提問題比答案重要，或者說正確的問題就等于部分的答案。

在人工智能時代，我們每個人都要學會“人機共生”，要懂得如何跟AI對話，如何提出對的問題，否則就不能借助AI的資源和力量。

Prompt（提示詞）就相當于咒語或祈禱詞，它們是人工智能時代的“芝麻開門”，你能不能打開寶庫，就看你是否念對了“咒語”。

所以我們都需要學習提示詞工程，摸清楚同AI對話的邏輯和策略，同AI進行適配，以提高自己的生產力和競爭力。

下面分享6類最有效的指令。

以下是一些最常用且有效的AI對話指令清單及其說明，涵蓋提問優化、內容控制和場景引導等關鍵方向，幫助您更精準獲取所需結果：

?一、基礎優化類?

1、通過明確身份定位提升回答專業性。

指令示例：“你是一位資深法律專家，別人找我借款，請解釋借條和欠條的區別并給出5條執行建議。”

效果：限定AI的“思考”范圍，聚焦問題，提升回答的專業性和針對性。

2、分步驟，強制邏輯清晰的層次化表達。

指令示例：“用STAR法則（情境-任務-行動-結果）分析直播間轉化率提升方案，分點列出關鍵步驟。”

效果：規避AI幻覺，拆分復雜任務，減少邏輯錯誤，可以通過示例明確輸出格式和風格，提高結果一致性。

?二、內容控制類?

?1、深度限制?，?格式指定?。

指令示例：“以下是XX公司6月銷售數據表，請計算SKU動銷率，找出庫存周轉天數＞30天的商品并排序。并用Python代碼生成歷史GMV對比折線圖，要求添加趨勢線并導出為SVG格式”。

效果：避免冗余信息，強制輸出精簡內容。結構化輸出，便于直接復制使用。

?2、視角切換?，反向驗證。

指令示例：“列出2024年中國新能源汽車銷量前5品牌及市占率，請標注數據來源并交叉驗證準確性。”

效果：拓展思維維度，生成多角度對比。

?三、邏輯強化類?

1、深度學習復雜理論。

指令示例：“用費曼學習法講解AI神經網絡機制，要求概念拆解和歸納3個最核心知識點。”

效果：激發創造性分析，適合戰略推演或學術研究。