引言

当你看着那些大佬使用 AI 创造出各种厉害的作品时，不知道你有没有这样一种感觉：我跟大佬明明用的是同一个 AI，可是，真是同一个 AI 吗？为什么我使用 AI 搞出来的东西一点水平都没有？

我相信应该是有挺多人都会有这种感觉的。现如今，AI 的能力越来越强，可却还是有许多人不知道怎么更高效、更正确的使用 AI。毕竟，会提问的人，和不会提问的人，用的是同一个 AI，但得到的结果天差地别。本文就是根据我个人的 AI 使用经验所撰写的一篇经验谈。

如果你想更高效的使用 AI，想让它给出更合你心意的结果的话，本文可能会带给你一些帮助哦！

AI 到底是怎么给出回答的

在讲 AI 的使用技巧前，不妨先来简单了解一下 AI 到底是怎么根据你输入的内容给出它的回答的，知道这些能让你更好的理解为什么下面的技巧能让AI 给出更好的结果。

首先，AI 并不会真正去思考、理解、推理你所提出的问题，正如 GPT 的全称：Generative Pre-trained Transformer，人话说就是一个提前训练好的、会生成文字的模型，所以它其实更像是一个“超级厉害的接话大王”。它的核心能力就是在自己海量的训练数据里疯狂的搜索然后去猜测或者说预测在某个语境下，接下来最可能出现的词是什么。也就是说 AI 不是在“想答案”，而是在“猜下文”。

比如你输入“中国的首都是”，AI 会预测“北”，然后基于“中国的首都是北”预测“京”。一个字一个字往外蹦，直到它觉得该停了。

当你理解了这一点，你就明白了高效使用 AI 的一个基本的原则：你给出的内容越详细越准确，AI 猜下文时就猜的越准。在这种情况下，当你输入给 AI 一个模糊的要求时，它也只能根据这个模糊的要求去瞎猜一通，然后就是给出不尽人意的回答，然后就是你来骂 AI 是人工智障。

AI 的使用技巧

一：重视上下文窗口

专窗专用

所谓的专窗专用就是指如果一个窗口已经问了 A 类型的问题，那么后面就只在该窗口问 A 类型问题，而不是各种类型的问题都在一个窗口里问。

比如上一个问题是问：李白所写过的关于爱情的诗有哪些？

然后下一个问题却直接来问：你给我讲解一下使用红黑树这一数据结构时应该要注意什么。

像这种问题类型相差较大的就不要在同一个窗口里问了，除非你不在意 AI 的回答质量。要记得 AI 是通过“猜”来给出回答的，上一个问题的上下文会影响 AI 去预测下一个问题的答案。

初次提问时尽量给出详细的需求

这个主要就是说当你要使用 AI 做个什么事情时，最好第一次输入就给出尽可能详细的需求。

虽然我没有具体的数据来支撑我这一方式的正确性，但根据我自己的使用经验来说是这样的。

这就好比你初次就给出一个详细的要求，然后 AI 给出了一个 90 分的结果，之后你不断让 AI 微调最终使其给出了一个 97 分的答案

但如果不这样做导致 AI 第一次给出一个 60 分的结果，后来经过微调最终给出了 97 分的答案

你认为让 AI 给出的结果从 90 微调到 97 分容易还是让其从 60 微调到 97 分容易呢？

显然是前者吧？

当上下文过长时可以选择让 AI 归纳一下上下文，重新开一个窗口

当一个任务实在是过于复杂，经过很多次微调后给出的结果依然让你不满意，这时你可以选择让 AI 去帮你总结归纳这次会话的上下文，然后新开一个窗口把 AI 总结出的上下文输入进去，让 AI 重新给出结果。

这样做的原因是，当上下文越来越长时，AI 所给出结果的准确率也会逐渐降低，也就是越来越难以微调。在这种情况下重开一个窗口也不失为一种正确的做法。

比如你可以跟 AI 这样说：“请总结我们这次对话的关键需求、已有结论和未解决的问题，用简洁的条目写出来，方便我新开窗口继续使用。”

二：可以让 AI 告诉你还需要提供哪些信息以让它给出更好的回答

可能有些人看到我前面提到了在初次提问时尽量给出详细的需求这一要求时会感到有些难以做到，因为很多时候其实我们自己都不知道我们的要求是什么，或者是不清楚 AI 到底需要我们告知它哪些信息，毕竟我们也没有产品经理那样的能力，能够准确给出要求。

这时，就可以让 AI 提供要求的可选项以及询问 AI 你还需要我提供哪些信息。接着，根据 AI 的回答你补全或者增加要求以及提供更多的信息后将其在一个新窗口输入给 AI，这样不就可以在初次提问时就给出详细的需求了吗？

一个实例：

你：我想做一个个人博客网站。

AI：好的，为了给出最佳建议，我需要了解以下几点：

1. 你熟悉哪些前端技术？（React / Vue / 纯 HTML？）
2. 你希望博客有哪些功能？（分类、标签、评论、搜索？）
3. 你需要后台管理系统来写文章吗？
4. 你计划部署到哪里？（GitHub Pages / 自己的服务器？）
5. 你对设计风格有什么偏好吗？

以及一个万能 Prompt:我想做XXX，但我不确定还需要考虑哪些方面。请你向我提问来帮我理清需求。

三：给 AI 一个身份

这一个技巧则是很多人都不知道的，我也是在网上冲浪时才了解到的这个技巧。

还记得 AI 是拥有海量数据的模型吗？还记得 AI 是根据语境来给出回答的吗？当它没有个身份时，它只会按最泛化的方式回答。当它有身份时，便会在所指定身份的框架下组织回答，因此给他一个身份可以起到立杆见影的效果。

一个经典的提示词模板便是：

角色

背景

任务

格式要求

附加要求

具体示例：

角色：你是一位在互联网公司工作 5 年的资深产品经理，擅长梳理用户痛点和输出清晰的需求文档。

背景：我打算开发一个用于“上班族拼午餐外卖”的小程序，核心功能是：用户发起拼单、附近同事加入、自动计算人均金额。目前只有想法，没有成文的需求。

任务：帮我写一份简单的需求文档初稿，至少包含：用户故事、核心功能清单、一个关键的业务流程图（用文字描述即可）。

格式要求：用标题分段（用户故事、功能清单、流程描述）、每条功能前用“- ”列表、流程描述用“步骤1 → 步骤2 → …”的形式

附加要求：语言简洁，避免技术术语，假设读者是刚入行的开发。
核心心法：AI是谁，决定了它会说什么。你给它一个具体的、专业的人设，它就会调动所有与此相关的知识模式。

同样，若不清楚有哪些身份可以问 AI。

四：基于具体使用场景选择合适的 AI 工具

首先不是所有的 AI 都是一样的

ChatGPT、Claude、Gemini、通义千问、DeepSeek……每个模型有自己的长板和短板。

如：

• Claude：擅长深度分析、长文写作、代码审查，语境理解能力极强。
• ChatGPT：全能型，创意写作出色，插件生态丰富。
• Gemini：和 Google 生态整合好，多模态能力强。
• DeepSeek：代码能力强，价格极低，中文理解出色。
• 通义千问：中文场景优化，对国内语境理解更好。

根据这些，当你打算使用 AI 解决某一问题时可以先想想这个问题交给哪个 AI 更合适呢？

此外，还有一些专门用来制作 PPT、音乐的 AI，这也是你应当知道的。所以，做事之前先选工具。不要用水果刀去砍树，然后反过来说刀不行。

五：尽量用最好的 AI

提到这一点，就知道有人会说：“花钱是不可能花钱的，这辈子都不可能花钱的，能白嫖为什么要花钱呢？”尤其是对于学生党来说，拮据啊。

但我还是要说：免费版和付费版真的有差距。

越好的模型回答越精准，性能也越强。尤其是当你想要解决复杂的问题时，模型能力的差距越明显。同时，好的模型也更能节约你的时间。

有句话不知当讲不当讲，当你花了钱时，你就会更加想要用好 AI，就像练字用贵的纸能让你练的更认真，这能锻炼你使用 AI 的能力。

当然，现在有很多免费模型已经很强了。但如果你有条件，还是尽量用最好的模型。即便是同一个模型，通过 API 付费调用通常也比免费网页版更稳定、上下文更大，更有利于处理复杂任务。

六：不要对 AI 感到焦虑，应与 AI 保持共振

最后一条其实算是题外话了

针对网络上最常见的两种声音："AI 要取代各种工作岗位了"和"AI 就是个玩具，什么都做不好"。我只想说两者都太极端了

我觉得正确的心态应是：把 AI 当做一个能力极强能辅助你的合作伙伴

它是你能力的放大器，你越强，用上 AI 的你就越强。你的能力就像是一个数字最前面那位数，是 0 还是 1 结果完全不同。

一句实话就是：你应该焦虑的不是 AI 会不会取代你，而是会用 AI 的人会不会取代你

而与 AI 保持同频共振则是指你应该主动的去了解 AI 的优缺点，要经常去使用它，去了解它的“脾气”，以使其成为你的一件称手的工具。同时，你也应当积极的去了解有关 AI 各种新兴技术以增强 AI 的能力或者让你更方便的使用它。

到这里，你就读完了本文的所有内容了，感谢阅读！如果你对使用 AI 有独到的见解，欢迎发到评论区一起来讨论讨论。

因本人水平有限，文章内容仅供参考。如果你觉得有用，不妨点个赞并且分享给你那个总是跟 AI 吵架的朋友。