如何优化复杂问题的提问方式？

sowang

优化复杂问题的提问方式，核心目标是：让AI准确理解你的意图、背景和需求，从而提供有针对性、结构清晰、可操作的回答。以下是具体策略和示例：
一、拆解问题（分而治之）
将一个大问题拆成若干小问题，或明确要求分步骤/分模块回答。
✅ 优化前：
“怎么做一个电商网站？”
✅ 优化后：
“我想用Python开发一个简单的电商网站原型，请分三部分回答：
推荐的技术栈（前端、后端、数据库）；
用户登录和商品展示的核心功能如何实现；
如何部署到云服务器？”
二、明确约束条件
说明你的限制（如时间、技术、资源、经验水平等），避免AI给出不切实际的建议。
✅ 优化前：
“如何提高机器学习模型的准确率？”
✅ 优化后：
“我用Scikit-learn训练了一个随机森林分类器，准确率只有70%。数据集有1万条样本、50个特征，其中10个是类别型。不能增加新数据，但可以做特征工程。有哪些实用方法能提升性能？”
三、提供上下文背景
告诉AI你已经做了什么、卡在哪儿、目标是什么。
✅ 优化前：
“我的代码报错了。”
✅ 优化后：
“我在用PyTorch训练CNN时遇到RuntimeError: ‘Expected object of scalar type Float but got scalar type Long’。
输入数据是torch.float32，标签是torch.long；
损失函数用的是nn.CrossEntropyLoss()；
模型输出维度是[batch_size, num_classes]。
可能是什么原因？”
###四、指定输出格式
如果你希望答案以特定形式呈现（如代码、流程图、对比表、步骤清单等），直接说明。
✅ 优化后示例：
“请用以下格式回答：
原因分析（1–2点）
解决方案（带可运行的代码片段）
预防建议”
五、使用“角色+任务”框架（进阶技巧）
给AI设定角色，引导其以特定视角回答。
✅ 示例：
“假设你是一位有10年经验的DevOps工程师，请为一个初创团队设计一个低成本、自动化的CI/CD流程，使用GitHub Actions和Docker。”
六、避免隐含假设
不要假设AI知道你的项目细节、术语定义或默认设置。
❌ 隐含假设：
“为什么我的API调不通？”（没说用什么框架、错误信息、请求方式等）
✅ 显式说明：
“我用Flask写了一个POST接口 /api/login，用Postman发送JSON {‘user’: ‘alice’}，返回400错误。后端代码用了@reqparse解析参数。可能哪里出错了？”
七、迭代式提问（推荐）
如果第一次回答不够满意，基于AI的回复继续追问，逐步聚焦。
例如：
“你刚才提到可以做特征选择，能否针对我的数据类型（含文本和数值）推荐具体的Scikit-learn方法，并给出代码示例？”
总结：复杂问题提问模板
背景：我是______（身份/经验），正在做______（项目/任务）。
现状：目前已完成______，遇到______问题/瓶颈。
目标：希望实现______，但受限于______（时间/技术/资源等）。
请求：请分______部分回答，重点说明______，最好包含______（代码/图表/步骤等）。