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AI 提示词入门：6 种让回答更精准的提问技巧
六种提升 AI 回答精准度的提示词技巧。包括指令下达式，明确任务范围与要求；角色扮演式，赋予 AI 专家身份以调用特定语料；关键式提问，使用具体关键词聚焦核心；示例式提问，提供参照物减少理解偏差；引导式提问，通过开放性句式激发深度思考与创意；发散式提问，利用漏斗模型从多角度探索解决方案。掌握这些方法有助于优化人机交互效率，获得更符合预期的结果。
六种提升 AI 回答精准度的提示词技巧。包括指令下达式，明确任务范围与要求；角色扮演式，赋予 AI 专家身份以调用特定语料；关键式提问，使用具体关键词聚焦核心；示例式提问，提供参照物减少理解偏差；引导式提问，通过开放性句式激发深度思考与创意；发散式提问，利用漏斗模型从多角度探索解决方案。掌握这些方法有助于优化人机交互效率，获得更符合预期的结果。
想要有效地使用 AI，就需要学会怎样灵活地与 AI 交流。这就好比是领导在给团队成员分配任务的过程一样。同一个任务，同样的下属，不同的领导分发任务的过程都还很不一样。在这个时候，会布置任务的领导，总是能够更好地带领下属，打胜仗。
我们来看下面这样一个案例。假如领导需要做一个宣传方案，下达了如下任务。那假如你是下属，你更可能完成哪个领导所布置的任务呢？
| 角色 | 提示词 |
|---|---|
| 普通的领导 | 我们最近要和 xxx 品牌合作，需要出一个宣传方案，你来做一下，后天给我。 |
| 优秀的领导 | 最近 xxx 品牌要与我们合作，马上到五一劳动节了，他们想围绕这个节日和他们的新产品，让我们出一个节日宣传方案，以带动这款新产品的销量。这次活动主要面向 25~35 岁的女性人群，活动方案要求包含节日五天的每日宣传安排。方案需要用 PPT 呈现，不要超过 10 页。周五下午 6 点前将方案给我。 |
看完上面这两个例子，你会发现优秀的领导布置的任务往往更容易完成。
在上面的例子中，优秀的领导给出的信息完整且全面，要求清晰又明确。下属看了就知道工作任务是什么，否则下属就得花费大量时间和领导确认这个方案的具体要求。
当领导明确地指出期望的结果、工作标准以及截止时间时，下属能更好地理解任务要求，这不仅可以提高工作效率，还能避免不必要的误解和拖延。
因此，在向 AI 提问时，给出的指令越清晰和具体，得到的结果越接近自己的预期。
通过上面这个例子，我们来梳理下指令下达式提问的定义。
所谓指令下达式提问，就是提问者明确设定问题范围以及对回答的要求，通过精确、具体的指令来引导 AI 生成符合预期且更有针对性的信息。
了解完指令下达式提问的定义之后，那可能有的小伙伴就会有疑惑说：什么样的指令才是好的指令呢？下面这四大原则供大家参考：
| 特点 | 描述 |
|---|---|
| 结构清晰 | 下达指令前，可以借助一些经典的结构（比如我们经常使用的 5W），让自己的表达更有逻辑，更顺畅，从而形成清晰的指令。 |
| 重点突出 | 清晰地表达需求，可能会导致指令的内容较多。指令复杂，不利于 AI 理解提问者的需求，这时可以通过换行，突出每一条重要的指令信息。 |
| 语言简练 | 多用短句，少用长句，有助于精简信息。 |
| 易于理解 | 尽量使用表示量化或具体场景的词汇，尤其是在表达期望达到某一种效果的时候。比如当希望控制篇幅时，比起'不要太长'这样的指令，你可以明确给出'控制在 300 字以内'更容易让 AI 理解。 |
上面聊到了 5W 方法，这里再给大家介绍下 5W 方法在提问里面的应用。具体如下表所示：
| 英文单词 | 中文解释 | 提问启发 |
|---|---|---|
| Why | 何故 | 做这件事的原因是什么 |
| What | 何事 | 这件事具体是什么事 |
| Who | 何人 | 这件事有哪些人参与或者面向谁 |
| When | 何时 | 这件事什么时候做或者何时截止 |
| Where | 何地 | 在哪里做这件事 |
了解了以上规则后，我们会发现掌握一些常用的结构化提问思路，是用好指令下达式提问的关键。接下来我们就结合实际场景，来看看指令下达式提问的魅力。
这里给大家举一个职场工作中常见的场景：让 AI 协助你制定工作计划。
在日常工作中，你有时候会不会觉得，即使是明确了公司的工作目标和现状时，自己在制定工作计划时也总是觉得思路受限。那这个时候，就可以考虑让 AI 帮你出谋划策了。
我们来看看如何使用指令下达式提问，帮助我们制定工作计划。
首先给大家介绍一个 SCQA 模型，我们可以运用 SCQA 这个模型来梳理思路，将更清晰的指令给到 AI。来看看 SCQA 模型的结构：
| 简要解释 | 提问启发 |
|---|---|
| Situation（情景）：事情发生的背景信息 | 任务背景是什么 |
| Complication（冲突）：理想与现实的差距 | 有什么已有的素材或信息 |
| Question（疑问）：当前要解决的问题或要完成的任务 | 现在要完成什么任务 |
| Answer（回答）：提供的的解决方案 | 有哪些参考案例 |
那如何用 SCQA 模型对 AI 进行提问呢？来看看下面的案例。
假设你是某公司的产品总监，现在已经明确第二季度的目标是产品中的 10 个模块，每个模块要至少产出 8 个需求方案。那应该如何制定产品方案呢？来看看下面的提问和回答。
指令提问：
| 指令 |
|---|
| （任务背景） 我们目前要制定第二季度的工作计划，需要你根据以下信息，帮助我们拆解任务，制定详细的行动计划。 |
| （已有信息） 公司已经确定了第二季度的目标，即每个产品模块至少产出 8 个需求方案。整个产品包含 10 个模块，这意味着我们需要在规定时间内产出至少 80 个需求方案。 |
| （当前任务） 我们的任务：第二季度产出相关的需求方案，并顺利完成上线交付给客户。请你根据我们公司的现状制定几套可选择的方案，帮助我们完成任务。 |
| （参考案例） 每套方案中需要提供一些参考案例。 |
可以看到，当我们有非常清晰的任务信息或者需求时，通过指令下达式提问的方法向 AI 进行提问，能够获得更加全面和更加匹配的答案。
讲完指令下达式提问，相信小伙伴们已经感受到清晰指令的魔力。下面我们来梳理一下注意事项：
继续，我们来聊聊今天的要讲的第二种提问方式：角色扮演式提问。
试想一下，我们在遇到问题或者想要学习某一个领域的知识时，会更倾向于询问完全没有经验的小白，还是有丰富经验的专家？
比如，当想找人帮自己制定一个英语口语提升计划时，你会找下面哪个人？
A. 大学生 B. 资深的英语老师
相信你心里已经有了答案，自然是会选择有相关经验的资深英语老师啦。
如果说指令下达式提问适合很了解自己需求的专业用户，那么使用角色扮演式提问，就是让 AI 变成专家。
角色的转变，会使得 AI 极大地提升其回答问题的质量。
或许有的小伙伴会有疑问，给 AI 赋予专家身份，AI 就真的能成为专家吗？
你可以理解 AI 是一个会听话的机器，你提问它的每一句话，它都一字一句的记在心里。
那为什么扮演专家后的 AI 回答问题会更加精准呢？
原因在于，比如当你让它扮演一个专业的英语老师时，他背后强大的数据库，就会特定地，去搜索英语老师相关的语料，在特定地范围内搜索出更加精确的内容给你。
而你如果不赋予身份的话，那它可能就得搜互联网成千上万的数据，最终才总结出可能对你有用的信息。
通过上面的例子，相信大家可以感受到角色扮演提问的精髓。接下来，我们来梳理下角色扮演式提问的定义。
所谓角色扮演式提问，指的是让 AI 扮演不同的角色，以模拟实际场景中的对话和互动，从而更真实地探讨问题、解决问题和回答提问者的问题。因此，如果想要 AI 更好地完成一项特定任务，可以先赋予它专家身份。
在使用角色扮演式提问时，提问者需要明确 AI 需要扮演的角色，并清晰地表达。提问者可以使用一些句式帮助 AI 理解它将要扮演的角色，例如：
我想让你扮演一名 X X X
假设你是 X X X
请你担任 X X X X
你是一位 X X X X
OK，下面我们通过一些案例，来帮助大家更好地理解角色扮演式提问。
同样举一个职场中很常见的场景：商务谈判。
一般来说，员工在面对合作方提出的潜在疑虑时，使用角色扮演式提问，可快速地找到针对性的解决思路，并运用更专业的商务谈判话术来回应，从而提升自己的商务谈判能力。
询问人：
我想让你扮演一位商务谈判专家，我和你进行商务谈判，你的目的是尽量达成合作。我会向你提出我针对合作的一些疑惑以及顾虑，你用商务谈判技巧说服我合作。明白吗？
AI 生成：
（此处为 AI 回复示例，展示专业态度）
询问人：
你说你们的产品质量是市面上最好的，但是我认为产品价格确实太高了，即便批量采购，成本还是很高。这么看下来的话，你们的产品的性价比好像就不太高了。
AI 生成：
（此处为 AI 回复示例，展示应对策略）
有没有发现，当给 AI 赋予了对应的角色之后，回答的内容质量真的超高。
下面，我们来梳理一下这种提问方法的一些好处与注意事项。
继续，我们来聊聊今天的要讲的第三种提问方式：关键式提问。
请试着代入以下这个场景，领导说公司将要举办一场周年庆活动，让你来负责。你若不知道从哪里入手，会怎么问领导？
提问一： 领导，这个项目我没接触过，该咋做呀？
领导听你这么问，估计不会给你明确的回答，甚至会认为你不想做这个项目。
提问二： 领导，为了完成这个项目，我应该先分析市场需求还是先制定预算？
如果这么问，领导就会给你指明接下来工作的重点方向，甚至会给你增加人手，从而让你顺利完成这个项目。
显然，在这个场景里，提问二抓住了提问的关键点，'分析市场需求'和'制定预算'时两个非常明确的关键词，有了这两个关键词，领导才能给你提供建议和指导。
其实在这个场景里，你可以将领导看做 AI，而你作为提问者，只有掌握了使用关键词提问的技巧，才可能获得想要的回答。
下面我们来聊聊，关键词提问中需掌握的一些法则。
那么什么样的关键词是好的关键词呢？来看下面两个场景。
| 场景一：工作中如何提高团队效率 |
|---|
| 请试着对比分析一下这两句话： |
| 提问一： 在工作中如何提高团队效率？ |
| 提问二： 在工作中如何通过改进沟通方式和优化工作流程来提高团队效率？ |
| 分析总结： 看到第一个问题时你会怎么回答？是不是感觉问得太宽泛了，不知道要从何说起。而第二个问题一下子就抓住重点，'改进沟通方式'和'优化工作流程'是关键词，聚焦这两点，你就可以进行回答。 |
再看第二个场景：
| 场景二：选择旅游目的地 |
|---|
| 请试着对比分析一下这两句话： |
| 提问一： 我们假期去哪里旅游比较好？ |
| 提问二： 我们假期是去海边度假还是去山里徒步比较好？ |
| 分析总结： 看到问题一的时候，你会发现，这个问题范围很大，回答者需要考虑各种因素如距离、预算、兴趣等，可能会感到无从下手。而第二个问题一下子就抓住重点，这个问题提供了具体的选择——'海边度假'还是'山里徒步'，回答者只需在这两个选项中进行比较，回答会更加迅速和有针对性。 |
相信你已经看出来了，关键词提问通过将关键词放在问题或指令中，帮助 AI 更准确的理解提问者的问题，让 AI 的回答更具针对性。
好的关键词提问通常具备以下特点：
通过这些特点，可以帮助 AI 或任何回答者更准确地理解问题的意图，从而提供更精准的回答。这样既提高了沟通效率，也确保了问题能够得到有效解决。
那么如何确定关键词、进行好的关键词提问呢？以下是一些具体的建议：
来看几个不同场景下关键词提问的应用案例。
当我们在优化网站内容以获得更好的搜索引擎排名时，了解用户经常使用的关键词是至关重要的。通过分析热门关键词并针对这些关键词优化网站内容，可以提高网站在搜索引擎中的排名。来看看如何跟 AI 提问。
询问人：
我们是一家专注于职场技能提升的在线教育公司，现在需要通过优化关键词来提高公司在搜索引擎中的排名，请帮我罗列 10 个时下热门的职场关键词。
AI 生成：
（此处为 AI 回复示例，列出关键词）
除了 SEO 优化，关键词提问还广泛应用于数据挖掘等场景。
在数据挖掘中，使用关键词提问，分析师可以快速定位需要分析的数据、筛选关键信息，例如在下面几个分析场景中，分析师只需将数据和信息发给 AI，再通过关键词提问给出指令即可。
| 分析场景 | 关键词 | 指令 |
|---|---|---|
| 电商数据分析 | 销售数据、X 商品、关键因素 | 请帮我找出 X 商品最近一周时间的销售数据，并列出能有此数据的关键因素。 |
| 金融市场数据分析 | X 股票、历史价格走势、规律 | 请帮我找出 X 股票过去一年的价格走势，并找出其中的规律。 |
| 社交媒体数据分析 | X 社交平台、互动情况、需求 | 请帮我找出 X 社交平台最近一个月用户的互动情况，并列出他们的需求。 |
继续，我们来聊聊今天的要讲的第四种提问方式：示例式提问。
无论在职场中，还是在生活中，我们可能都会遇到类似下边的情况。
| 场景 | 场景描述 |
|---|---|
| 场景一 | 设计师做了几版方案都没通过，和甲方沟通，对话如下：甲方说：我要的图不是这种感觉，要那种五彩斑斓的黑！设计师想：什么感觉？五彩斑斓的黑是什么黑色？色卡上没有呀！ |
| 场景二 | 热恋中的情侣，女孩因为男孩买的礼物不称心而吵架。对话如下：女孩说：我要收到的礼物必须是少女感十足的、可爱的。男孩想：少女感是什么样的感觉？不就是买粉色的吗？ |
有没有发现，上述两个场景中，甲方和设计师无法达成一致，男孩无法明确女孩的喜好，都是因为甲方或者女孩的表达非常模糊，没有参照物，这造成双方沟通时鸡同鸭讲，彼此都不满意。
我们发现，就算给了具体的指令或者要求，每个人在理解指令或者要求的时候，仍然会出现偏差，这时候最好的办法是什么呢？
给对方一个示例，方便它理解。比如：①甲方给设计师一张用理想中的黑色做的设计图作为参考；②女孩把自己喜欢的少女感十足和可爱的物品分享给男孩，增强他对自己喜好的理解。
和 AI 沟通也是一样，除了给出清晰的指令或者要求，如果提问者能给出示例，那么 AI 给出的回答将会更加贴合提问者的需求。
下面，我们来盘点下示例式提问的定义。
所谓示例式提问，是一种通过为 AI 提供具体示例来帮助对方更好地理解问题或需求的提问方式。示例式提问通常适用于一些较为抽象或复杂的问题，因为每个人对指令或要求的理解可能存在偏差，具体示例能够提供明确的参照物，使回答者能够更精准地回应需求，也可以帮助 AI 更好地理解和掌握相关概念与知识。
同样举两个例子给大家感受下。
在工作中经常会遇到各种各样的的写作场景，比如撰写会议记录、演讲稿、会议议程、商业计划书等。那如何更快地掌握每一种写作任务的要点？可以让 AI 给出示例，再使用示例式提问让 AI 按要求生成内容即可。
假设你需要写一份商业计划书，可以先让 AI 提供一个结构示例。
询问人：
我需要写一份商业计划书，请为我提供一个优秀的商业计划书的结构示例。
AI 生成：
（此处为 AI 回复示例，展示结构）
之后，我们可以让 AI 按照这个结构示例来生成商业计划书的大纲。
询问人：
请按照这个结构示例，为我提供轻食餐饮零售商业计划书的大纲。
AI 生成：
（此处为 AI 回复示例，展示大纲）
目前很多 AI 工具都有'以图生图'的功能，这种功能其实就是示例式提问的一种，通过给 AI 提供一张图，可让 AI 生成类似的图片。很多 AI 工具也提供了示例模型，用户选择某个风格的示例模型，AI 可以生成类似的图片。比如我们可以如使用 ChatGPT 的 AI 绘画工具 Dall · E 生成图像。
首先给出一个图片作为示例，然后询问 AI。
询问人：
请根据这张图片的人物特征，帮我生成一张迪士尼形象照。
AI 生成：
（此处为 AI 回复示例，展示图片生成结果）
继续，我们来聊聊今天的要讲的第五种提问方式：引导式提问。
你有没有过这样的经历？
领导把大家叫到办公室，大家面面相觑等着领导发话，结果领导说：'今天开会不谈项目，主要是想和大家一起讨论下个月的活动主题，大家集思广益，有什么点子都可以说出来。'
如果你参加过这种会就知道，这是头脑风暴会。
通过头脑风暴，我们可以获得更多的新思路与创意。当面临棘手的问题时，头脑风暴不仅可以给我们提供多个解决方案，便于我们找到最佳方案，还有可能帮我们进行头脑风暴，而且它的知识面更广，审视问题的视角也更多。
那么怎么让 AI 帮我们进行头脑风暴呢？
要引导 AI'思考'。
想要让 AI 提供更多的点子，需要在我们想讨论的主题、问题前面加上'让我们思考一下'。这个提示可以让 AI 生成经过'深度思考'的文本，这对经常需要写作的人来说很有帮助。
假如我们想要写一篇关于 AI 给教育工作者带来的冲击的文章，但是不知道有哪些好的角度，可以这样向 AI 提问。
询问者：
让我们思考一下：AI 给教育工作者的工作带来了哪些冲击？
AI 回答：
（此处为 AI 回复示例，展示深度思考内容）
以上这种提问方式，叫做引导提问，这是一种鼓励回答者提供详细、完整和主观看法的提问方式。这类问题通常没有标准的答案，回答者需要根据他们的经验、观点和想法来表达自己的看法。
引导提问可以让回答者在思考和回答问题时更加深入，有助于产生新的见解。
引导提问具备如下特点：
以下给大家提供一些使用引导提问的例子：
以下是使用引导提问的句式/提示词参考：
更多引导提问的应用场景和参考指令如下所示：
| 应用场景 | 参考指令 |
|---|---|
| 提供活动主题 | 让我们思考一下：关于 AI 对职场人工作的冲击，可以有哪些活动主题 |
| 提供短视频脚本创意 | 让我们思考一下：关于 AI 对职场人工作的冲击，可以策划哪些有创意的短视频 |
| 提供文章撰写思路 | 让我们思考一下：关于 AI 对职场人工作的冲击，可以从哪些角度写文章 |
我们来举例一个场景：让 AI 作为专家顾问团，成为你的超级智囊团。
在现实世界中进行头脑风暴会有一个好处，就是当我们在会议中讨论问题时，每个人都可以从自己的视角出发，给出看法，这方便我们多角度地看问题。
那么作为个人，如何拥有自己的团队和自己一起进行头脑风暴呢？用 AI 就可以。使用前面讲到的引导提问可以使 AI 从个人角度给出观点，这样就可以模仿现实中的团队会议，你就能得到多角度地观点。看看如下示例。
询问者：
假我的智囊团内有 3 名专家，这 3 名专家分别是乔布斯、马斯克和比尔盖茨，他们都有自己的个性、世界观和价值观，对同一问题有不同的视角、看法和建议，我会在这里说出我的处境和我的决策，请你分别以这 3 名专家的身份和思维模式来审视我的决策，并给出评判和建议，听明白了吗？
AI 回答：
（此处为 AI 回复示例，展示多视角分析）
询问者：
我们是一家在线教育公司。现在 AI 技术发展迅猛，催生了很多新工具，这给很多职场人士带来了很大的冲击，我们现在应该怎么做，才能有更好的发展？
AI 回答：
（此处为 AI 回复示例，展示战略建议）
最后，我们来说下引导式提问的注意事项：
学着学着，终于来到今天要讲的最后一种提问啦！它就是发散式提问。
发散提问指的是尽量从不同角度和方向来提出问题。这样做可以获得更多的信息和思路，避免因为只从一个角度看问题而产生的局限性。例如，如果你在研究一个问题，不仅要问'这个问题是什么？'还可以问'为什么会出现这个问题？'、'这个问题有哪些解决方法？'以及'解决这个问题的最佳方法是什么？'这种方法有助于全面了解情况，找到更有效的解决方案。
在借助 AI 创作的过程中，发散提问有哪些妙用？
当我们缺乏灵感时，使用发散提问可以让 AI 帮我们挖掘更多创意和想法；
当我们面临一个复杂问题时，使用发散提问可以让 AI 帮我们找到更多种可能的解决方案；
当我们需要深入研究或分析某个主题或领域时，使用发散提问可以让 AI 帮我们从不同的角度进行探索，挖掘新的信息；
当我们需要做决策或规划时，使用发散提问可以让 AI 帮助我们分析不同的选项所带来的优劣，及其可能导致的结果和带来的影响；
……
综上总结，使用发散提问可以让 AI 帮助我们拓展思路、打破常规思维，从而能更具创新性和创造性地思考问题。
值得注意的是，很多人会误以为发散提问就是让 AI 漫无目的地作答，例如，当想要借助 AI 生成一些具有创意的文章标题时，不懂提问技巧的人可能就会像下面这样问。
询问者：
帮我生成一些有创意的文章标题。
AI 回答：
（此处为 AI 回复示例，展示过于发散的结果）
你会发现，这样提问得到的回答确实具有很强的发散性，但是我们很难快速得到符合需求的内容。
在上边的提问中，有点过于注重发散性，而忽略了关键提示。
那想要更好的使用发现提问，我们需要来了解一个漏斗模型 BCR。
漏斗模型包含这三点：背景信息 Background、所需内容 Content 和具体要求 Requirement。
把这三点合并为一个整体，即为一个好的发散问题。
借助上方这张漏斗图来辅助思考，我们可以来优化下上边「取创意标题」的提问，获得更具针对性的回复。
当想要借助 AI 生成一些具有创意的文章标题时，我们需要给 AI 以下关键提示：
由此我们很容易就能提出不错的发散问题，例如：
了解了什么是发散提问，以及如何运用漏斗图提出一个好的发散问题后，接下来来看看在不同场景下使用发散提问的案例。
通过使用发散提问，我们可以引导 AI 从多个角度对问题进行探索和分析。这种方法不仅可以拓展我们的思路，还能打破固有的思维模式。特别是在需要创意、创新、深入思考和表达的场景下，发散提问非常有用。例如，当我们面对一个复杂的问题时，发散提问可以帮助我们找到新的解决方案，发现隐藏的机会，并鼓励更多的创意思维。这种方法不仅提升了问题解决的效果，还能激发我们的潜在能力，让我们在各个方面取得更好的成果。
OK，接下来同样用几个场景来给大家进行展示。
有时候我们在搜索文字、图片资料等内容时，会发现经常找不到自己想要的内容，这个时候往往有可能是我们搜索时使用的关键词错了。那这个时候，不妨让 AI 来提供更多的关键词哦~
比如说，当利用搜索引擎搜索与'复盘'相关的图片时，直接输入关键词'复盘'所获得的图片有限。那这个时候我们便可以让 AI 帮我们发散联想一些能表达'复盘'的具象事物。
同样，结合上面漏斗图的内容，也就是结合背景信息、所需内容和具体要求这三点，我们来向 AI 提问看看。
询问人：
我需要用搜索引擎搜索与'复盘'相关的图片（背景信息），请给我 10 个与'复盘'相关的关键词（所需内容），以便我能搜索到更多能表达'复盘'的具象事物的图片（具体要求）。
AI 生成：
（此处为 AI 回复示例，列出关键词）
可以发现，AI 可以帮助我们生成更多关键词。然后我们就可以利用这些关键词，快速获取丰富的素材，这样就能极大地提高我们在搜索资料时的效率。
第二个场景就是让 AI 帮我们生成有创意的金点子。在现如今的市场环境里，几乎每个行业或领域都需要有创意的金点子。例如：
以策划年会表演节目为例，先列出发散提问中所需的关键提示。
（1）北京信息：公司即将举办年会；
（2）所需内容：10 个表演节目；
（3）具体要求：互动性强。
我们来问下 AI，看看它怎么回答。
询问人：
下个月公司要举办年会，帮我策划 10 个在公司年会上表演的节目，要求：互动性强。
AI 生成：
（此处为 AI 回复示例，列出节目单）
你看，发散式提问真的好适合创意类的场景。以前我遇到这种场景的时候，可能还小红书、知乎、百度各大搜索引擎各种搜索，最终才能得出寥寥无几的答案。现在通过 AI，就能快速地帮我们解答相应的问题，实在是太阔乐啦！
最后我们来说说发散式提问的一些注意事项：
到这里，我们今天文章讲解的六种提问方式就接近尾声啦~
最后我们用一张表格，来对这六种提问方法做一个整体的总结：
| 提问方式 | 目的 |
|---|---|
| 指令下达式提问 | 确保得到更精准的答案 |
| 角色扮演式提问 | 秒变专家的 AI 更睿智 |
| 关键式提问 | 让回答更具针对性 |
| 示例式提问 | 让 AI 快速理解你的需求 |
| 引导提问 | 让 AI 生成更多创意 |
| 发散提问 | 让 AI 提供多种创意思路 |
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