📌 明确指令：给 AI 画个清晰的 “任务框”
想让 AI 不胡说，先得让它知道你到底要什么。模糊的指令就像给 AI 一张没边界的地图，它很容易走到沟里去。比如你说 “写点关于减肥的内容”，AI 可能从节食讲到抽脂，甚至扯到减肥药的副作用，最后跑题跑到天边。但你要是说 “写 3 个适合上班族的晚餐减肥食谱，每道菜热量不超过 300 大卡，食材要容易买到”，AI 就知道该往哪个方向使劲，输出的内容会精准得多。
指令里最好带上具体的 “行动动词”。别用 “讨论一下”“分析分析” 这种模棱两可的词，换成 “列出”“对比”“解释”“总结” 会更有效。比如问 “讨论新能源汽车和燃油车的区别”，AI 可能东拉西扯说一堆；但问 “对比新能源汽车和燃油车在购车成本、保养费用、续航能力三个方面的区别，每项用 20 字以内概括”，AI 想胡说都难。
还要注意指令的 “颗粒度”。新手常犯的错是一次塞太多要求，AI 处理不过来就容易出错。比如 “写一篇关于咖啡的文章，要讲历史、种类、制作方法，还要推荐 5 家网红咖啡店，最后分析下行业趋势”，这么多任务堆在一起，AI 很可能哪个都讲不透，甚至张冠李戴。不如拆成几个小 prompt，先让它讲清楚咖啡种类，再单独问制作方法，效果会好很多。
🎭 设定角色：给 AI 安个 “专业身份”
让 AI 扮演特定角色，相当于给它装上 “知识滤镜”，能大幅减少外行话。你要是直接问 “怎么处理职场冲突”，AI 可能给些不痛不痒的建议，比如 “多沟通”“互相理解”。但你说 “你现在是有 10 年经验的人力资源经理，帮我分析下属当众反驳上司的情况该怎么处理，要给出具体步骤”，AI 的回答会立刻变得专业，甚至会考虑公司制度、员工性格这些细节。
角色设定要尽可能具体，最好带上 “领域 + 经验 + 风格”。比如写文案时，与其说 “写个运动鞋广告”，不如说 “你是运动品牌耐克的资深文案，现在要给新款跑鞋写一段 30 字以内的 slogan，风格要热血、有冲击力，突出鞋子的缓震技术”。AI 进入角色后，输出的内容会更贴合场景，胡说的概率自然就低了。
但角色设定也不能太离谱。你让 AI 扮演 “来自火星的生物学家”，它本身没这方面的训练数据，只能靠编，结果肯定满篇胡话。尽量选择 AI 训练数据里有的角色，比如医生、老师、程序员这些常见职业，或者历史人物、知名作家，这些角色的 “知识储备” 更扎实。
📋 补充背景：给 AI 搭个 “信息舞台”
AI 胡说很多时候是因为 “信息不全”。就像你问 “这个方案可行吗”，不告诉它方案内容、执行环境，它只能瞎猜。比如你想让 AI 评估一个营销方案，最好先把 “目标用户是 25 - 30 岁女性、预算 5 万元、推广渠道是小红书和抖音” 这些背景信息列出来，AI 才能结合这些条件分析，而不是泛泛而谈。
背景里要包含 “关键前提”。比如问法律问题时，别说 “这个行为违法吗”，要加上 “在中国大陆法律框架下，个人未经允许传播他人朋友圈照片”，AI 才不会搬出其他国家的法律来回答。涉及数据的问题更要注意，比如 “这个产品销量怎么样”，得说清楚 “2024 年第三季度，在华东地区的线上销量”，不然 AI 可能拿几年前的数据来凑数。
还可以给 AI “喂素材”。比如让它写产品评测，直接甩给它产品参数、用户评价，AI 会基于这些内容分析，而不是凭空捏造优点。有次我让 AI 分析一款耳机，先给了它 30 条用户差评，AI 输出的不足部分全是用户实际反馈的问题，没有一句瞎编的。
📏 限定格式：给 AI 定个 “输出规矩”
固定的输出格式能逼 AI “认真思考”，减少东拉西扯。你让它 “总结一篇文章”，它可能写一大段流水账；但你说 “用总分结构总结，先一句话概括核心观点，再分 3 点列出主要论据，每点不超过 50 字”，AI 会逼着自己提炼重点，废话自然就少了。
常用的格式有 “列表式”“表格式”“步骤式”。比如问 “怎么提高睡眠质量”，让 AI“用序号列出 5 个方法，每个方法附带具体操作（如每天 10 点前放下手机）”，比让它自由发挥更有条理。做对比时用表格格式，比如 “用表格对比 iOS 和 Android 系统的 3 个优缺点，表格列名为‘对比项’‘iOS’‘Android’”，AI 想乱填都难。
格式里可以加 “约束条件”。比如写邮件时，规定 “开头要有问候语，中间分 2 段说明事由，结尾要有感谢和署名，总字数不超过 200 字”，AI 会严格卡在框架里，不会冒出无关内容。甚至可以指定用词，比如 “推荐旅游景点时，必须包含‘小众’‘性价比高’‘适合拍照’这三个词”，确保输出符合你的需求。
🔄 迭代优化：给 prompt 做个 “升级手术”
第一次写的 prompt 很少能完美发挥，得根据 AI 的输出调整。比如你让 AI “写个蛋糕食谱”，它可能没说烘焙温度，你可以再发一句 “补充一下烤箱温度和时间”。要是 AI 把步骤写反了，下次 prompt 里就加上 “步骤按制作顺序排列”。
记录 “失败案例” 很重要。把那些让 AI 胡说的 prompt 记下来，分析问题出在哪。是指令太模糊？还是背景给少了？我有个文档专门记这些，比如 “上次让 AI 写工作总结，没说清楚时间段，结果它写了全年的”，下次就会在 prompt 里加上 “2024 年 9 月工作总结”。
还可以用 “反向提示”。如果 AI 总在某个点上出错，直接告诉它 “不要提 XX 内容”。比如让 AI 推荐护肤品时，它老是推某个不靠谱的牌子，你就说 “推荐时排除 XX 品牌，只选成分公开的产品”。这种方式能快速堵上 AI 胡说的漏洞。
⚠️ 规避陷阱：躲开 AI 容易 “翻车” 的雷区
别让 AI 做 “需要实时数据” 的事。AI 的训练数据有截止日期，你问 “今天的股市行情怎么样”，它只能瞎编。这种时候最好让它 “教你查股市行情的方法”，而不是直接要结果。涉及时效性强的内容，比如 “最新的政策法规”，一定要在 prompt 里加一句 “基于 2024 年 10 月前的信息回答，如有变动请以官方为准”。
别让 AI 做 “主观判断” 的事。你问 “这个人好不好”“这件事对不对”，AI 没有真实体验，只能说些正确的废话。不如换成 “分析这个人的 3 个优点和 2 个缺点”“这件事可能带来的 3 个影响”，让它基于事实层面回答，减少胡编的空间。
复杂推理题要 “拆步骤”。比如数学题或者逻辑题，直接让 AI 给答案容易出错。你可以说 “先列出解题步骤，再算出结果”，甚至可以让它 “检查一下有没有计算错误”。有次我让 AI 算一个复利问题，它第一次算错了，我让它 “重新算一遍，每一步都写清楚”，第二次就对了。
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