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Open course技能学习AI课程

基础提示词技巧

让请求清楚、回答有依据,大任务可以逐步检查

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中文
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学习处理 AI 使用中的四种常见困难:请求说不清、回答缺依据、推理方法不合适、任务太大。练习改写提示词、限定资料范围、选择分析方法,并把大任务拆成可检查的步骤。

Best for

  • 刚开始认真使用 AI,希望改善回答质量的新手
  • 想把 AI 用于学习、写作、办公和资料整理的普通用户
  • 不知道如何减少跑题、编造和空泛回答的人

Problems solved

  • 请求太笼统,AI 只能猜,结果经常跑偏
  • 需要准确事实,却没有提供资料或限制推测范围
  • 遇到推理和判断任务,只会催 AI 直接给答案
  • 复杂任务一次性处理,遗漏和错误难以检查

Outcomes

  • 补上必要的任务、背景、限制、示例和输出要求,删除多余或冲突的内容
  • 写清资料范围、信息不足时的处理和引用要求,区分事实、整理与推断
  • 按任务选择逐步分析、先找原则、独立解题或二次检查等方法
  • 把复杂任务拆成阶段,说明中间结果、检查依据和继续条件
  • Highlights

    • 四课分别处理表达、依据、推理和任务拆解问题
    • 以学习、写作和资料整理为场景,面向普通 AI 用户
    • 通过闪卡辨析、提示词改写、理由追问和诊断检查自己的薄弱点

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    4 chapters

    第 1 课:把话说明白

    能按教程中的提示词检查框架判断请求哪里不清楚,并改写成任务、背景、限制、材料边界和输出结构更明确的提示词。

    第 2 课:让回答有依据

    能按教程中的防幻觉检查方法判断任务是否需要参考文本,并写出资料边界、拒答边界、引用边界和推断边界清楚的提示词。

    第 3 课:让模型先想再答

    能按教程中的选择框架判断任务是否需要先想再答,并选择逐步思考、后退提示、独立解题、二次检查、多路径比较或工具行动等合适方法。

    第 4 课:拆解大任务

    能按教程中的拆解框架把复杂任务拆成可检查的阶段,并说明每个阶段的目标、中间产物和继续条件。