“不知道怎么问，AI总是get不到我的点？”、“工具太多，到底哪个才适合我？”……

本文将深入探讨如何与AI高效沟通，选择合适的工具等。掌握这些技巧，你也能让AI成为你的“超能力”，在工作中实现意想不到的突破。 （以下内容AI小白也可放心食用）

一、已知问题及目标

1、引子

你是否遇到过这样的场景：

• 向AI提问后，得到的答案要么过于笼统，要么完全偏离需求，不得不反复重试或自行修改？
• 看到同事用同样的工具快速产出高质量方案，而自己的结果却需要花费大量时间修改？
• 面对市面上五花八门的AI工具，不确定哪一款最适合自己的专业场景？

这些问题的核心，往往不在于AI的能力上限，而在于我们是否掌握了与之高效协作的“对话逻辑”。

在过去几个月里，我与21位不同职能的从业者（包括产品经理、运营、工程师等）深度交流，梳理出12个高频痛点，并从中提炼出一套可复用的方法论：从Prompt设计、调试技巧到工具选型，覆盖LLM应用的全流程实践。

调研问题整理如下：

2、目标和适合人群

这篇文章不会告诉你“AI能取代人类”或“某个工具天下第一”，而是聚焦于一个现实的问题：如何像管理一位高潜团队成员一样，用清晰的指令和有效的协作方式，让AI真正帮你创造出有用、有落地价值的结果。

B 端产品经理如何快速成长？

产品与业务架构主要是将整个业务工作流进行分层，梳理，然后抽象出一个个需求，将业务需求与产品合情合理的映射起来，最终使业务数据在产品中流动，执行，记录，使用。

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不管你是刚接触AI的产品新人，还是已经在用AI提升效率的老手，这里提供的框架和案例都能帮你做到几件事：

• 提高输出质量：通过5W1H法则，让AI的输出更贴合你的真实需求；
• 减少试错成本：避开常见提问误区；
• 理性选择工具：看场景选产品，而不是跟着热点盲目入坑。

AI时代的高效工作者，未必是技术最精通的人，但一定是最懂如何与机器协作的人。现在，让我们一起拆解这场人机协作的“底层代码”。

3、一些（看似花里胡哨的）名词解释

下文中可能涵盖以下名词，大致了解即可。可前后对照着阅读。

• LLM：Large Language Model，大语言模型。基于Transformer训练的超大规模语言模型。
• LLM应用：即大语言模型（LLM,Large Language Model）应用。下文仅指代“AI对话助手”类应用。涵盖我们日常使用的GPT、KIMI、腾讯元宝、豆包、deepseek等产品。
• Prompt：提示词。就是你跟LLM应用聊天的过程中，你输入给他的一段话、问题或指令。
• AIGC：AI Generated Content，人工智能生成内容。
• token：直译为标记，是LLM大模型处理语言的最小语言单位。

二、与LLM高效沟通的关键方法

划重点：提问质量决定AI输出质量。

1、你想让AI有多懂你？

不妨把大语言模型想象成一位能力出众但初来乍到的”超级实习生”——它潜力无限，却对团队背景和工作细节一无所知。只有给出清晰明确的指令，才能充分释放它的价值。

就像为新人布置任务一样，你的提问质量直接决定了AI的工作成效：指令越具体，它就能越快、越准确地给出你想要的结果。

▲ 上图是一个比较笼统的案例

-这个图可以和上一张图对比查看。

-由于问题笼统，所以答复笼统，不能直接用于工作中使用。需要再次加工。

2、Prompt 的几个关键信息 (对应 5W1H)：

1）你是谁？Who？(角色扮演)：“嘿，AI，你现在是咱们团队的资深产品专家…”

2）要做什么？What？(目标任务)：“帮我快速梳理一下这个需求文档，重点是…”

3）为什么要做？Why？(背景原因)：“因为我们需要评估这个方案的可行性，所以…”

4）什么时候做？When?(时间约束/频率)：“请你快速输出一个文档的框架…”——个人感觉这一条不太需要。

5）在哪里做/有什么限制？Where?(场景限制)：“只考虑我们现有的技术栈，不要引入新的中间件。”

6）希望怎么做？How?(具体要求/格式)： “最后以一个包含关键风险和收益的列表呈现给我。”

7）“加分项”：更清晰的指令 (对应 明确性、具体性、可衡量性)：

• 要说具体指标，不说“大概”、“差不多”：“字数在 300-500 字之间”、“列出至少三个改进建议”。
• 给AI“效仿”的对象： “参考一下我们之前写的这份竞品分析报告的风格：[链接]”
• 像写测试用例一样思考： 考虑各种边界情况和期望的输出。

举例：

1、吃鱼：

1）低效的沟通： 你告诉你家新来的厨师说你想吃鱼。厨师可能会给你上一盘红烧鲤鱼，但你可能不喜欢鲤鱼，或者想吃清淡一点的。

2）逐步优化的沟通：

• 第一次优化 (What)： 你说：“我想吃清蒸鱼。” 这比只说“吃鱼”更具体了。
• 第二次优化 (Who + Why + Where)： 你补充道：“我最近正在减脂， 我想吃清蒸鲈鱼，别放太多油。”
• 第三次优化 (How + 加分项)： 你更详细地说：“我最近正在减脂， 我想吃清蒸鲈鱼，一斤多的就行。只需要用少量蒸鱼豉油和葱姜调味，记得上桌前把姜丝去掉。”

仅仅说“吃鱼”，AI（厨师）很难准确理解你的需求，结果可能不尽人意。通过逐步添加 5W1H 的信息，你的需求变得越来越清晰，AI（厨师）也能更好地理解你的意图，最终做出更符合你期望的“鱼”。

2、VIP用户转化方案：

1）原始需求——给我一份VIP用户转化方案的文档框架

2）按照5W1H优化后——

你现在是某C端电商平台负责市场推广和运营策略的高级顾问。平台希望通过提升现有用户的忠诚度，发展一批高价值的VIP客户，从而更好地提升用户体验、促进复购并增强用户粘性。请你快速构建一份客户忠诚度提升方案的文档框架，针对已注册的平台用户，重点考虑如何激励他们成为VIP客户。文档应清晰列出主要模块和内容要点，例如招募流程、激励机制、管理方式、推广策略等，并以清晰的层级结构呈现。

3）拆解分析：

• 你现在是某C端电商平台负责市场推广和运营策略的高级顾问。——你是谁？(角色扮演)
• 平台希望通过提升现有用户的忠诚度，发展一批高价值的VIP客户，——要做什么？(目标任务)
• 从而更好地提升用户体验、促进复购并增强用户粘性。——为什么要做？(背景原因)
• 你快速构建一份客户忠诚度提升方案的文档框架，——什么时候做？(时间约束/频率)
• 针对已注册的平台用户，重点考虑如何激励他们成为VIP客户。——在哪里做/有什么限制？(场景限制)
• 文档应清晰列出主要模块和内容要点，例如招募流程、激励机制、管理方式、推广策略等，并以清晰的层级结构呈现。——希望怎么做？(具体要求/格式)

没有放之四海皆准的”完美模板”。有效的Prompt需要不断调试，以保证：

1. 产品适配性：不同AI工具对指令的敏感度不同（如Claude偏好结构化，GPT-4理解更灵活）。
2. 迭代优化：通过”提问-反馈-调整”循环逐步校准。
3. 个人风格化：最终形成的Prompt库应该符合你的思维习惯和业务场景。

3、LLM能帮你做什么，不能做什么？

总的来说，LLM模型擅长处理与语言和文本相关的问题。它们可以理解、生成、转换和分析文本内容，在需要大量文本处理、信息提取、创意生成和语言理解的场景中，能够显著提升工作效率和创造力。

然而，在需要高度事实准确性、复杂推理、专业知识、伦理判断、物理交互以及情感理解的场景中，它们仍然有一定的局限性。

三、Prompt使用技巧与调试策略

1、Prompt的编辑和调试

当我们使用 LLM 得到不满意的答案时，不用急着重新提问或完全换个问题。一个更高效的做法是直接在原始Prompt的基础上进行修改，突出你希望调整的内容。

举个例子： 你问 AI “如何提高用户活跃度？”，它给出了很多宽泛的建议。这时，你可以在原来的 Prompt 基础上进行编辑，例如：“在上一次回答的基础上，请更聚焦于新用户的激活策略， 并给出 3 个具体的、可执行的方案。” 这样，你就通过优化 Prompt 而不是重新提问，更精准地引导了 AI 的输出。

核心要点： 像调试代码一样，逐步优化你的 Prompt。分析 AI 的不足，针对性地补充信息、调整措辞或增加约束条件。

2、创建你的“Prompt 工具箱”：常用模板的存档与复用

就像我们经常保存和复用常用的 SQL 查询语句或代码片段一样，对于那些你已经调试好、能够稳定产出高质量结果的 Prompt，最好进行存档保存，建立你个人的“Prompt 工具箱”。

场景示例： 比如，你经常需要 AI 帮你生成竞品分析框架，或者总结用户反馈报告的要点。当你找到一个效果很好的 Prompt 后，将其保存起来，下次只需做些小调整，就能直接使用，从而节省大量的重复打字和调试的时间。

实践建议： 可以使用文档、笔记软件或专门的 Prompt 管理工具进行存档，并为你的 Prompt 添加清晰的标题和描述，方便后续查找和使用。

3、善用具备“持续记忆”的 LLM 应用

对于涉及相对专业、需要上下文连贯理解的内容，优先选择那些具备“持续记忆”（即在单次会话中能够记住先前对话内容）的 LLM 应用。 这样可以避免你在后续提问中重复提供背景信息，使 AI 能够更深入地理解你的问题。

4、避免 Token 限制带来的记忆丢失

在处理文本时，LLM应用会受到 Token 数量的限制（简单来说，就是处理文本长度的限制）。当对话过长或输入的文本过多时， AI可能会 “遗忘”较早的信息，影响回答的质量。

应对策略：

• 适时总结： 在对话进行到一定程度时，主动总结关键点，帮助AI回顾上下文。
• 分段提问： 将复杂问题拆解成多个小问题，并确保它们之间有清晰的关联。
• 引用历史信息： 在后续 Prompt 中，明确引用之前讨论的关键点，提醒它关注上下文。
• 使用支持长上下文窗口的 LLM： 在处理长文本或需要长时间记忆的场景下，选择那些具有更大上下文窗口的 LLM 应用（例如 Kimi、Google AI Studio）。

5、当有严谨要求时的策略

对于需要高度严谨和准确性的内容，仅仅依赖 AI 的生成结果是不够的。我们需要在 Prompt 中明确提出对信息准确性的要求，并引导 AI 进行溯源和交叉验证。

Prompt 示例：

“我现在要写一篇学术性论文。请介绍一下最新的区块链技术发展趋势，务必基于可靠的行业报告和权威研究论文，并提供信息来源的链接。同时，请对比分析至少三家不同机构的观点。”

核心思路：

• 明确要求溯源： 要求 AI 提供信息来源，便于后续核实。
• 进行多方对比： 引导 AI 对比不同来源的信息，减少单一来源的偏差。
• 设定限制条件： 在 Prompt 中明确指出对信息准确性的要求。

6、聚焦核心，避免信息过载

AI 能够快速生成大量信息，但并非所有内容都对我们有帮助。我们需要主动引导AI，聚焦在真正需要解决的问题上，避免被杂乱无章的信息淹没。

核心思路：

• 明确提问需求： 你的 Prompt 应该清晰地指向你想要获得的答案或结果。
• 逐步细化需求： 如果 AI 返回了大量不相关的信息，可以修改 Prompt 中增加更具体的限定条件，缩小搜索范围。
• 学会筛选：不要盲目接受AI生成的所有内容，要根据实际需要进行过滤和提炼。

三、主流LLM产品的特性分析及使用

面对市面上的多款AI产品，选择合适的工具能够显著提升我们的工作效率和创造力。以下是对表格中几款主流AI产品的总结，希望能帮助你在不同场景下做出更好的选择：

总结

轻量级日常助手：豆包、腾讯元宝

在处理简单查询、快速提问这类不需要太多上下文的信息时，豆包和腾讯元宝表现都很不错。响应快、界面清晰，特别适合日常使用，比如查天气、翻译句子、搜集一些基础信息等，属于轻量级的实用工具；

另外，腾讯元宝相对比较适合产出创意文案、活动文案、社交媒体推文等，语言风格贴近中文社交语境。

技术支持与专业内容：DeepSeek

DeepSeek在处理技术类内容方面更有优势，特别适合开发者或需要查阅技术资料的使用场景。它对代码的理解能力比较强，用来写代码、看文档、查知识都很靠谱。

长文本处理与深入分析：Kimi

Kimi在长文本处理上的表现非常稳定，适合一口气读懂大段内容，或者对某个话题进行深入讨论。像研报分析、合同理解、长篇写作这些需要逻辑和上下文连贯性的任务，它都能应对得不错，输出风格也相对克制、严谨。但是理解能力略逊于ds、GPT和Google AI Studio

通用能力与学习工作等多场景适配：ChatGPT

ChatGPT是一个通用性非常强的工具，适合处理各类复杂问题，能写能答还能接插件，支持多语言、多轮对话。在创作、脑暴、解题、流程规划等多种场景中，它都表现得很有弹性。对于需要一个“万能助手”的人来说，是非常值得尝试的选择。

我定义为kimi pro：Google AI Studio

工作和其他非生活场景中，我用gemini的频次是最高的。使用下来的感觉是，“学术版gpt”，“kimi pro”，长文处理能力很不错。

官方点的特点是：多模态能力与Google生态整合。多模态，是指能够同时处理文字、图像、音频甚至视频内容。它还与 Google 的服务（Gmail、Docs、Workspace 等）深度集成，比较适合和google全家桶搭配使用。感兴趣的话可以再深入研究下。

文心一言？ 没用过，不做评价，可以自行尝试并总结。

结语

AI 是我们提升效率的强大助手，它能为我们提供参考、激发创意、加速信息获取。但请记住，AI的智慧来源于数据，它的能力也有局限性的。我们可以把 AI 视为我们工作流程中的“智能伙伴”，用它来辅助思考和快速探索，但务必保持独立思考和批判性思维。

例如前段时间让人啼笑皆非的基础数值处理（如浮点数比较，2.9 vs 2.11）时可能出现的“幻觉”或错误推理，截至目前仍存在部分模型没有订正。

对于关键信息和专业判断，我们更应以 AI 的输出为起点，结合我们自身的专业知识和经验来验证核实，最终做出审慎的决策。让我们携手拥抱 AI 的便利，同时保持警惕，共同打造更加高效和可靠的工作方式。