10种有效的AI提示技巧，可以帮助你更好地与AI互动，获得更优质的回答。

以下是每个技巧的通俗解释，并附上相应的场景：

1. 给出激励（Give Incentives）：告诉AI，如果它能给出好的答案，你会奖励它。例如：“如果你能提供一个更好的解决方案，我会打赏你$xx！”

- 场景：你在使用AI助手时，可以说：“如果你能帮我解决这个复杂的问题，我会给你一个大大的赞！”

2. 避免负面指令（Avoid Negative Instructions）：使用正面的指令，比如“做”，而不是“不要做”。

- 场景：当你让AI帮忙写一篇文章时，可以说：“请写一篇关于环境保护的文章”，而不是“不要写一篇关于污染的文章”。

3. 例子提示（Example Prompting）：在你的提示中加入示例，并解释为什么这个示例是好的。

- 场景：你想让AI生成一个产品描述，可以说：“请按照下面的示例写产品描述，这样能吸引更多顾客。”

4. 双向提示（Two-way Prompting）：告诉AI向你提问，直到它获取足够的信息来提供所需的输出。

- 场景：你需要设计一个网站，可以对AI说：“请问我一些关于网站功能的问题，直到你了解我的需求。”

5. 思维链提示（Chain of thought prompting）：鼓励逐步思考，把复杂任务分解成一系列简单任务。

- 场景：当计划一个项目时，可以对AI说：“请一步一步指导我如何完成这个项目。”

6. 结构化格式（Structured Formatting）：适当地格式化你的提示。例如，用开始，然后是和等。

- 场景：撰写报告时，可以对AI说：“ 请撰写一份关于市场分析的报告。 这是为了我们的季度会议。 请参考下面的数据。”

7. 输出引导（Output Priming）：在提示的开头部分就包含所需输出的初步内容。

- 场景：需要生成新闻标题时，可以对AI说：“标题应该类似于‘新技术革新改变未来’”。

8. 任务强调（Task Emphasis）：使用“你的任务是”和“你必须”这样的短语，用大写字母来强调重要性。

- 场景：分配任务时，对AI说：“你的任务是生成一个详细的计划书，你必须包含所有关键细节。”

9. 提及后果（Mention Consequences）：提到不遵循指示的后果，例如：“如果不按照要求，你将受到处罚。”

- 场景：希望确保AI严格按指示行事时，可以说：“如果输出不符合要求，我将不得不重新调整你的参数。”

10. 自我评估提示（Self-Assessment Prompt）：告诉AI评估自己的输出，然后再改善它。

- 场景：当生成初稿后，可以对AI说：“请评估这篇文章，并提出改进建议。”

这些技巧能够帮助你更精准地与AI互动，从而获得更高质量的结果。