真正搞懂 Prompt：你不是在问 AI，而是在给它下指令
很多人第一次用大模型，都会被它的表达能力震撼：
- 说话像人
- 回答流畅
- 什么都能接得住
但用了一段时间，又开始困惑：
为什么有时很聪明，有时又很“敷衍”？
为什么同一个问题，换个平台结果完全不同？
为什么我明明说得很清楚，它却还是理解偏了？
这些问题，不是技巧问题，而是认知问题。真正入门 AI，不是记住几个 Prompt 公式，而是搞懂它到底“在干什么”。
一、先纠正一个误会：AI 不是“理解你”，而是在「完成概率任务」
这是所有核心概念的起点。
🧠 大模型在做什么？
大模型并不理解世界，它只是在当前上下文中，预测“下一段最可能合理的文本”。
所以它的工作方式是：
- 不判断真假
- 不验证事实
- 不知道你的真实目的
它只做一件事：在你给定的条件下，把“最像正确答案的内容”生成出来。
这也是为什么：
- 你说得越模糊，它越容易“自作聪明”
- 你给的限制越清晰，它越像一个专业执行者
二、Prompt 的真正含义：不是“一句话”，而是「工作场景设定」
很多新手会问：Prompt 不就是我输入的那段话吗？
形式上是，但本质上不是。
🔍 Prompt 的本质：
Prompt ≠ 问题
Prompt = 你为 AI 构建的“工作环境”
它至少隐含了三件事：
- 当前在干什么事
- 用什么标准判断好坏
- 什么是“不该做的”
如果你不写，AI 就会用默认假设补齐。
✍️ 一个具体场景的对比示例
❌ 模糊 Prompt：帮我分析一下这个产品为什么卖得不好。
AI 会默认：
- 写一段泛泛而谈的商业分析
- 用常见套路填充
- 不考虑你是谁、给谁看、要不要落地
✅ 场景清晰 Prompt：
你是一名熟悉消费品市场的分析顾问。我现在要做的是一次内部复盘，不是对外宣传。请从「用户认知、定价、渠道、信息传递」四个角度，分析一款销量不达预期的产品可能存在的问题，重点放在可验证的假设，而不是空泛判断。
你会发现：👉 AI 的“思考深度”明显变化了。
不是它变聪明了，而是你替它完成了关键决策。
三、除了 Prompt，新手必须搞懂的 4 个核心概念
1️⃣ 「上下文」：AI 只活在你给它的世界里
AI 没有长期记忆，也不知道你“刚才心里想什么”。它的世界只有三部分：
- 当前对话里出现的内容
- 系统预设的规则
- 你刚刚输入的 Prompt
👉 你不说，它就当不存在。
实用建议：
- 重要背景宁可重复，也不要省略
- 不要指望“它应该知道”
2️⃣ 「默认目标」：你不设目标，它就用“看起来不错”为目标
这是新手最容易踩的坑之一。
如果你只是说：“帮我写 / 帮我分析 / 帮我总结”
AI 的默认目标通常是：
- 表达顺
- 逻辑通
- 不冒犯
- 像一篇“合格范文”
但你真正需要的，可能是：
- 找漏洞
- 提出反对意见
- 暴露不确定性
- 用来做决策，而不是展示
解决方法：把“用途”写进 Prompt。
3️⃣ 「不可验证内容」：AI 最擅长“听起来对”
AI 对“不好验证的内容”尤其自信，比如：
- 原因分析
- 趋势判断
- 心理动机
- 未来预测
这不是它在骗人，而是它无法区分“真实”和“像真的”。
实用策略：
- 要结论时，同时要「判断依据」
- 明确要求“哪些是假设，哪些是事实”
4️⃣ 「角色并不只是风格，而是决策视角」
很多人把角色理解成：“请你用××语气说话”。这是低阶用法。真正有用的角色，是决策立场。
比如：
- 站在甲方，还是乙方？
- 是执行者，还是评审者？
- 是保守策略，还是激进策略？
角色 = 你希望 AI 从哪个角度做判断。
四、不同使用场景下的 Prompt 思路建议
下面给你几个通用场景模板思路，不是照抄，而是理解结构。
📌 场景一：分析问题 / 做判断
关键不是“多说”，而是限制分析框架。
👉 建议写清：
- 分析维度
- 允许的假设
- 不要做的事情（如：不要空谈）
📌 场景二：生成方案 / 内容
不要只说“生成一个方案”，而要说：
- 用在什么地方
- 给谁看
- 是否需要落地
- 是初稿还是最终版
📌 场景三：让 AI 帮你「挑错」
这是很多人忽略的高级用法。
你可以直接说：请站在最挑剔的评审角度，指出这个方案中最可能失败的三点，并说明原因。
前提是：你要允许它“不好听”。
五、真正的分水岭：你是否开始为 AI「设计任务」
用 AI 的两个阶段：
第一阶段：我能不能让它把事做完？
第二阶段：我能不能让它按我期望的方式做事？
分水岭就在于：你有没有从“提问者”，变成“任务设计者”。
AI 并不是一个“什么都懂的对象”，而是一套对结构、条件、目标高度敏感的系统。当你开始关心：
- 我给了什么信息？
- 我省略了什么？
- 我默认了什么判断标准？
你就已经超过了大多数“会用 AI 的人”。
