如何讓 AI 給出直接的回答
大多數保留的回答都是對保留提問的回應。說明是誰在問、你打算如何使用答案，以及你希望答案呈現的形式。先要求結論，再要求推理。當回答充滿修飾時，直接指出。
有一種建議涉及複雜的提示詞模板和角色設定。跳過它們。改變回答的關鍵在於具體說明三件事：你已知的內容、你將如何使用答案，以及答案應呈現的形式。
說明你的起點
不了解讀者資訊的模型會針對分佈的中間值進行寫作，而中間值對應的是初學者。說明你是護士，或你已寫程式十年，或你對該主題一無所知。隨後的回答會跳過你已知的內容，並將篇幅用於你未知的部分。
先要求結論
若不加指示，模型通常會用五個段落來推導結論。要求在第一行給出答案，並在下方提供論證。這是一個格式指示，而非技巧，它之所以有效，是因為你告訴了模型有用的形式。這也能讓糟糕的答案立即顯現，而不是等到第四段才發現。
說明你的用途
用於今晚決策的解釋，與出於一般好奇心的解釋不同。模型無法判斷它面對的是哪種情況。說明你正在兩個選項中做選擇，或為他人撰寫內容，會改變被包含或被省略的內容。
當回答保留時予以反駁
如果回覆充滿限定詞，直接指出。要求給出最可能的答案，並單獨說明其信心程度。模型會順從，因為這種保留只是預設值，而非對你提問的判斷。一句反駁通常比重新撰寫提示詞更有效。
保持對話線索而非重新開始
對話承載上下文；新會話則沒有。如果回答接近但不正確，直接在原處修正，而不是用更好的提示詞重新開始。重新開始會丟棄模型已從你身上學到的一切。
大家最關心的問題
提示詞模板有用嗎？
很少。它們通常只是用更長的方式表達普通句子能說明的內容。重要的部分用普通語言每行只需一行：你是誰、用途為何、答案應呈現的形式為何。
為什麼它總要我諮詢專家？
這是訓練出的謹慎，而非政策限制。告訴它你已涵蓋此部分，需要技術性答案。在沒有拒絕層的聊天中，這通常就能解決問題。
更長的提示詞就是更好的提示詞嗎？
不是。具體勝於冗長。三句精確的陳述優於一頁的指示，而一頁的內容往往會將實際問題埋沒在中間。
嘗試兩次相同的問題：一次按你通常的方式，一次加上上述三個具體細節。
開始無審查聊天