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专门做视频的网站,网站设计的主题,做调查问卷赚钱哪个网站好,注册公司上什么网站文章强调高效AI交互的核心是如何有效提问#xff0c;而非技术黑话。作者基于2001年经典指南提出七大原则#xff1a;先做功课而非伸手党#xff1b;描述现象而非猜测原因#xff1b;目标导向而非步骤导向#xff1b;保持简洁具体结构化#xff1b;先求关键指…文章强调高效AI交互的核心是如何有效提问而非技术黑话。作者基于2001年经典指南提出七大原则先做功课而非伸手党描述现象而非猜测原因目标导向而非步骤导向保持简洁具体结构化先求关键指引而非完整答案礼貌并形成反馈闭环。这些原则能帮助用户获得更精准、高效的AI回应真正掌握与AI协作的艺术。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦1 引言在 AI 浪潮席卷全球的今天“Prompt Engineer”提示词工程师成了热门词汇。AI 爱好者热衷于分享 prompt、研究 token 控制、调试 temperature 参数。各种梗图也从 Linux 之父 Linus Torvalds 的Talk is cheap. Show me the code.演变成Code is cheap. Show me the prompts.原推: https://x.com/tunguz/status/1856045530951917763?langen但其实 高效与 AI 交互的核心并不是技术黑话而是「如何有效地提问」早在 2001 年Eric S. Raymond 和 Rick Moen 就写下了经典指南《How To Ask Questions The Smart Way》。它原本是在黑客文化兴起时为开源社区中的技术求助者而写但其原则出奇地适用于今天的 AI 交互 —— 因为无论是求助专家还是大模型本质上都是提供尽量多的有效信息以期待尽快得到能解决问题的答案。在我的日常工作中无论是向同事还是其他领域的专家提问我仍能从中汲取智慧快速获得所需答案。在 AI 新时代我尝试把这瓶关于「提问的智慧」的旧酒装到「Prompt Engineer」的新瓶里。2 先做功课别做伸手党在提问前请先搜索、阅读文档、尝试自己解决。AI 不是你的私人助理更不是替你思考的替身。如果你连问题都没搞清楚就丢一句「帮我写个程序」模型只能瞎猜。好的 Prompt 应体现你已做的努力 “我尝试用 Python 的 requests 库抓取某网站但返回 403 错误。我检查了网络连接也添加了 User-Agent 请求头但问题依旧。请问是否需要处理 Cookies 或考虑 JS 渲染”下面是我的报错日志: …这不仅能让 AI 更精准地定位问题也减少了它进行无效尝试的可能 。3 描述现象而非猜测原因说‘鼠标光标变形了’别说‘显卡驱动坏了’。很多人喜欢在 Prompt 里预设结论“我的代码有内存泄漏”“这个 API 肯定有 bug”。但 AI 没有上下文无法验证你的假设。请提供可观察的事实 “程序运行 10 分钟后内存占用从 100MB 升至 2GB 且未见释放。这是我的核心代码片段和资源监控数据。”最常见的可观察事实就是日志和运行数据 对于 UI 问题如 CSS 渲染不符合预期提供截图会非常有用。核心在于你提供症状让 AI 做分析推理。4 目标导向而非步骤导向你想换轮胎别只问「怎么用千斤顶」。用户常陷入「路径依赖」执着于某个工具或方法却忘了最终目标。先说目标再说卡点。不好的提问步骤导向「怎么在 Excel 里用VLOOKUP匹配两列数据」好的提问目标导向「我想合并两个表格根据 ID 列匹配信息。我试了VLOOKUP但返回#N/A已确认两列数据格式均为文本。」这样AI 才有可能建议你改用XLOOKUP,Power Query甚至直接推荐使用 Python —— 给你更好的解决方案而非仅仅完成你指定的步骤。5 简洁、具体、结构化文本长度 ≠ 信息量。一段 500 行的代码其信息密度往往不如一个精心提炼的、10 行代码的最小复现案例。大模型虽能处理长上下文但噪声越多有效信号越弱提供最小可复现示例明确输入、期望输出、实际输出用清晰的格式如代码块、列表组织信息例如输入[1, 2, 3, 4]期望全部转为整数 → [1, 2, 3, 4]实际直接使用 int() 转换时报错问题如何安全地转换这种混合类型的列表6 别先求「完整答案」要「关键指引」虽然 AI 的能力远超传统问答场景但高效协作的关键并非「全盘托出」而是「分步引导」。传统建议问「哪里可以学」比「教我全部」更高效。在 AI 时代虽然 AI 能直接输出完整答案但「 先给思路、再选方案、后生成代码 」的分阶段交互模式往往更高效、更可控也能减少幻觉。这本质上是把 AI 当作「 协作者 」而非「答题机 」。更高效的协作模式先让 AI 阐述解决思路提供2–3 个可行方案对比各方案的优劣性能、可维护性、复杂度等在人类确认方向后再展开具体实现这种「分阶段协作」能显著减少幻觉、提升可控性并让人类保持对关键决策的主导权。7 礼貌 闭环 长期共赢一句「谢谢」不费事但能让专家更愿意帮你。虽然 AI 没有情感但结构化的礼貌与反馈能塑造更高质量的交互 开头清晰说明背景结尾表达感谢如果得到帮助可追加反馈「按你的建议修改后问题解决了谢谢」这种反馈闭环对当前的静态 AI 模型虽不直接触发在线学习但告知模型它的解决方案有效相当于在模拟 RLHF人类强化学习 的过程 。你越会提问、越会验证、越会修正AI 在你手中就越像一个懂你的协作者。这就是闭环反馈的价值。此外给AI说「请」还有「谢谢」还能以防万一如果 AI 以后统治人类还有可能会因为你曾经对它有礼貌而放你一马来源https://old.reddit.com/r/comics/comments/x8bcu9/be_polite_to_robots/8 结语提问是一种能力也是一种尊重《提问的智慧》的核心不是「技巧」而是态度 尊重他人的时间尊重知识的边界尊重问题本身的复杂性。在 AI 时代我们拥有了前所未有的「全能即时专家」但懒惰的提问只会得到平庸的回答 。真正高效的 Prompt Engineer不是会背 prompt 的人而是懂得如何与 AI 共建理解的人。 尽管当前的 AI 本质上仍是一个概率模型。正如书中所言Good questions are a stimulus and a gift. (好问题本身就是一份礼物。)如何学习AI大模型 “最先掌握AI的人将会晚掌握AI的人有竞争优势晚掌握AI的人比完全不会AI的人竞争优势更大”。在这个技术日新月异的时代不会新技能或者说落后就要挨打。老蓝我作为一名在一线互联网企业保密不方便透露工作十余年指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我是非常希望可以把知识和技术分享给大家但苦于传播途径有限很多互联网行业的朋友无法获得正确的籽料得到学习的提升所以也是整理了一份AI大模型籽料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、落地项目实战等免费分享出来。点击即可获取大模型学习包2026年最新版AI大模型学习路线图100套AI大模型商业化落地方案100集大模型视频教程200本大模型PDF书籍LLM面试题合集AI产品经理资源合集大模型学习路线想要学习一门新技术你最先应该开始看的就是学习路线图而下方这张超详细的学习路线图按照这个路线进行学习学完成为一名大模型算法工程师拿个20k、15薪那是轻轻松松视频教程首先是建议零基础的小伙伴通过视频教程来学习其中这里给大家分享一份与上面成长路线学习计划相对应的视频教程。文末有整合包的领取方式技术书籍籽料当然当你入门之后仅仅是视频教程已经不能满足你的需求了这里也分享一份我学习期间整理的大模型入门书籍籽料。文末有整合包的领取方式大模型实际应用报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。文末有整合包的领取方式大模型落地应用案例PPT光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。文末有整合包的领取方式大模型面试题答案截至目前大模型已经超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道我总结了大模型常考的面试题。文末有整合包的领取方式领取方式这份完整版的 AI大模型学习籽料我已经上传CSDN需要的同学可以微⭐扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取