如何高效使用 AI

一、正确的选择 AI#

对话类AI#

ChatGPT：最流行的AI对话助手，适合写作、编程、学习
Claude：擅长长文本分析和深度对话
豆包：字节推出的中文AI助手
通义千问：阿里巴巴的AI助手

创意工具#

Stitch：谷歌的AI设计，有app和web两种形式，支持导出Figma
GPT Img2：GPT的生图AI，宣传可以在米粒上刻中文
Midjourney：AI绘画工具，生成高质量艺术作品
Stable Diffusion：开源AI绘画工具
即梦：AI视频编辑工具
Suno：AI音乐生成工具

办公工具#

Notion AI：智能笔记和知识管理
DeepL：高质量AI翻译工具

Agent 推荐#

编程开发类

Claude Code 官方 CLI，深度代码理解和修改
Codex 官方 CLI，深度代码理解和修改
Cursor 代码编辑器，目前最流行
GitHub Copilot：微软/GitHub，IDE 插件生态最成熟

通用任务类

Manus：国产全能 Agent，最近很火，能完成复杂多步任务
OpenAI Operator：操控浏览器执行任务
Claude.ai Projects：带记忆和文件上下文的长期协作

工作流/自动化类

Dify：可视化构建 AI 应用，部署方便
Coze（扣子） ：字节出品，低代码搭建 Agent，国内使用友好

二、明确目标与问题#

在提问前，先明确你想要从 AI 那里获得什么样的信息或帮助。

提示词结构#

(1) 问题–背景–请求

问题(Question):明确你想解决的问题是什么。
背景(Background):提供足够的背景信息，帮助模型理解问题的上下文。
请求(Request):具体说明你希望模型做什么。

示例
问题：我的React应用首屏加载时间超过5秒，用户体验很差
背景：项目使用Vite构建，有大量第三方UI库（Antd、ECharts）…
请求：请分析可能的原因并给出具体的优化方案，优先考虑代码分割和懒加载

(2) 目标–条件-期望

目标(Goal):描述你希望通过与模型的交互达成的最终目标。
条件(Condition):说明实现这个目标的任何特定条件或限制。
期望(Expectation);详细描述你期望的输出类型、格式或内容。

示例
目标：请将图中的文本整理出来
条件：在文本中加上示例代码
期望：使用 markdown 格式方便我复制到笔记软件上

(3) 场景–任务–动作–结果

场景(Situation):描述你的问题或需求的场景。
任务(Task):你希望模型完成的具体任务。
动作(Action):你期望模型采取什么动作或方法来执行任务。
结果(Result):你期望的结果是什么。

示例︰我是一名前端程序员，我正在学习 React，我需要你来协助我学习，接下来我会问你有关 React 的内容，我希望你可以作为我的老师，为我详细讲解 React 的有关知识。

以上是比较常用的三种结构化提示词的方式，其余的可以观看博客学习 ↓
写出高质量 Prompt

处理日常简单业务#

当处理日常的简单业务的时候，可以用最精简的语言来写 prompt
如，在日常学习的过程中，在视频上看到了可以记录的笔记，那么此时可以截图，然后粘贴给豆包：

当然，获得的类型是不确定的，如果想要高度自定义则需要进行提示词的结构化，如：这是我要记录到笔记的内容，你只需要提取文本内容即可，使用 markdown 格式方便我粘贴在笔记软件中。

三、其他注意事项#

1. 上下文管理#

不要在一个超长对话里问所有问题，上下文过长会导致AI”遗忘”前面的内容，质量下降
按话题开新对话，保持上下文聚焦
重要信息在对话中途可以重新粘贴提醒AI

2. 任务拆解#

1
❌ 一次性：帮我做一个完整的电商系统
2
✅ 拆解后：先设计数据库结构 → 再做用户模块 → 再做商品模块
3
AI对大而模糊的任务容易输出质量差，小而具体的任务效果更好。

3. 验证和迭代#

不要无脑信任输出，尤其是代码、数据、引用来源
把AI的输出当”初稿”而不是”答案”
对不满意的地方直接说”这里不对，因为…”，比重新提问更高效

4. 选对模型#

任务	推荐
复杂推理、长文档	Opus / GPT-5.5
日常编程、写作	Opus / GPT-5.5
快速简单问答	Haiku / GPT-4o mini

用重型模型做简单任务是资源浪费，反之则质量不足。

5. 给AI提供参考资料#

AI的知识有截止日期，遇到新技术/新文档时：

直接把官方文档该部分的核心内容粘贴进去
- 现在不用了，安装 context7 mcp 然后让 ai 工具调用 context7 即可
提供错误日志、截图、代码片段
给出你已经尝试过的方案，避免AI重复建议

6. 建立个人工作流#

把常用的提示词模板保存下来复用
对于重复性任务（周报、代码review、翻译）固定格式
用Project/记忆功能让AI了解你的偏好和背景

7. 明确AI的边界#

创意类、逻辑推理类 → AI擅长
实时信息、精确计算、法律医疗建议 → 需要人工验证
知道什么时候该停止用AI，自己动手更快

音乐

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