这篇文章是我在朝前团队里卖课写的稿子，讲提示词的。
内容偏虚，但是其实是有用的，我自己在使用过程中总结的经验

文章正文

掌握提问的艺术，让AI真正为你所用

我们使用人工智能的目的往往很明确：解决一个具体的问题，或者完成一项特定的任务。然而，我们常常会遇到这样的情况：AI的回答要么是天马行空、不知所云，要么就是一些看似正确却毫无实际价值的“正确的废话”，对于解决问题没有任何帮助。问题究竟出在哪里呢？

答案很简单，却也常常被我们忽略：一切的根源都在于我们提出的问题不够好。ChatGPT虽然拥有强大的语言理解能力，但它毕竟无法跨越冰冷的电脑屏幕，完全理解你对问题的所有认知和背景。要想让ChatGPT更高效地解决问题，我们就必须学会更精确地描述问题。

ChatGPT的强大之处在于它掌握的信息量远超任何人类个体。更令人惊叹的是，它还在以人类难以企及的速度持续学习和进化。它没有人类固有的专业边界，即使是某个领域的顶尖专家，一旦离开他们的专业领域，也可能一无所知。但ChatGPT却能够突破这些限制，成为一个真正的“全能型”机器人。你可以向它提出任何领域的问题，无论多么专业或冷门，它都能给出相应的答案。

然而，拥有如此强大的工具，并不意味着我们就能随意使用。你是否真的掌握了提问的技巧呢？

现实情况是，很多人并不知道如何有效地向AI提问。例如，有些人与ChatGPT的第一次对话竟然是简单的一句“你好”。与一个AI说“你好”真的有意义吗？它能为我们解决什么实际问题呢？

问题的关键在于，描述得越精确、越细分，ChatGPT的回答就会越准确、越具有针对性。精准的提问能够让模型更好地理解你的真实需求，从而给出更加符合期望的答案。

一、问题拆解——迭代：化繁为简的智慧

我想到的第一个思路就是问题拆解。如果要完成一个大任务，一般来说通过一次提问就得到答案是不可能的。把大问题提出给chatgpt，然后让他帮我们把这个问题拆解成几个小问题，然后我们再去逐步解决这些小问题，就跟搭轨道一样。

1. AI辅助问题拆解：更高效、更全面的视角

当我们面对复杂问题时，可以向ChatGPT提出明确的请求，例如：“请帮我把‘开发一款全新的在线教育平台’这个任务拆解成几个具体的小问题，并根据任务的先后顺序列出它们。”

ChatGPT强大的语言理解和知识整合能力，能够迅速理解我们的需求，并从更宏观、更全面的角度，帮助我们进行问题拆解。它不仅能列出我们可能遗漏的子问题，还能根据任务的逻辑关系和依赖性，给出合理的优先级或顺序建议，为我们制定迭代计划提供有力的支持。

迭代的精髓：在反馈中螺旋上升，不断逼近真理

仅仅是问题拆解还不够，迭代思维的更深层含义在于“迭代”本身。迭代，意味着我们不是一次性地解决所有问题，而是采取循序渐进的方式，在不断尝试、反馈、调整的过程中，逐步逼近最终的解决方案。

迭代的核心在于“反馈”。每一次尝试，无论成功还是失败，都会产生反馈信息。我们需要认真倾听这些反馈，从中学习经验教训，并将其应用于下一次迭代中。就像雕刻家打磨一块璞玉，不是一蹴而就，而是需要反复观察、不断调整，一刀一刀地雕琢，才能最终呈现出精美的艺术品。

2. 在迭代中与AI深度协作：持续优化，精益求精

当我们把复杂问题拆解成一系列小问题后，就可以逐个利用AI来辅助解决。而在这个过程中，迭代的关键在于我们与AI之间建立起高效的反馈循环。

以编程为例，这可能是大家比较容易理解的应用场景。假设ChatGPT为我们生成了一段代码，用于实现智能家居系统的某个功能，比如控制灯光亮度。我们拿到代码后，不是简单地复制粘贴就结束了，而是要进行实际运行和测试。

如果代码运行顺利，完美实现了预期功能，那么这就是一次成功的迭代。我们可以将这个成功的模块整合到整个系统中，并开始着手解决下一个小问题。

但更常见的情况是，AI生成的代码可能并非完美无缺，可能会出现各种各样的错误，比如语法错误、逻辑错误，甚至运行时错误。这时候，千万不要气馁，这正是迭代的价值所在！

我们应该将完整的运行结果，包括错误信息，清晰地反馈给ChatGPT。例如，我们可以这样告诉它：“这段代码在运行时报错了，错误信息是 ‘TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘str’ and ‘int’’，请你根据这个错误信息，在原有代码的基础上进行修正。”

关键在于，我们要提供尽可能详细和具体的反馈。 “代码运行出错了” 这种笼统的反馈，对AI来说价值不大。但如果我们能指出具体的错误类型、错误发生的位置、甚至提供错误堆栈信息，就能极大地帮助AI理解问题所在，并更快地找到解决方案。

这个迭代的过程，就像师徒之间的切磋。 AI就像一位勤奋好学的徒弟，我们是经验丰富的师傅。我们不断地提出问题、指出不足、给予指导，AI则不断地学习、改进、提升能力。在一次又一次的迭代中，我们共同进步，最终完成高质量的代码。

迭代的精髓，总结起来，我觉得就是下面这几句话：
明确目标，聚焦问题
保持耐心，持续改进
人机协同，发挥优势

二、逐步深入——追问：认知折叠的艺术

认知负荷（Cognitive Load）指的是在学习或任务执行过程中，个体的认知资源（如注意力、记忆等）被占用的程度。

（标题升级：用”认知折叠”隐喻替代”层层剖析”，暗示压缩学习路径）
在正式开始之前，为了让大家真正理解什么是“认知负荷”，我想先和大家做一个小小的热身游戏，叫做“认知接力”。

✨课堂热启动
我们来玩认知接力游戏：
第一位同学说出一个专业术语 → 接龙者解释术语并用新词提问 → 坚持最久者胜”
（通过2分钟游戏暴露知识断层，自然引出追问必要性）

==可以问“环游中国旅行方案”，第一层问中国有哪些城市，第二层问北京哪里好玩，第三层问故宫有哪些景点……==

怎么样，这个小游戏感觉如何？ 有没有同学发现，即使是一些我们学过的知识，在快速接力追问的过程中，也可能会出现知识断层，甚至被问到“大脑一片空白”？ 这其实非常正常。 因为我们的大脑在面对复杂信息时，天然会存在一个“认知负荷”的问题。

什么是认知负荷呢？ 简单来说，它指的是我们在学习或者完成任务的过程中，大脑需要调用的认知资源，比如注意力、记忆力、理解力等等，被占用的程度。 认知负荷过高，我们的大脑就会像CPU一样运转不过来，简称CPU给干烧了

在传统的任务模式中，当我们面对一个复杂任务，或者想要深入了解一个新概念时，往往需要自己一步一个脚印，从最基础的知识开始，层层剖析，逐步深入。 这个过程，就像剥洋葱一样，一层一层地剥开，才能最终看到核心。 但这样的学习方式，效率相对较低，而且很容易在某个环节因为认知负荷过高而卡住，甚至失去学习的兴趣。

今天，我想给大家介绍一种全新的学习和思考方式，我把它称之为“认知折叠的艺术”。 这个概念，其实来自于我们现在越来越离不开的AI技术。 AI最令人着迷的能力之一，就是它能在我们的大脑求知欲即将熄灭时，立刻递上新的火种——而这背后的秘密，正是追问的魔法。

不管我们是在构建一个任务的方案，或是了解一个陌生的概念，常常会有灵感枯竭的时候。这个时候，追问AI，才可以降低我们的认知负荷。

当我们面对”策划北京三日游”这样的任务时，传统做法可能需要阅读10篇攻略、对比30家酒店、拨打5个景区电话。但是让AI，我们只需要打通下面这几个 认知层

✨追问推演沙盘（可视化板书）

1. 基础层：”北京有哪些必去景点？”
2. 折叠层：”故宫周一闭馆吗？” → “闭馆日附近有什么替代景点？”
3. 超折叠层：”从国家博物馆到南门涮肉的最优路线？考虑周五晚高峰”

它将原本需要用户自己逐层筛选、分析、决策的信息处理过程，通过连续的互动和即时反馈，简化为一个更流畅、更高效的过程。 这就是我所说的“认知折叠”。 它不是简单地把信息堆砌在一起，而是像折纸一样，巧妙地将复杂的信息压缩、整合，最终呈现给我们最需要的答案。

当然，掌握“认知折叠的艺术”不仅仅是学会向AI提问，更重要的是要进行元认知训练。 什么叫元认知呢？ 简单来说，就是对认知的认知，也就是“知道自己知道什么，不知道什么”的能力，以及对自己的思维过程进行反思和监控的能力。

✨元认知训练
在故宫案例中追问到”景山观景台最佳拍摄时间”时，引导学生思考：

1. 这个信息对我的旅行体验有多大影响？
2. 获取该信息的时间成本是否高于预期收益？
3. 是否存在更可靠的实时信息源（如景区直播）？

==培养自主判断力，避免陷入无限追问漩涡 ==

现在的AI有一个处于其底层的问题，就是有的时候他会出现幻觉。所以追问，并非真是我们追着他问，而是我们在明确我们自身想得到的那个答案的方向后，不断地引导AI，往我们的方向靠。

追问的目的是为了解决问题，而不是为了追问而追问。 我们要学会适可而止，找到对自己真正有价值的信息。

三、实时反馈——同步：协同发展的策略

如果说“迭代”是化繁为简的智慧，那么“实时反馈与同步”就是实现人机协同、真正发挥AI潜能的桥梁。

在第一部分，我们强调了迭代的重要性，当时不是说，要人机协同，发挥优势 嘛？那我们到底要如何确保自己与AI的步伐一致，方向相同呢？这就需要“同步”的力量

想象一下，你与一位舞伴共同完成一支双人舞。为了舞姿优美、配合默契，你们需要不断地眼神交流、动作呼应、实时调整。如果一方的动作滞后，或者没有及时接收到对方的信号，舞步就会错乱，甚至导致表演失败。

人与AI的协同工作，也如同这支双人舞。AI拥有强大的知识储备和逻辑推理能力，但它并不具备人类的直觉、经验和对现实世界的感知。我们需要像舞伴一样，不断地向AI提供“信号”，也就是“实时反馈”，确保我们的思考与AI的逻辑保持同步，最终才能共同完成精彩的“演出”。

三、 实时反馈：打破信息壁垒，建立同步通道

在很多实际应用场景中，尤其是像编程这样高度依赖环境和细节的任务中，AI往往存在一个天然的“盲区”。它无法直接“看到”我们的屏幕，无法感知我们电脑的运行状态，更不了解我们程序的整体架构和运行环境。

这就像我们给一位远方的朋友描述一个复杂的问题，仅仅通过文字描述，很难做到完全清晰和准确。朋友可能因为缺乏背景信息，或者理解偏差，而无法给出真正有效的帮助。

当我们向ChatGPT提出一个编程需求，它可能会迅速生成一段代码。但当我们运行这段代码时，却发现报错了，程序无法正常工作。此时，如果我们仅仅是简单地告诉ChatGPT“代码出错了，请修改”，就如同舞伴之间只是含糊地说一句“跳错了”，而没有指出具体错在哪里，如何改正。这样的反馈是远远不够的，甚至会让AI感到困惑，难以有效地帮助我们解决问题。

1. 打破信息孤岛：将“现场”同步给AI

为了打破这种信息壁垒，建立有效的同步通道，我们需要主动地将“现场”同步给AI。 这个“现场”就包括我们程序的完整代码、程序的运行结果，特别是详细的错误信息。

想象一下，你是一位医生，ChatGPT是一位经验丰富的助手。 病人（程序）出现了症状（报错），你需要向助手描述病人的具体情况，包括病史（代码）、症状表现（运行结果，错误信息）等等。只有提供尽可能详尽的信息，助手才能准确判断病情，并给出有效的治疗方案（代码修正建议）。

每次遇到问题，我们都应该像这样，将整个程序的代码，连同详细的运行结果，完整地复制给ChatGPT。 这就像给AI提供了一份详细的“病历报告”，让它能够全面了解程序的 “健康状况”，从而更有针对性地进行 “诊断” 和 “治疗”。

仅仅提供错误信息还不够，有时候，错误信息可能只是冰山一角，问题的根源隐藏在更深层次的程序运行逻辑中。为了让ChatGPT更深入地了解程序的 “内部世界”，我们需要借助“动态日志追踪”的策略。

有了程序运行的调试日志输出，超越错误信息：深入程序运行的“内部世界”

动态日志追踪，就像在程序的关键路径上安装了一系列 “摄像头” 和 “记录仪”。 在程序运行的过程中，这些 “摄像头” 会记录下关键变量的值、函数的调用情况、程序的运行状态等等信息，并将这些信息输出到日志文件中。

我们可以请求ChatGPT帮助我们在代码中插入更多的运行日志输出语句。 例如，在关键函数入口处，输出函数名和参数值；在循环体内部，输出循环变量和中间计算结果；在可能出现错误的分支语句中，输出程序当前的执行路径等等。

通过这些精心设计的日志输出，我们就可以像“透视眼”一样，清晰地看到程序运行的每一个关键步骤，了解数据的流向和变化，追踪问题的根源。 而当我们把这些包含详细日志信息的运行结果反馈给ChatGPT时，它就不仅仅是看到了程序的 “表面症状”，更能深入到程序的 “内部运作机制”，从而更准确地定位问题，更有效地进行代码调试和修正。

3. 同步思考，协同进化：人机智慧的融合

“动态日志追踪” 的意义不仅仅在于帮助ChatGPT调试代码，更重要的是，它促进了人与AI之间更深层次的思考同步和协同进化。

当我们仔细分析程序运行日志时，我们也在不断地思考：程序的运行路径是否符合预期？关键变量的值是否合理？错误发生在哪个环节？等等。这个思考的过程，本身就是对我们自身编程逻辑的一次审视和反思。

而当我们把这些思考结果，以及日志信息，反馈给ChatGPT时，就相当于把我们的思考过程也同步给了AI。ChatGPT可以基于这些信息，不仅修正代码错误，更能学习我们的思考方式，理解我们的编程意图。

随着我们不断地提供实时反馈，ChatGPT对我们特定领域的知识和习惯也会越来越了解，越来越 “懂我们”。 它生成的代码会越来越符合我们的需求，提出的建议也会越来越精准有效。反过来，ChatGPT的反馈和建议，也会帮助我们提升编程技能，拓展编程思路。

这种人机之间的实时反馈和同步，形成了一个正向循环，促进了人与AI的共同成长和协同进化。 就像两位优秀的舞者，在不断的练习和配合中，最终达到心有灵犀，舞步如行云流水般的境界。

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