我今天刷到一個挺有意思的方法。
很多人都知道，給 AI 的要求越清楚，它幹活通常就越靠譜。
問題是：我要是能把需求說得特別清楚，我還找 AI 幹嘛？
這可能纔是很多人用 AI 最卡的地方。
你腦子裏明明知道自己想做個東西。
但真讓你坐下來寫提示詞的時候，只能憋出來一句：
“幫我做一個好一點的方案。”什麼叫好一點？不知道。
要什麼風格？也說不出來。
最後 AI 給你一份特別完整、特別工整、但怎麼看怎麼不對勁的東西。
於是很多人得出一個結論：
這個 AI 不行。
但有時候，真正沒對上的可能不是模型能力，而是我們自己還沒把那個模模糊糊的需求想明白。
我看到的這個方法，剛好把順序反了過來：
別急着給 AI 寫一份完美提示詞。
讓 AI 先來採訪你。
原帖的核心思路也是這樣：當人還無法完整描述自己的需求時，可以先讓 AI 不斷提問，把腦子裏零散的信息一點點挖出來，最後再整理成真正可以執行的 Prompt。
這個思路我覺得特別適合普通人。
因爲我們平時做事情，本來就不是先在腦子裏生成一份 PRD，再開始行動。
更多時候其實是：
“我大概想做這麼個東西。”
“感覺應該偏這種風格。”
“這個我不喜歡，但我也說不上爲什麼。”
這些話在人和人聊天的時候完全正常。
到了 AI 這裏，我們卻突然要求自己變成一個專業產品經理。
其實沒必要。
下次你不知道提示詞怎麼寫，可以直接先把這句話丟過去：
我現在腦子裏只有一個比較模糊的想法。
請先不要直接給我方案。
你來採訪我，一次只問我一個問題。
根據我的回答繼續追問，直到你認爲已經理解我的目標、使用場景、限制條件、偏好和判斷標準。
最後幫我把這些信息整理成一份可以直接執行的完整提示詞。
然後正常跟它聊天就行。
不知道，就說不知道。
只能描述感覺，就描述感覺。
對某個方案不滿意，也別急着自己改。
直接告訴它：
“這裏不對，但我現在說不出來哪裏不對，你繼續問我。”
慢慢你會發現一件很有意思的事。
AI 不只是幫你完成任務，它還可以幫你把任務本身想清楚。
這其實比收藏一百條“萬能提示詞”有用得多。
因爲真正好的 Prompt，很多時候根本不是寫出來的。
是聊出來的。
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