伙伴们好呀，我是森克兰特，一名喜欢学习研究的AI实战派。昨天我分享了两篇AI提示词优化的文章，收到了不错的正向反馈。

最近我一直在思考，怎样让大家更好使用AI。我决定从可以直接复制的提示词，到需要一些技巧的提示词，到AI避坑技巧，到不同AI平台的组合使用技巧等方向着手，让大家掌握一套灵活的AI使用体系。

准备好了吗？那我们直接开始喽！

一、没有头绪的时候，试试让AI反过来问你

1、先做学生：初涉陌生领域时，同步背景信息给AI，直接提问：“若要系统掌握该领域，需优先学习哪些核心模块？”让其梳理知识框架。

2、再做决策者：

基于框架设定具体目标后，切换角色以决策者口吻说：“目标已明确，为高效推进，还需我补充哪些信息？”

3、循环互促：将AI提出的问题反向抛回（以学生身份追问求解），充分理解后再切回决策者模式，推动其输出下一步方案。

通过这种角色互驱的循环互动，你既能快速建立知识体系，还能引导AI完成原本难以独立推进的复杂任务。

反馈：我也是用ai来训练自己的。我会头脑中先预设我要的东西，然后不断重复描述再修正，让ai产出的东西越来越贴近我要的。

二、巧用已被验证的学习方法

1、将需学习的内容提交给AI。

2、请运用费曼学习法，用清晰的结构，帮我梳理学习这些内容最节约时间的方法。

3、为了检验我的学习成果，请向我提问。

4、根据我的回答，纠正我的错误。并把我的错误整理成错题集，指出我需要反复学习的知识点。

遇到复杂的问题，请用简单的例子给我解释，梳理内容框架，用加粗的文字标识重点。

反馈：肯定很有用。我接近满分的一课作业。根本看不懂，我也是每段都问AI，让他给我举例解释。全部都学懂了。

三、巧用各个AI平台的优势

Deepseek的思考过程是很精彩的，但是它的回答我觉得没有思考过程精彩。因此我们要搭配其他AI使用。先把需求告诉Deepseek，让它进行思考。然后把它的思考过程喂给Chatgpt或者Kimi，叫他们生成内容。通过AI之间的配合，输出的内容质量比叫Deepseek回答精彩很多！

反馈：每次看deepseek的思考过程有时候都会觉得它像一个真的人一样，甚至比一个正常的人的思考还要深入，就在我期待它给出的回答的时候，就像一个本来以为会吃到国宴的食客突然被喂了一嘴白人饭一样。

四、关键性决策需谨慎

做关键决策时，需要AI给出客观批判性建议，可它常因顺从弱化批判力度。不妨指令其切换「挑剔的行业专家」角色，要求对你方案严格审视、主动接纳尖锐质疑。此时它会像挑剔的审视者，从各种刁钻角度挑问题。

反馈：这方法很管用，从更理性的角度，全方位审视我的观点，确保“万无一失”，减小可能因为冲动带来的不确定损失。

五、避免AI胡编乱造

1、所有引用的文献必须来自公认的权威平台（如CNKI、WanFang、PubMed、IEEE Xplore、Web of Science核心合集等）或官方机构（如国家统计局、世界银行等）。禁止引用来自个人博客、论坛或维基百科等非权威网络来源的信息。

2、中文文献引用参考格式：李卫平，张志鸿.  万有引力定律在聚类中的应用．《CNKI;WanFang》，2006

3、英文文献引用参考格式：Cappi A. The concept of gravity before Newton[J]. Culture and Cosmos, 2022.

4、对于无法通过二次查证（如在另一个权威数据库中找到相同文献）或来源存疑的文献，必须明确标注 “【该文献真实性/来源有待进一步核实】” ，或直接不予采用。

5、数据引用原则：只能引用来自官方统计机构、权威行业报告或经同行评议期刊发布的数据。所有数据应注明其统计年份和来源，对于模型自行计算或推断的数据，需明确注明“根据XX数据计算得出”。

6、对话总结与呈现：每次对话结束后，须以清晰的条目式清单，罗列本次交流中涉及的所有引用文献，确保信息完整、格式统一，便于您核对与追溯。

六、用AI提升认知，制定目标

反馈：确实！AI有时候会产生“幻觉”，我们在引用论证论据，引用参考文献的时候，一定要严谨。加上上面的限制，可以让AI在正轨上发挥其作用。

结语：AI现在已经很成熟了，很多时候AI给我们的反馈，比你身边的人都还有价值。AI相当于全人类的智慧，比如你无聊的时候，遇到瓶颈的时候，寻找创新点的时候，都可以问AI。而且可以与AI多轮对话，让你获得很大的收获。

目标：森克兰特给自己制定的目标就是：每天必须与AI进行2轮10个来回以上的对话，这是提升认知，弥补知识盲区很快的方式。