提问题比答案重要，或者说正确的问题就等于部分的答案。

在人工智能时代，我们每个人都要学会“人机共生”，要懂得如何跟AI对话，如何提出对的问题，否则就不能借助AI的资源和力量。

Prompt（提示词）就相当于咒语或祈祷词，它们是人工智能时代的“芝麻开门”，你能不能打开宝库，就看你是否念对了“咒语”。

所以我们都需要学习提示词工程，摸清楚同AI对话的逻辑和策略，同AI进行适配，以提高自己的生产力和竞争力。

下面分享6类最有效的指令。

以下是一些最常用且有效的AI对话指令清单及其说明，涵盖提问优化、内容控制和场景引导等关键方向，帮助您更精准获取所需结果：

‌一、基础优化类‌

1、通过明确身份定位提升回答专业性。

指令示例：“你是一位资深法律专家，别人找我借款，请解释借条和欠条的区别并给出5条执行建议。”

效果：限定AI的“思考”范围，聚焦问题，提升回答的专业性和针对性。

2、分步骤，强制逻辑清晰的层次化表达。

指令示例：“用STAR法则（情境-任务-行动-结果）分析直播间转化率提升方案，分点列出关键步骤。”

效果：规避AI幻觉，拆分复杂任务，减少逻辑错误，可以通过示例明确输出格式和风格，提高结果一致性。

‌二、内容控制类‌

‌1、深度限制‌，‌格式指定‌。

指令示例：“以下是XX公司6月销售数据表，请计算SKU动销率，找出库存周转天数＞30天的商品并排序。并用Python代码生成历史GMV对比折线图，要求添加趋势线并导出为SVG格式”。

效果：避免冗余信息，强制输出精简内容。结构化输出，便于直接复制使用。

‌2、视角切换‌，反向验证。

指令示例：“列出2024年中国新能源汽车销量前5品牌及市占率，请标注数据来源并交叉验证准确性。”

效果：拓展思维维度，生成多角度对比。

‌三、逻辑强化类‌

1、深度学习复杂理论。

指令示例：“用费曼学习法讲解AI神经网络机制，要求概念拆解和归纳3个最核心知识点。”

效果：激发创造性分析，适合战略推演或学术研究。

‌2、漏洞排查‌。

指令示例：“检查这份工作报告，并提出改进意见。”

效果：增强严谨性，适用于论文、方案审核。

3‌、工作任务优先级排序‌。

指令示例：“将本周的任务列表按紧急性和重要性分为四象限，列出图表。”

效果：快速梳理复杂事项，辅助决策。

‌四、场景化指令‌

1、跨界联想，突破思维定式。

指令示例：“如果XX公司要生产一款幼儿玩具，请设计3个颠覆性功能并撰写产品发布会脚本，并生成10个突破常规的营销标语，要求扣人心弦。”

效果：突破固有模式，激发创意。

‌2、反向头脑风暴。

指令示例：“列举具身机器人商业模式可能失败的10种方式，并给出应对策略。”

效果：快速构建商业洞察。

‌3、模拟对话‌

指令示例：“我是一个不好说服的客户，你现在是XX产品销售员请向我推销购买”或“我要去某公司面试AI程序员工作，请你作为面试官向我提问。”

效果：实战模拟训练，可以适用于销售演练或面试准备。

‌五、进阶控制类‌

‌1、知识库限定‌

指令示例：“仅基于《红楼梦》告诉我一个家族如何富过三代的问题。”

效果：避免AI过度联想，确保信息准确性。

2‌、错误修正迭代‌

指令示例：“某报告存在数据错误，请指出并重新生成答案。”

效果：动态修正错误，适合校对和技术文档编写。

‌六、效率提升类‌

1、提升商务沟通专业性。

指令示例：“将以下中文邮件改写为英文商务信函，保持礼貌但强调交货延迟的违约责任。”

效果：快速生成标准化文档模板。

‌2、高效处理会议全流程。

指令示例：“根据季度会议录音（附件），提取5个关键决策点并生成待办事项表格。”

效果：提升工作效率。

3、针对性解决学习难点。

指令示例：“我是高三学生，函数导数大题总丢分，请设计10道典型错题集并附解题思维导图。”

‌4、实时翻译优化‌

指令示例：“翻译以下文本为俄语，保持口语化并符合俄罗斯文化习惯。”

……

不要对AI太“客气”，你越是“严苛”，AI就越能干。

上面提到的六种指令是可以组合使用的，而且需要你进行调试，对于对不满意的回答可以增加或减少提示词来修正，从而提升AI的输出质量。

当你去某个国家或城市旅游的时候，你可以让AI帮你设计攻略，规划路线，预订酒店，筛选方案等。

当你需要设计文案的时候，你可以让AI给你灵感和方向，帮你润色内容。

当你做某件事的时候，你可以让AI给出建议和风险评估。还有写代码、找漏洞、解释术语、给出预测等等。

总之，提问的方式很重要，跟AI的交互需要你苛刻一些，你对它要求越高，问题越明确，它就越能干。这个过程你也要有耐心，需要持续跟AI对话、验证和迭代，让它陪你一起工作，为分担你更多。AI就像是阿里巴巴的宝库，你需要念对咒语它才会为你打开。