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随着 ChatGPT、Copilot 和其他生成式人工智能（AI）系统逐渐融入日常工作流程，越来越多的公司开始寻找那些能够与 AI 高效合作的员工。换句话说，他们需要的是那些能够有效提问、与 AI 共同思考并利用 AI 提升生产力的人。
事实上，在许多职位中，“AI 流利度”正迅速变得像曾经精通办公软件一样重要。然而，我们都有过这样的经历：向 AI 聊天机器人提出问题，却得到了一个感觉过于通用甚至肤浅的答案。问题并不在于 AI 本身，而是我们未能为其提供足够的上下文。
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可以这样理解：在训练过程中，AI 已经“阅读”了互联网上的几乎所有内容。但由于其基于预测的机制，它会给出最可能、最常见的回应。如果没有具体的指导，就像走进一家餐厅并简单地说“来点好吃的”，结果很可能会得到一份鸡肉。
解决这一问题的关键在于理解 AI 系统擅长适应上下文，但前提是我们必须提供这些上下文。那么，具体该怎么做呢？,
如何制作更好的提示
你可能听说过“提示工程”这个词。听起来似乎需要设计某种技术脚本来获得理想的结果。但如今的聊天机器人已经非常擅长处理人类对话。提示的格式并不重要，真正重要的是内容。
为了从 AI 对话中获得最大收益，关键在于传达一些关于你想要什么以及如何得到它的基本信息。一个有效的方法是遵循 CATS 首字母缩写——上下文（Context）、角度（Angle）、任务（Task）和风格（Style）。
上下文 意味着为 AI 提供所需的背景信息。与其问“如何写提案？”，不如说“我是一名非营利组织主任，正在向一家为城市学校环境教育项目提供资金的基金会撰写拨款提案”。上传相关文件，解释限制条件，并描述具体情境。
角度（或态度）则利用 AI 在角色扮演和视角转换方面的优势。与其获得中性回应，不如指定你想要的态度。例如，“扮演一名批判性的同行评审员，找出我论点中的弱点”或“从支持性导师的角度帮助我改进这份草稿”。
任务 具体是关于你希望 AI 实际做什么。“帮助我完成演示”是模糊的，但“给我三种方法让我的开场幻灯片对小型企业主观众更具吸引力”则是可操作的。
风格 则利用 AI 适应不同格式和受众的能力。指定你需要的是正式报告、非正式电子邮件、高管要点，还是适合青少年的解释。告诉 AI 你想要的语气——例如，正式的学术风格、技术性、吸引人或对话式。,
上下文决定一切
除了制作清晰有效的提示外，你还可以专注于管理周围信息——即“上下文工程”。上下文工程指的是围绕提示的一切。
这意味着思考 AI 可以访问的环境和信息：其记忆功能、任务前的指令、先前的对话历史、上传的文件，或良好输出的示例。
你应该将提示视为对话。如果对第一次回应不满意，可以要求更多、请求更改，或提供更多澄清信息。
不要期望 AI 给出现成的回应。相反，用它来激发自己的思考。如果觉得 AI 生成了很多好材料但卡住了，可以将最好的部分复制到一个新会话中，并要求其总结并继续。,
保持清醒
不过需要提醒的是，不要被这些聊天机器人类似人类的对话能力所迷惑。
始终保持专业距离，并提醒自己，在这段关系中，你是唯一的思考部分。并且始终确保检查 AI 生成内容的准确性——错误越来越常见。
AI 系统非常强大，但它们需要人类——以及人类智慧——来弥合其广泛通用知识与特定情境之间的差距。给它们足够的上下文，它们可能会带来意想不到的帮助。
