3分钟精简学习
《今朝AI每日一课 第004期》
《提示词不是越长越好，关键信息要给够》
好的提示词，不是越专业、越长越好。
真正影响AI结果的是：
完成这项工作需要的信息，你有没有告诉它？
例如分析销售项目时，AI真正需要知道的是：
- 已经发生了什么；
- 已经掌握什么；
- 还不知道什么；
- 有什么限制；
- 现在希望解决什么。
而不是一句：
“请你作为世界顶级销售专家深入分析。”
今天试一下
准备问ChatGPT之前，先问自己：
如果把这项工作交给一个刚接手的同事，他还需要知道哪些信息？
把这些信息补充给AI，再看结果有什么变化。
今天记住
好的AI结果，往往从好的信息输入开始。
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《今朝AI每日一课 第004期》
《好的提示词，不是写得长，而是把关键信息给够》
前面三期，我们已经建立了三个基本认识：
第一，未来每个今朝员工都需要一个AI助手。
第二，不要只把ChatGPT当成搜索工具，而要把它当成工作助手。
第三，想让AI真正帮你工作，要尽量把背景、任务、结果说清楚。
今天再往前一步：
怎样才能让AI第一次就更接近你想要的结果？
答案不是学习一套复杂的“提示词公式”。
而是学会一件更重要的事：
把AI完成工作真正需要的信息给够。
一、今日学习
很多人刚开始使用ChatGPT时，会特别关注：
“怎样才能写出一个专业的提示词？”
甚至认为提示词越长、格式越复杂，AI回答就越好。
其实并不一定。
例如：
请你作为一名拥有20年经验的世界顶级销售专家，运用最先进的销售管理理论，深入、系统、全面地帮助我分析这个项目。
这段话看起来很专业。
但是如果没有告诉AI：
- 什么项目；
- 客户是谁；
- 目前进展到哪里；
- 已经做过什么；
- 遇到了什么问题；
- 希望下一步解决什么；
AI仍然只能给你一个比较通用的答案。
所以：
提示词的质量，不主要取决于写得多漂亮，而取决于有没有提供完成任务所需要的关键信息。
二、一个AI知识点
我们可以把AI理解成一名能力很强、但刚刚接手这项工作的同事。
你告诉他：
“帮我看看这个项目下一步怎么办。”
他首先需要的，不是更多漂亮的指令，而是项目事实。
例如：
我负责一个国企客户的办公设备项目。
项目预计金额约80万元，目前已经完成第一次需求沟通。
客户计划下个月启动采购，但预算还没有最终确定。
竞争对手已经提前进入。
我们目前掌握了设备需求，但还不知道最终采购方式和关键决策人。
请帮我判断现在最重要的三个问题是什么，并给出下一次拜访应该重点确认的事项。
不确定的信息请标记出来，不要自行假设。
这段提示词没有什么复杂技巧。
但是AI知道了：
发生了什么、已经知道什么、还不知道什么、现在要解决什么。
回答自然会更有针对性。
三、一个今朝业务案例
假设销售经理想让AI帮助分析一个长期没有推进的项目。
第一种问法
“这个项目一直没有进展，你帮我分析一下原因。”
AI可能回答：
客户预算不足、需求不明确、竞争激烈、跟进不到位……
这些答案不能说错。
但问题是：
这些原因可能适用于几乎所有销售项目。
第二种问法
把已有事实告诉AI：
这是一个云南州市客户的复印机更新项目。
预计采购10台设备。
销售人员3月份第一次拜访，客户表示现有设备故障增加，有更新需求。
4月份提供过一次方案。
之后两个月销售记录里只有两次微信联系，没有再次现场拜访。
客户此前提到需要等年度预算，但目前没有记录预算是否已经落实，也没有确认采购时间和采购方式。
请只根据这些信息判断：
- 当前项目最主要的信息缺口是什么？
- 销售人员下一步应该确认什么？
- 哪些判断目前证据不足？
不要替销售经理做最终决策。
这时候，AI就有可能发现：
真正的问题也许不是“客户没有需求”，而是：
我们已经两个月没有获得足够的新信息。
这就是AI在工作中的一个重要价值：
帮助我们从已有事实中发现信息缺口和下一步需要确认的问题。
四、今日应用
今天使用ChatGPT时，可以增加一个小习惯。
在发送问题之前，先问自己：
如果把这件工作交给一个刚接手的同事，他还需要知道哪些信息？
然后尽量把这些信息告诉AI。
通常至少包括：
- 已经发生了什么；
- 已经掌握什么；
- 还缺什么；
- 有什么限制；
- 希望AI帮助解决什么。
你不需要一次写出“完美提示词”。
先把事实说清楚，比研究复杂提示词技巧更重要。
五、今日练习
找一个你今天真实遇到的问题。
第一次，只问ChatGPT一句：
“帮我分析一下这个问题。”
看看它怎么回答。
然后重新提问一次。
第二次增加：
事情背景：
目前已经知道的信息：
目前还不确定的信息：
希望你帮助解决的问题：
没有依据的地方不要猜。
再比较两次回答。
你会很直观地发现：
AI获得的信息质量，会直接影响它能够提供的帮助质量。
六、今日思考
我们过去经常说：
信息不对称会降低企业运营效率。
其实人与AI协作也是一样。
如果企业里大量重要知识只存在于：
- 某个人脑子里；
- 微信聊天里；
- 零散文件里；
- 老员工经验里；
AI即使能力再强，也很难真正理解我们的业务。
所以今朝建设AI，不只是让员工学会使用ChatGPT。
我们还需要逐步把：
知识、标准、流程、数据和经验
整理成AI可以使用的企业信息基础。
七、今朝智能体连接
这正是今朝建设企业智能体的重要原因。
现在我们使用ChatGPT，经常需要人工告诉AI：
“这是我们的业务。”
“这是公司的规则。”
“这是这个项目的历史情况。”
未来今朝智能体希望逐步连接：
企业知识库 + 工作标准 + 业务流程 + 企业数据。
到那个时候，很多稳定的企业背景就不需要员工每次重新输入。
员工主要需要告诉AI：
我现在要完成什么工作。
AI则在授权范围内利用已有知识和数据协助完成任务。
所以今天学习提示词，真正需要掌握的并不是某个固定模板。
而是一种新的工作能力：
知道完成一项工作需要什么信息，并能够把这些信息清楚地交给AI。
八、给大家的一句话
以后发现ChatGPT回答“不够懂我”时，不要第一反应就是：
AI不行。
先检查一次：
完成这项工作需要知道的信息，我真的告诉它了吗？
好的AI结果，往往从好的信息输入开始。