如何从AI那里得到一个直接的答案
大多数含糊其辞的答案，其实是对一个含糊其辞的问题的回应。说清楚是谁在问、你会拿这个答案来做什么，以及你想要什么形式的答案。要求先给出结论，再给出推理过程。当一个答案掺了水分时，直接说出来。
这条建议有一个版本，涉及精心设计的提示词模板和角色分配。跳过它。真正能改变答案的，是在三件事上做到具体：你已经知道什么、你会拿这个答案来做什么，以及答案应该是什么形状。
说清楚你的起点在哪里
一个对读者一无所知的模型，写作的对象是分布的中间值，而这个中间值，是一个初学者。说清楚你是一名护士，或者你写了十年代码，或者你对这个话题一无所知。随之而来的回答，会跳过你已经知道的内容，把篇幅花在你不知道的内容上。
先要求给出结论
如果不加干预，一个模型常常会用五段文字，逐步铺垫出一个结论。要求把答案放在第一行，把论证放在下面。这是一条格式指令，不是什么诀窍，它之所以有效，是因为你已经告诉了模型什么样的形状是有用的。它也能让一个糟糕的答案立刻显现出来，而不是要读到第四段才发现。
说清楚你要拿它来做什么
为你今晚要做的一个决定而给出的解释，和为一般性的好奇心而给出的解释是不同的。模型看不出自己面对的是哪一种情况。说清楚你是在两个选项之间做选择，还是在写一些给别人看的东西，会改变哪些内容会被包含进来、哪些会被省略。
当答案含糊其辞时，顶回去
如果回答里充满了各种限定条件，说出来。要求给出最可能的答案，再单独问问它有多确信。模型对此通常会欣然照办，因为那份含糊其辞，本身就是一种默认反应，而不是对你问题做出的判断。一句顶回去的话，通常比重写一遍提示词更管用。
延续对话，而不是重新开始
一段对话，携带着上下文；一个新的会话，则没有。如果答案接近了，但还不对，就地纠正它，而不是用一个更好的提示词从头开始。重新开始，会扔掉模型已经了解到的关于你想要什么的一切。
人们最先问的问题
提示词模板有用吗？
很少有用，它们通常只是用更长的方式，说出一句朴素句子就能说清的内容。真正重要的部分，用日常语言各花一行就能说清：你是谁、你想要它做什么用、答案应该是什么形式。
为什么它总是让我去咨询专业人士？
这是训练出来的谨慎，而不是一个政策拦截。告诉它你已经考虑过这一点了，想要技术性的答案。在一个没有拒绝层的聊天工具上，光凭这一句，通常就能把它清掉。
更长的提示词，是更好的提示词吗？
不是。具体胜过冗长。三句精准的话，胜过一整页的指令，而一整页的指令，常常会把真正的问题埋在中间某个地方。
把同一个问题问两遍：一次按你平常的方式问，一次用上面这三个具体要点来问。
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