使用AI的人常常尝试用繁复的提示词来获取满意的回应，但往往遭遇挫折，这成了大家的难题。许多人投入了大量的时间去寻找所谓的“终极提示词宝典”，却最终只是增加了自己的困扰。

莫把需求复杂化

许多人觉得对AI提出要求得非常专业，得写很多提示词，但实际上并非如此。比如有些人为了让AI分析年轻人在大城市的就业心理，编写了一连串的专业术语作为提示词，以为这样能更准确，结果却常常事与愿违。事实表明，把需求复杂化是一种错误，直接简单地说出来就足够了。人的需求其实可以很简单，无需把AI想得太复杂。

复杂的学术要求，其实用简单语言也能表达。比如，对马斯洛需求层次理论中的某些现象进行分析，只要需求描述得明确直接，AI就能提供满意的回应，无需使用过于专业和复杂的提示。

直击痛点的简单指令

常常是，AI的回应显得过于学术，即便问题本身并不复杂。比如，若想了解区块链，可能会收到一些深奥难懂的解释。然而，若一开始就表明自己的身份，比如自称是小学生，或者直接要求用浅显易懂的语言，情况就会大有不同。举例来说，有人这样询问区块链，结果得到了用账本作比喻的简单明了的回答。那些所谓的专业术语并不总能带来预期的答案，而简单直接的要求却能击中问题的核心。

若AI的回答不够贴近日常，我们可以提出更具体的要求，例如用日常生活中的例子来说明，或者分条阐述，并且对字数进行限定。这样做出来的回答会更贴近我们的期望，简单的指令也能有效解决多数问题。

深度提问也能很简单

深度提问时，无需使提示变得过于复杂。以探讨提升工作效率为例，可以深入提出具体要求。一般提问可能仅收获基础方法，但若深度提问方法得当，结果会有很大差异。举例来说，涉及批判性思维和逆向思考的深度提问，即便表述不复杂，也能促使AI深入探究效率的深层原因。

相较于撰写众多繁琐的提示词却未能达到预期效果，这种方法更为简便且成效显著。我们可以从简单的几个步骤入手，逐步摸索出适合自己的提问方式。

勿陷入复杂框架

众多人陷入了对高端繁琐的提示词架构的困扰，却忽略了最关键的是要清楚自己的需求。那些所谓的“顶级提示词秘笈”虽想使提示词更加完美，却往往让人在提示词上耗费过多时间。许多人被这种复杂的框架所限制，总觉得需要“训练”AI，然而这种想法是不正确的。

实际上，只需将个人需求直接且清晰地告诉AI即可。就像告知结果，无需特定方式，只需表达清楚。这样做既简单又高效，无需陷入不必要的复杂情况。

简单提问的优势

简单提问具有显著优点。与那些冗长且复杂的提示词相比，简单的问题能让AI更快地把握核心。比如，在寻找某些问题的答案时，简单提问就好比为AI提供了一条直通的道路，指引它朝正确的方向前进。我们无需担忧简单提问无法获得全面而复杂的答案，只要表达得准确，AI就能领会到我们的真实意图。

在一些具体情境下，比如获取普及性知识，提出简单问题即可获得浅显易懂的答案。这样的回答远比那些繁琐、生硬的学术性回答来得有用。

避免过度焦虑提示词

人们之所以对提示词的繁琐感到困扰，是因为他们过于担心无法获得理想答案。他们不愿让AI给出不相关的回答，于是拼命地调整提示词，但这种做法并不恰当。我们不应过分关注答案是否与最初设定的复杂提示词相吻合，而应关注答案是否真正满足了我们的实际需求。

别被他人复杂的问题方式所干扰，按自己的需求来，用简单明了的方式和AI交流，这样才能让AI真正成为你强大的助手。