数据来源，如“这个数据的来源是什么？”；假设极端情况，如“如果预算减少50%，这个项目还能正常推进吗？”；反向验证，问有没有采用相反策略也成功的案例；识别遗漏信息，如“除了直接成本，还有哪些隐性成本？”；比较多个选项，如“不同策略的风险和收益分别是什么？”
• 对比：“这家公司的股票值得投资吗？”改成问增长预测基于哪些数据、市场变化时股价是否稳定；“AI推荐的学习方法有效吗？”改成“这些学习方法是基于哪些研究？是否适用于不同类型的学习者？”；“这个市场值得进入吗？”改成“该市场的进入壁垒是什么？是否有过往失败的企业案例？”
• 案例：公司在新能源汽车电池回收市场大规模投资，计划 5 年收回成本，问如果市场增速放缓、回报周期会受多大影响；新闻学专业的学生问读硕士是不是进入理想行业的必要条件、没有硕士还有什么途径；用 AI 辅助写论文时，追问它给的参考文献是否真实存在、结论有没有充分证据、是否符合学术规范。
• 注意：提问要围绕具体目标，不要太宽泛；尽量结合数据批判，而不只靠假设推测。

避免过度质疑：批判提问的目的是识别风险，而不是否定一切。

方法17 批判提问

18. 分裂式提问：让生成结果更加全面（方法 18）：公司考虑是否进入一个新市场，有人主张马上行动，有人觉得风险太高，有人主张先试点。直接问“我们是否应该进入这个市场？”，AI 可能给一个单一结论；改问“从支持进入、反对进入和中立观望三种立场来看，各自的理由是什么？”，它就会多角度分析。

分裂式提问是指要求AI从多个视角（如支持者、反对者、中立者）来回答同一个问题，以确保生成的内容更加客观、全面的提问方式。

方法18 分裂式提问

• 四个技巧：设定对立观点（支持者和反对者、乐观和悲观）；增加中立角度，问有没有第三种折中观点；设定角色，如“政府、企业、消费者三方如何看待这一政策？”；设定时间维度，问短期影响和长期影响分别是什么。
• 对比：“太阳能是未来最好的能源吗？”改成分别问支持者、反对者、中立者怎么看；“AI对就业市场的影响是好是坏？”改成“企业、政府、普通劳动者分别如何看待AI对就业市场的影响？”；评估新产品的营销策略，从消费者、竞争对手和行业分析师三个角度看优缺点。
• 案例：一家走亲民路线的企业要推出高端产品线，从股东、管理层和客户三个视角分析影响；问政府、汽车厂商和普通用户分别怎样看自动驾驶的普及；要推出陪伴型机器人，问年轻人、中年人、老年人的接受度。
• 注意：不要分得太细，否则信息冗长；不要只看支持和反对、忽略中立的观点。

19. 预言式提问：寻找问题和漏洞（方法 19）：团队设计一款全新的 AI 产品，人人都有信心。问“这个产品能快速占领市场吗？”，大家纷纷点头；问“如果这个产品失败了，可能会是什么原因？”，团队才开始想到技术不成熟、用户体验不好、竞争对手推出更好的产品这些问题。

预言式提问是指从失败等不好的角度入手，主动寻找问题或漏洞，以验证假设的可靠性的一种提问方式。

方法19 预言式提问

• 四个技巧：假设失败，倒推原因，如“如果用户不接受这个产品，可能是哪些问题导致的？”；设想极端情况，如几百万名用户同时访问、出现数据泄露；反向提出假设，如“如果这项政策真的对所有人都有利，那为什么有人反对？”；假设被滥用，如“如果AI写作工具被用来生成虚假信息，我们该如何应对？”
• 对比：“这款智能眼镜会受用户欢迎吗？”改成“如果用户不愿意佩戴这款智能眼镜，最主要的原因是什么？”，作者说这样能提前发现用户体验、价格、隐私方面的障碍；问投资回报率，改成问可能导致亏损的风险因素；问 AI 能否写出高质量文章，改成问它写得差或带偏见时可能的原因。
• 案例：在线学习平台的课程视频经常卡顿，问用户会有什么反应；政府如果要求企业提供更长的带薪休假和更灵活的工作时间，问企业可能在哪些方面增加管理成本。
• 注意：识别风险也要基于数据和事实；可以和批判提问、对立提问配合使用。

避免过度悲观：预言式提问是为了识别漏洞，而不是否定所有可能性。

方法19 预言式提问

20. 迁移提问：让DeepSeek跨领域学习（方法 20）：产品经理面对用户流失率高的问题。问“如何降低用户流失率？”，AI 只会给提升体验、优化客服这些常见建议；改问“在医疗行业，医生如何提高患者的治疗依从性？能否借鉴这些方法来提升产品的用户留存率？”，作者说 AI 的回答“极具创意”：把医生的个性化沟通、数据跟踪、心理暗示，对应到个性化推送、行为追踪和用户激励。

迁移提问是指让AI借鉴其他行业或领域的成功经验，推理出当前问题的解决方案的提问方式。其不仅可以帮助我们跨学科思考，还能让AI生成更具创新性的答案，打破思维惯性。

方法20 迁移提问

• 四个技巧：跨行业类比，如借鉴游戏行业的激励机制提高在线课程的完成率；换一个学科的视角，如“能否用心理学的‘损失厌恶’理论，提高订阅服务的续费率？”；借鉴看似无关的领域，如用古代战争的兵力调度思考现代供应链管理；向自然界取经（仿生学），如“能否借鉴鱼群协同游动的原理，优化无人机编队的控制系统？”
• 对比：“如何减少电商用户流失？”改成借鉴医生提高依从性的方法；“如何优化AI的自学习能力？”改成先问人类怎样学习新知识，再问能否借鉴大脑神经元的连接原理。
• 案例：“航空公司如何降低成本？该方法能否应用于共享经济平台降低成本？”；“鸟类飞行时如何减少能耗？该方法能否用于无人机设计？”；“电影是如何讲好故事的？该方法能否应用于品牌广告制作？”
• 注意：两个行业之间要有共同点，有些类比并不适用；要用真实数据检验 AI 建议是否合理。

为什么要组合（第 5 部分）：

在面对复杂问题时，只使用一种提问方法往往难以获得理想的结果。此时可以将复杂任务拆解为多个子问题，根据子问题的特点，组合使用不同的提问方法，引导AI逐步解决。

第5部分

作者举例：需要创新思维的问题，可以用发散提问加引导提问；需要详细分析的问题，可以用指令式提问加示例式提问。

示范：给一篇论文写引言（第 5 部分）：要给一篇关于未来科技的论文写引言，却无从下手。作者分四步做：先分析问题类型，这是创意和写作结合的问题，既要有新观点，又要写进文章；再把任务拆成创意收集、观点表达、结构规划三步；然后给每一步配方法：创意收集用发散提问，如“未来科技可能带来哪些颠覆性变化？”，观点表达用引导提问，问哪个变化最可能影响人类生活、为什么，结构规划用指令式提问，如“如何将这些观点组织成一篇引人入胜的引言？”；最后把三步串起来。

先通过发散提问获取大量创意点，再通过引导提问筛选出最有价值的观点，并深入讨论其意义，最后使用指令式提问指导具体的写作过程。

第5部分

书中接着给了 9 个组合，每个都写清用途、案例背景、提问链和提问示例。下面挑四个讲。

项目沟通：指令式提问＋归纳提问（第 5 部分）：一个跨部门的 AI 项目已经定了项目目标和关键成果（OKR），但成员来自不同部门，对任务理解不一致。第一步用指令式提问，请 AI 整理一份跨部门协作的沟通清单，确保各部门对目标、职责和时间节点理解一致；第二步用归纳提问，请它基于清单总结五项关键沟通要点。作者说，这个组合能快速明确方向，便于执行，过程也可控。

产品研发：角色扮演式＋引导＋多项选择（第 5 部分）：教育机构要开发一门新的在线课程。第一步让 AI 以在线教育专家的身份，分析市场上热门课程的主题和形式；第二步用“现在让我们思考一下”引导它想：专门服务职场人士的机构该开什么课、为什么会受欢迎；第三步给出四个 AI 相关的课程方向，请它选最合适的一个。为了检验这个课题有没有吸引力，作者又加一步角色扮演：让 AI 当课程销售，按 FABE 框架（Feature、Advantage、Benefit、Evidence，即特点、优势、好处、证据）写一段推荐话术，做一次模拟推销。

预测分析：对立＋预言式＋循环（第 5 部分）：产品经理要让一款智能家居产品成功上市。第一步用对立提问，把两难摆出来：功能太高端，成本和售价就高；太基础，又满足不了追求品质的用户，再问怎样找到功能和成本的平衡点；第二步用预言式提问，问上市后如果遭遇差评，可能是哪些因素、怎样提前规避；第三步用循环提问，先问怎样根据调研优化功能和体验，再要求“在上述优化方案的基础上，提供一个更好的方案”。

在完成多轮循环提问后，AI可能出现回答逻辑混乱、偏题或自相矛盾的问题。

第5部分

作者给了三个办法：一是请 AI 根据前面的讨论总结三点核心建议，从这里出发再优化，防止“越聊越散”；二是重新给它定角色和任务边界，比如设定它是产品优化顾问，请它不管之前的内容、从头规划一份更系统的方案；三是做阶段性总结，比如按功能优化、用户体验优化、安全性优化三类列出目前的思路，作为后面提问的锚点，AI 更容易“接得住”（第 5 部分）。

市场调研与竞争分析：复合型＋对立＋迁移（第 5 部分）：市场分析师要为进入智能家居市场定策略。第一步用复合型提问，一次问清市场规模、增长率、消费者画像、主要竞争对手和份额、机会和挑战；第二步用对立提问，问“如果竞争对手A公司突然推出相似的产品，我们的市场进入策略应该如何调整？”；第三步用迁移提问，问能否借鉴智能手机等行业的成功做法来优化方案。

其余五个组合（第 5 部分）：

• 网店运营：一件商品的用户评价两极分化，先用关键词提问把反馈归到商品质量、物流速度、客服服务三类，再用分裂式提问分正面、负面两边总结，最后用信息整合提问提出改进办法。
• 广告创意：先给 AI 一个自己整理的广告案例，请它再找 3 个类似的（示例式），再为一家新开的面包店想 3 个开业预热创意（发散），最后限定目标人群是年轻都市白领、预算不超过 5 万元，请它选一个方案并写出实施和预算（约束）。
• 内容创作与优化：写一篇人工智能在医疗领域应用的深度文章，先请 AI 列出 5 个应用方向和案例（关键词），再请它以医疗专家的身份讲为什么重要、趋势如何（角色扮演式），最后把这些材料整合成文章大纲（信息整合）。
• 创新策略设计：为下一代智能穿戴设备想新功能，先发散出一批功能，再引导 AI 判断哪个最可能成为差异化卖点，最后围绕选中的功能列出功能模块、技术要求和体验优化点。
• 复杂项目管理：大型跨部门软件项目，先用指令式提问要一份含任务分配、时间表和里程碑的计划，再用信息整合提问按启动、需求分析、系统设计几个阶段排出任务时间表，最后用循环提问针对系统设计阶段的风险，一轮轮完善规避方案。

这种组合提问方式可以快速让灵感创意从“想法”走向“执行”。

第5部分

全书以这样一段话结尾：

通过灵活组合各种提问方式，我们可以充分利用AI的强大能力，分析和拆解问题，组合提问策略，更高效地解决各种复杂问题。

第5部分