“不知道怎么問，AI總是get不到我的點？”、“工具太多，到底哪個才適合我？”……

本文將深入探討如何與AI高效溝通，選擇合適的工具等。掌握這些技巧，你也能讓AI成為你的“超能力”，在工作中實現(xiàn)意想不到的突破。 （以下內(nèi)容AI小白也可放心食用）

一、已知問題及目標

1、引子

你是否遇到過這樣的場景：

• 向AI提問后，得到的答案要么過于籠統(tǒng)，要么完全偏離需求，不得不反復(fù)重試或自行修改？
• 看到同事用同樣的工具快速產(chǎn)出高質(zhì)量方案，而自己的結(jié)果卻需要花費大量時間修改？
• 面對市面上五花八門的AI工具，不確定哪一款最適合自己的專業(yè)場景？

這些問題的核心，往往不在于AI的能力上限，而在于我們是否掌握了與之高效協(xié)作的“對話邏輯”。

在過去幾個月里，我與21位不同職能的從業(yè)者（包括產(chǎn)品經(jīng)理、運營、工程師等）深度交流，梳理出12個高頻痛點，并從中提煉出一套可復(fù)用的方法論：從Prompt設(shè)計、調(diào)試技巧到工具選型，覆蓋LLM應(yīng)用的全流程實踐。

調(diào)研問題整理如下：

2、目標和適合人群

這篇文章不會告訴你“AI能取代人類”或“某個工具天下第一”，而是聚焦于一個現(xiàn)實的問題：如何像管理一位高潛團隊成員一樣，用清晰的指令和有效的協(xié)作方式，讓AI真正幫你創(chuàng)造出有用、有落地價值的結(jié)果。

不管你是剛接觸AI的產(chǎn)品新人，還是已經(jīng)在用AI提升效率的老手，這里提供的框架和案例都能幫你做到幾件事：

• 提高輸出質(zhì)量：通過5W1H法則，讓AI的輸出更貼合你的真實需求；
• 減少試錯成本：避開常見提問誤區(qū)；
• 理性選擇工具：看場景選產(chǎn)品，而不是跟著熱點盲目入坑。

AI時代的高效工作者，未必是技術(shù)最精通的人，但一定是最懂如何與機器協(xié)作的人?，F(xiàn)在，讓我們一起拆解這場人機協(xié)作的“底層代碼”。

3、一些（看似花里胡哨的）名詞解釋

下文中可能涵蓋以下名詞，大致了解即可。可前后對照著閱讀。

• LLM：Large Language Model，大語言模型?；赥ransformer訓(xùn)練的超大規(guī)模語言模型。
• LLM應(yīng)用：即大語言模型（LLM,Large Language Model）應(yīng)用。下文僅指代“AI對話助手”類應(yīng)用。涵蓋我們?nèi)粘Ｊ褂玫腉PT、KIMI、騰訊元寶、豆包、deepseek等產(chǎn)品。
• Prompt：提示詞。就是你跟LLM應(yīng)用聊天的過程中，你輸入給他的一段話、問題或指令。
• AIGC：AI Generated Content，人工智能生成內(nèi)容。
• token：直譯為標記，是LLM大模型處理語言的最小語言單位。

二、與LLM高效溝通的關(guān)鍵方法

劃重點：提問質(zhì)量決定AI輸出質(zhì)量。

1、你想讓AI有多懂你？

不妨把大語言模型想象成一位能力出眾但初來乍到的”超級實習(xí)生”——它潛力無限，卻對團隊背景和工作細節(jié)一無所知。只有給出清晰明確的指令，才能充分釋放它的價值。

就像為新人布置任務(wù)一樣，你的提問質(zhì)量直接決定了AI的工作成效：指令越具體，它就能越快、越準確地給出你想要的結(jié)果。

▲ 上圖是一個比較籠統(tǒng)的案例

-這個圖可以和上一張圖對比查看。

-由于問題籠統(tǒng)，所以答復(fù)籠統(tǒng)，不能直接用于工作中使用。需要再次加工。

2、Prompt 的幾個關(guān)鍵信息 (對應(yīng) 5W1H)：

1）你是誰？Who？(角色扮演)：“嘿，AI，你現(xiàn)在是咱們團隊的資深產(chǎn)品專家…”

2）要做什么？What？(目標任務(wù))：“幫我快速梳理一下這個需求文檔，重點是…”

3）為什么要做？Why？(背景原因)：“因為我們需要評估這個方案的可行性，所以…”

4）什么時候做？When?(時間約束/頻率)：“請你快速輸出一個文檔的框架…”——個人感覺這一條不太需要。

5）在哪里做/有什么限制？Where?(場景限制)：“只考慮我們現(xiàn)有的技術(shù)棧，不要引入新的中間件?！?/p>

6）希望怎么做？How?(具體要求/格式)： “最后以一個包含關(guān)鍵風險和收益的列表呈現(xiàn)給我。”

7）“加分項”：更清晰的指令 (對應(yīng) 明確性、具體性、可衡量性)：

• 要說具體指標，不說“大概”、“差不多”：“字數(shù)在 300-500 字之間”、“列出至少三個改進建議”。
• 給AI“效仿”的對象： “參考一下我們之前寫的這份競品分析報告的風格：[鏈接]”
• 像寫測試用例一樣思考： 考慮各種邊界情況和期望的輸出。

舉例：

1、吃魚：

1）低效的溝通： 你告訴你家新來的廚師說你想吃魚。廚師可能會給你上一盤紅燒鯉魚，但你可能不喜歡鯉魚，或者想吃清淡一點的。

2）逐步優(yōu)化的溝通：

• 第一次優(yōu)化 (What)： 你說：“我想吃清蒸魚。” 這比只說“吃魚”更具體了。
• 第二次優(yōu)化 (Who + Why + Where)： 你補充道：“我最近正在減脂， 我想吃清蒸鱸魚，別放太多油?！?/li>
• 第三次優(yōu)化 (How + 加分項)： 你更詳細地說：“我最近正在減脂， 我想吃清蒸鱸魚，一斤多的就行。只需要用少量蒸魚豉油和蔥姜調(diào)味，記得上桌前把姜絲去掉。”

僅僅說“吃魚”，AI（廚師）很難準確理解你的需求，結(jié)果可能不盡人意。通過逐步添加 5W1H 的信息，你的需求變得越來越清晰，AI（廚師）也能更好地理解你的意圖，最終做出更符合你期望的“魚”。

2、VIP用戶轉(zhuǎn)化方案：

1）原始需求——給我一份VIP用戶轉(zhuǎn)化方案的文檔框架

2）按照5W1H優(yōu)化后——

你現(xiàn)在是某C端電商平臺負責市場推廣和運營策略的高級顧問。平臺希望通過提升現(xiàn)有用戶的忠誠度，發(fā)展一批高價值的VIP客戶，從而更好地提升用戶體驗、促進復(fù)購并增強用戶粘性。請你快速構(gòu)建一份客戶忠誠度提升方案的文檔框架，針對已注冊的平臺用戶，重點考慮如何激勵他們成為VIP客戶。文檔應(yīng)清晰列出主要模塊和內(nèi)容要點，例如招募流程、激勵機制、管理方式、推廣策略等，并以清晰的層級結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)。

3）拆解分析：

• 你現(xiàn)在是某C端電商平臺負責市場推廣和運營策略的高級顧問?！闶钦l？(角色扮演)
• 平臺希望通過提升現(xiàn)有用戶的忠誠度，發(fā)展一批高價值的VIP客戶，——要做什么？(目標任務(wù))
• 從而更好地提升用戶體驗、促進復(fù)購并增強用戶粘性?！獮槭裁匆?？(背景原因)
• 你快速構(gòu)建一份客戶忠誠度提升方案的文檔框架，——什么時候做？(時間約束/頻率)
• 針對已注冊的平臺用戶，重點考慮如何激勵他們成為VIP客戶?！谀睦镒?有什么限制？(場景限制)
• 文檔應(yīng)清晰列出主要模塊和內(nèi)容要點，例如招募流程、激勵機制、管理方式、推廣策略等，并以清晰的層級結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)?！Ｍ趺醋?？(具體要求/格式)

沒有放之四海皆準的”完美模板”。有效的Prompt需要不斷調(diào)試，以保證：

1. 產(chǎn)品適配性：不同AI工具對指令的敏感度不同（如Claude偏好結(jié)構(gòu)化，GPT-4理解更靈活）。
2. 迭代優(yōu)化：通過”提問-反饋-調(diào)整”循環(huán)逐步校準。
3. 個人風格化：最終形成的Prompt庫應(yīng)該符合你的思維習(xí)慣和業(yè)務(wù)場景。

3、LLM能幫你做什么，不能做什么？

總的來說，LLM模型擅長處理與語言和文本相關(guān)的問題。它們可以理解、生成、轉(zhuǎn)換和分析文本內(nèi)容，在需要大量文本處理、信息提取、創(chuàng)意生成和語言理解的場景中，能夠顯著提升工作效率和創(chuàng)造力。

然而，在需要高度事實準確性、復(fù)雜推理、專業(yè)知識、倫理判斷、物理交互以及情感理解的場景中，它們?nèi)匀挥幸欢ǖ木窒扌浴?/p>

三、Prompt使用技巧與調(diào)試策略

1、Prompt的編輯和調(diào)試

當我們使用 LLM 得到不滿意的答案時，不用急著重新提問或完全換個問題。一個更高效的做法是直接在原始Prompt的基礎(chǔ)上進行修改，突出你希望調(diào)整的內(nèi)容。

舉個例子： 你問 AI “如何提高用戶活躍度？”，它給出了很多寬泛的建議。這時，你可以在原來的 Prompt 基礎(chǔ)上進行編輯，例如：“在上一次回答的基礎(chǔ)上，請更聚焦于新用戶的激活策略， 并給出 3 個具體的、可執(zhí)行的方案?！?這樣，你就通過優(yōu)化 Prompt 而不是重新提問，更精準地引導(dǎo)了 AI 的輸出。

核心要點： 像調(diào)試代碼一樣，逐步優(yōu)化你的 Prompt。分析 AI 的不足，針對性地補充信息、調(diào)整措辭或增加約束條件。

2、創(chuàng)建你的“Prompt 工具箱”：常用模板的存檔與復(fù)用

就像我們經(jīng)常保存和復(fù)用常用的 SQL 查詢語句或代碼片段一樣，對于那些你已經(jīng)調(diào)試好、能夠穩(wěn)定產(chǎn)出高質(zhì)量結(jié)果的 Prompt，最好進行存檔保存，建立你個人的“Prompt 工具箱”。

場景示例： 比如，你經(jīng)常需要 AI 幫你生成競品分析框架，或者總結(jié)用戶反饋報告的要點。當你找到一個效果很好的 Prompt 后，將其保存起來，下次只需做些小調(diào)整，就能直接使用，從而節(jié)省大量的重復(fù)打字和調(diào)試的時間。

實踐建議： 可以使用文檔、筆記軟件或?qū)ｉT的 Prompt 管理工具進行存檔，并為你的 Prompt 添加清晰的標題和描述，方便后續(xù)查找和使用。

3、善用具備“持續(xù)記憶”的 LLM 應(yīng)用

對于涉及相對專業(yè)、需要上下文連貫理解的內(nèi)容，優(yōu)先選擇那些具備“持續(xù)記憶”（即在單次會話中能夠記住先前對話內(nèi)容）的 LLM 應(yīng)用。 這樣可以避免你在后續(xù)提問中重復(fù)提供背景信息，使 AI 能夠更深入地理解你的問題。

4、避免 Token 限制帶來的記憶丟失

在處理文本時，LLM應(yīng)用會受到 Token 數(shù)量的限制（簡單來說，就是處理文本長度的限制）。當對話過長或輸入的文本過多時， AI可能會 “遺忘”較早的信息，影響回答的質(zhì)量。

應(yīng)對策略：

• 適時總結(jié)： 在對話進行到一定程度時，主動總結(jié)關(guān)鍵點，幫助AI回顧上下文。
• 分段提問： 將復(fù)雜問題拆解成多個小問題，并確保它們之間有清晰的關(guān)聯(lián)。
• 引用歷史信息： 在后續(xù) Prompt 中，明確引用之前討論的關(guān)鍵點，提醒它關(guān)注上下文。
• 使用支持長上下文窗口的 LLM： 在處理長文本或需要長時間記憶的場景下，選擇那些具有更大上下文窗口的 LLM 應(yīng)用（例如 Kimi、Google AI Studio）。

5、當有嚴謹要求時的策略

對于需要高度嚴謹和準確性的內(nèi)容，僅僅依賴 AI 的生成結(jié)果是不夠的。我們需要在 Prompt 中明確提出對信息準確性的要求，并引導(dǎo) AI 進行溯源和交叉驗證。

Prompt 示例：

“我現(xiàn)在要寫一篇學(xué)術(shù)性論文。請介紹一下最新的區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展趨勢，務(wù)必基于可靠的行業(yè)報告和權(quán)威研究論文，并提供信息來源的鏈接。同時，請對比分析至少三家不同機構(gòu)的觀點?！?/p>

核心思路：

• 明確要求溯源： 要求 AI 提供信息來源，便于后續(xù)核實。
• 進行多方對比： 引導(dǎo) AI 對比不同來源的信息，減少單一來源的偏差。
• 設(shè)定限制條件： 在 Prompt 中明確指出對信息準確性的要求。

6、聚焦核心，避免信息過載

AI 能夠快速生成大量信息，但并非所有內(nèi)容都對我們有幫助。我們需要主動引導(dǎo)AI，聚焦在真正需要解決的問題上，避免被雜亂無章的信息淹沒。

核心思路：

• 明確提問需求： 你的 Prompt 應(yīng)該清晰地指向你想要獲得的答案或結(jié)果。
• 逐步細化需求： 如果 AI 返回了大量不相關(guān)的信息，可以修改 Prompt 中增加更具體的限定條件，縮小搜索范圍。
• 學(xué)會篩選：不要盲目接受AI生成的所有內(nèi)容，要根據(jù)實際需要進行過濾和提煉。

三、主流LLM產(chǎn)品的特性分析及使用

面對市面上的多款A(yù)I產(chǎn)品，選擇合適的工具能夠顯著提升我們的工作效率和創(chuàng)造力。以下是對表格中幾款主流AI產(chǎn)品的總結(jié)，希望能幫助你在不同場景下做出更好的選擇：

總結(jié)

輕量級日常助手：豆包、騰訊元寶

在處理簡單查詢、快速提問這類不需要太多上下文的信息時，豆包和騰訊元寶表現(xiàn)都很不錯。響應(yīng)快、界面清晰，特別適合日常使用，比如查天氣、翻譯句子、搜集一些基礎(chǔ)信息等，屬于輕量級的實用工具；

另外，騰訊元寶相對比較適合產(chǎn)出創(chuàng)意文案、活動文案、社交媒體推文等，語言風格貼近中文社交語境。

技術(shù)支持與專業(yè)內(nèi)容：DeepSeek

DeepSeek在處理技術(shù)類內(nèi)容方面更有優(yōu)勢，特別適合開發(fā)者或需要查閱技術(shù)資料的使用場景。它對代碼的理解能力比較強，用來寫代碼、看文檔、查知識都很靠譜。

長文本處理與深入分析：Kimi

Kimi在長文本處理上的表現(xiàn)非常穩(wěn)定，適合一口氣讀懂大段內(nèi)容，或者對某個話題進行深入討論。像研報分析、合同理解、長篇寫作這些需要邏輯和上下文連貫性的任務(wù)，它都能應(yīng)對得不錯，輸出風格也相對克制、嚴謹。但是理解能力略遜于ds、GPT和Google AI Studio

通用能力與學(xué)習(xí)工作等多場景適配：ChatGPT

ChatGPT是一個通用性非常強的工具，適合處理各類復(fù)雜問題，能寫能答還能接插件，支持多語言、多輪對話。在創(chuàng)作、腦暴、解題、流程規(guī)劃等多種場景中，它都表現(xiàn)得很有彈性。對于需要一個“萬能助手”的人來說，是非常值得嘗試的選擇。

我定義為kimi pro：Google AI Studio

工作和其他非生活場景中，我用gemini的頻次是最高的。使用下來的感覺是，“學(xué)術(shù)版gpt”，“kimi pro”，長文處理能力很不錯。

官方點的特點是：多模態(tài)能力與Google生態(tài)整合。多模態(tài)，是指能夠同時處理文字、圖像、音頻甚至視頻內(nèi)容。它還與 Google 的服務(wù)（Gmail、Docs、Workspace 等）深度集成，比較適合和google全家桶搭配使用。感興趣的話可以再深入研究下。

文心一言？ 沒用過，不做評價，可以自行嘗試并總結(jié)。

結(jié)語

AI 是我們提升效率的強大助手，它能為我們提供參考、激發(fā)創(chuàng)意、加速信息獲取。但請記住，AI的智慧來源于數(shù)據(jù)，它的能力也有局限性的。我們可以把 AI 視為我們工作流程中的“智能伙伴”，用它來輔助思考和快速探索，但務(wù)必保持獨立思考和批判性思維。

例如前段時間讓人啼笑皆非的基礎(chǔ)數(shù)值處理（如浮點數(shù)比較，2.9 vs 2.11）時可能出現(xiàn)的“幻覺”或錯誤推理，截至目前仍存在部分模型沒有訂正。

對于關(guān)鍵信息和專業(yè)判斷，我們更應(yīng)以 AI 的輸出為起點，結(jié)合我們自身的專業(yè)知識和經(jīng)驗來驗證核實，最終做出審慎的決策。讓我們攜手擁抱 AI 的便利，同時保持警惕，共同打造更加高效和可靠的工作方式。