距离ChatGPT发布刚好两年，ChatGPT发布的第三天我就尝试用过了，当时给我的感觉是虽然和过去的AI完全不一样，但距离真人还是有点差距的。

但没想到，短短两年，AI改变了世界，也改变了我。

这两年，我的工作已经彻底被AI颠覆了，每天都要使用AI协助工作，甚至写这篇文章都是在ChatGPT的canvas画布上写的。

虽然AI对我产生了非常大的影响，但是其实身边很多朋友、同事对于AI的使用还是非常基础，不少人连最基础的prompt都写不好。

所以今天我要分享的内容是关于如何写好prompt的经验，很基础，但对刚入门的朋友应该会有些帮助。

1. 和AI沟通的本质是和人沟通

在我看来，在工作中使用AI工具时，它们的本质就是人。和AI沟通的本质是和人沟通，很多人用不好AI的一个很大原因是不会沟通，不知道怎么下达命令。

这一点从工作中就能看出来，很多leader虽然带着一个团队，也有十来年的职场经验，其实连最基础的需求下单都说不清楚。

比如他不知道自己想要什么，也不知道底下员工的能力点，更不知道如何使用员工的能力去实现目标。

使用AI亦是如此，大部分人使用AI的时候，根本不知道自己想要什么，或者想让AI帮他解决什么问题。

结果就是根本不知道该如何让AI解决问题。用了几次后，得到结论：这玩意儿就是个垃圾。殊不知，垃圾的根本不是AI。

2. 把AI当成一个无所不会的实习生

AI就像是一个刚入职的实习生，虽然能力强，但需要你清晰明确的指令才能发挥最大价值。

使用AI的时候要明确说明需要它做什么，并对它做出限制，比如时间节点、负面案例等。

没有限制的AI就是个实习生，样样通样样松。做出限制的AI就是至少是个阿里P7，是所在领域的专家。

示例：

好的prompt：“我需要帮助制作一个10页的季度销售会议演示文稿。演示文稿应该涵盖我们第二季度的销售业绩、最畅销产品以及第三季度的销售目标。请提供每页的关键要点大纲。”

3. 帮AI拆解复杂问题

AI能力很强，但是和人一样，在处理多个任务时，整体的效果会大打折扣。所以需要帮助AI对任务进行拆分。

面对一个复杂的问题时，可以把它分解成多个小问题，逐步引导AI提供答案。比如，我们想要让AI写一篇文章时，最好先让AI出大纲，确定大纲后，再让它出整体内容，最后润色细节。

如果一次性下需求，比如说，让AI给我们写一篇关于XXX的文章，大概率这篇文章出来是不及格的。

4. 给AI案例

在工作中，我有一个习惯，在和同事沟通时，最后一定会给到案例，给到我想要的样子。

每个人的认知不同，对于一样东西的要求也不同。很多需求单纯用语言是表达不清的，给一个对标案例是最好的选择。

示例：

好的prompt：“我需要给客户写一封关于项目延期的专业邮件。这是我之前发送过的类似邮件：

‘尊敬的[客户]，

希望您一切安好。我想向您通报[项目名称]的进展情况。很遗憾，我们遇到了一个意外问题，这将使完工日期延迟约两周。我们正在努力解决这个问题，并会随时向您通报进展。

如果您有任何疑问或顾虑，请随时告诉我。’

请帮我起草一封新邮件，保持类似的语气和结构，但是描述我们目前因供应链问题导致延期一个月的情况。”

5. 一次性请求多版本生成

AI生产的东西带有很强的随机性，所以我们可以让AI生成多个版本供参考，从中挑选出最符合需求的答案。

举个例子，比如你让AI给文章起一个标题，那不能只让它起一个标题，最好是让它直接起10个、20个，甚至100个，从中挑选和修改。

6. 别怕反复沟通

即刻AI大J“Alchian花生”就说过使用AI就像《土拨鼠之日》和《初恋50次》这两部电影，时常会感觉自己陷入了鬼打墙的境地。

AI不是一次性解决问题的工具，我们需要通过不断调整和完善提示词，让AI逐步接近你心中的理想答案。把AI当作一个随时可改进的助手，而不是一锤定音的工具。

最后说句题外话。

在AI工具出现之前，解决问题的方式是找工具。在AI工具出现之后，解决问题的办法变成了直接创造工具。

前两天，我想导出ChatGPT上面的聊天记录，于是用Cursor写了个Chrome插件，实现了功能。

生成式AI出现之前，想法到实现之间隔着一座名为技能的鸿沟。而现在，AI直接打破了这种限制，把创意和创造之间的鸿沟填平。

未来，创意将是核心竞争力，变得无比重要。