别再命令AI，试试用提问激活它的大脑

sowang

@爱可可-爱生活

【别再命令AI，试试用提问激活它的大脑】

大多数人使用大语言模型的方式是下达指令：写一篇博客、做个营销方案、分析这组数据。

这种方式的问题在于，AI会把它当成一个待完成的任务，追求效率而非深度。你得到的往往是流水线产品。

有一种方法叫苏格拉底式提问，核心思路是：与其告诉AI要生产什么，不如用问题引导它思考。

大语言模型在训练过程中接触了海量的推理案例。提问能激活这种推理模式，而指令不能。

举个例子。

指令式：为我的AI分析工具写一段价值主张。

提问式：什么样的价值主张能打动B2B买家？应该触发哪些情感和逻辑按钮？现在把这个框架应用到一款AI分析工具上。

区别在于，后者让AI先思考，再动笔。

再看一个。

指令式：帮我做一份领英内容日历。

提问式：在B2B SaaS领域，什么类型的领英内容互动率最高？什么发布频率能避免受众疲劳？话题之间应该如何递进？现在根据这些原则设计一份30天的内容日历。

当你提问时，模型会经历完整的思考链条：分析问题要求、考虑多种框架、权衡利弊、最后综合出一个有层次的答案。直接下指令则跳过了前面几步。

这套方法可以拆解成三个部分。

第一步，理论层面的问题：什么让某类产出变得有效？

第二步，框架层面的问题：这里适用什么原则或方法论？

第三步，应用层面的问题：现在把这些洞察用到我的具体任务上。

这个结构强制AI进行逐步推理。

对于复杂问题，可以把问题叠加起来：一个顶尖的增长营销专家在搭建漏斗之前会问什么问题？他需要什么数据？会先验证哪些假设？现在针对我的SaaS产品回答这些问题，然后设计漏斗。

你实际上是在编程AI的思考过程。

当然，这种方法并非万能。简单的事实查询、数据格式化、基础代码生成、快速改写，用指令就够了。苏格拉底式提问适合需要战略思考、细致分析、创意解决方案和多步推理的场景。

有人质疑说，这些提示效果更好是因为更详细，而不是因为用了问句。这个批评有道理。问号本身不是魔法，具体性才是。但提问的形式天然会引导你给出更多上下文、标准和受众信息。形式塑造内容，这本身就是一种思维工具。

今天就可以试一下：把你下一个指令拆成三个问题，看看会发生什么。

x.com/godofprompt/status/2019707943864946893