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第一次打开 AI 的对话框,很多人都会愣一下:它好像什么都能回答,可真要用的时候,又不知道该问什么。
于是,随手问几个问题,让它写一段文案,再试着生成一张图片。新鲜感过去以后,还是回到原来的做事方式。
体验过 AI 的功能,和学会把它用进自己的生活,中间还差一次完整的实践。
这篇文章写给刚接触 AI 的朋友。我们从整理一条简单的活动通知开始,练习怎么提出要求、怎么修改结果,以及怎么发现回答里的错误。
读完以后,先让 AI 帮你做好一件小事,就已经是一个很好的开始。
一、第一次接触 AI,先从哪里开始?
1. 先准备一个能正常使用的对话工具
入门阶段,一款支持中文交流的通用 AI 助手,就能满足本文的大部分练习。
如果还没有选好,可以从 DeepSeek 官方项目中列出的网页聊天入口开始。你也可以使用自己已经熟悉的同类产品。
选择时,先看几个实际问题:
- 能不能正常访问,中文交流是否顺畅。
- 界面是否看得懂,回答是否方便复制。
- 是否支持你需要的文件、图片或搜索功能。
- 使用限制是否影响你正在做的事情。
先用基础功能处理几次真实任务。等到你明确知道自己缺少哪项能力,再考虑换工具或者订阅。
第一次使用,按照页面提示进入对话界面,找到输入框,就可以开始了。下面的练习只需要文字对话功能。
2. 了解你正在使用的东西
AI 是一个很大的范围。本文主要讨论的是能够生成文字、图片、声音等内容的生成式 AI。
你在聊天窗口里接触到的文字助手,通常由大语言模型提供核心能力。
简单理解,模型通过训练学习语言和知识中的各种规律,再结合收到的信息生成回答。它能解释概念、整理资料、修改表达,也可能把错误内容说得很流畅。微软的生成式 AI 入门课程介绍了这一基本过程及其局限。
另外,模型和应用也有区别。
模型提供处理和生成内容的能力,应用把聊天、文件上传、搜索等功能组织成你能操作的界面。
所以,某个模型能力很强,并不意味着你正在使用的那个入口,就一定开放了所有功能。
这些概念先了解到这里。接下来直接做一次练习。
二、跟着做:让 AI 整理一则活动通知
第一次练习,适合选择一件容易检查对错的小事。
例如,把几条零散信息整理成一则活动通知。下面是虚构的练习材料,你可以连同要求一起复制到输入框。
第一步:提供材料,说明要求
请根据下面的材料,写一则发到班级群的活动通知。
材料:
活动名称:读书分享会
活动时间:10月25日14:00—16:00
活动地点:图书馆二楼讨论室
参加人数:最多30人
报名截止时间:10月23日18:00
要求:
1. 语气自然,让同学一眼就能看懂。
2. 通知正文控制在120字以内。
3. 保留准确的日期、时间、地点和人数限制。
4. 只使用材料中已经提供的事实。
5. 报名方式、是否收费、联系人尚未说明,
请在正文后列为“待确认事项”。
发送以后,先读一遍结果。
一个符合材料的参考写法可以是:
【读书分享会】
10月25日14:00—16:00,我们将在图书馆二楼讨论室举办读书分享会,最多30人参加。报名截止时间为10月23日18:00。
**待确认事项:**报名方式、是否收费、联系人。
这里最值得检查的,是它有没有擅自把缺失的信息补齐。
例如,“活动免费”“联系班长报名”“现场提供茶歇”,看起来都很合理,可材料没有提供这些事实。如果回答里出现了,就需要删掉或者核实。
再看“最多30人”,有没有被改成“预计30人”。两种说法的意思也不同。
读起来通顺,和内容准确,是两项需要分别检查的事情。
第二步:根据结果继续修改
如果第一版太正式,可以继续发:
把语气改得更像同学在班级群里发消息,可以轻松一点。
日期、时间、地点、人数限制和报名截止时间都要保留。
待确认事项继续单独列出。
如果开头太长,可以说:
开头铺垫太长,直接写活动时间和地点。
删除没有实际信息的欢迎语,保留所有已知事实。
修改时,尽量指出具体问题。这样更容易得到符合要求的结果。
第三步:对照原始材料检查
还可以让 AI 辅助核对:
请把上一版通知与我最初提供的材料逐项核对。
列出:
原始信息、通知中的对应内容、是否一致。
另外指出有没有新增的、材料中找不到依据的事实。
这一轮只检查,先不要改写。
这一步能帮助发现遗漏,最后仍然要自己核对一次。因为生成答案和检查答案的过程,都可能出错。
做完以后,你已经体验了一次完整的使用过程:
提供材料 → 提出要求 → 查看结果 → 指出问题 → 修改并检查
以后写邮件、整理笔记、制作提纲,也可以沿用这个过程。
三、怎样提问,AI 才更容易理解?
1. 把“优化一下”换成具体要求
很多回答不合用,是因为双方理解的任务不一样。
你输入“帮我优化一下”,心里想的是“语气自然一些,删掉套话”。AI 却可能把它理解成“写得更正式,增加修饰”。
换成下面的说法,目标就清楚多了:
请修改下面这段文字。
它要发给同学,语气自然一些。
保留原来的意思和全部事实。
删掉重复表达和空泛的形容词。
遇到不清楚的地方,请指出来,
不要替我补充经历或数据。
原文:
【粘贴文字】
你给 AI 的任务要求,通常就叫提示词。它可以是一句话,也可以包含材料、例子和格式要求。
2. 新手可以使用这个提问模板
我要完成:
【具体任务】
使用场景:
【给谁看、用来做什么】
相关材料:
【粘贴需要处理的内容】
具体要求:
【需要保留什么、修改什么、输出多长】
输出形式:
【一段文字、表格、清单,或者其他形式】
如果缺少影响结果的关键信息,请先指出。
这个模板用来帮助整理思路,使用时按需保留即可。
改一句话,直接说“帮我把这句话说得更礼貌,意思保持一致”,就已经足够清楚。任务复杂一些,再补充背景和材料。
3. 对风格有要求,就给一个参考
“自然一点”“有趣一点”,每个人理解的程度都不同。
如果你已经看到一段喜欢的表达,可以提供参考:
下面这段话的语气比较接近我想要的效果。
请参考它的句子长度和表达方式,修改我的原文。
参考:
【参考文字】
原文:
【需要修改的内容】
清楚的任务、相关材料、具体要求和适当的例子,都是值得练习的提问方法。微软的提示词基础课程也强调了这些做法,以及反复修改和验证的重要性。
四、回答不满意,应该怎么改?
把“不满意”说具体,是很值得练习的能力。
“再好一点”“高级一点”“专业一点”,都存在很大的解释空间。你可以把感受换成能执行的修改要求:
| 你觉得哪里有问题 | 可以怎么说 |
|---|---|
| 回答太空泛 | 每个建议都补一个具体例子,删掉没有实际内容的总结 |
| 内容太难 | 假设我没有相关基础,先解释第一次出现的术语 |
| 文章太啰嗦 | 删除重复观点,保留事实、例子和必要说明 |
| 语气太正式 | 改成给朋友解释的口吻,少用抽象词 |
| 方案做不了 | 我只有这些时间和条件,请据此重新安排 |
| 它理解错了目标 | 我真正要解决的是……请按这个目标重新理解任务 |
修改时,也可以说明哪些地方已经满意。
例如:
第二段的例子保留,第一段缩短,最后一段删除。
遇到比较大的任务,可以先处理其中一部分:
- 写长文章,先确定读者和提纲。
- 做学习计划,先说明基础、可用时间和目标。
- 处理代码问题,先定位一个能复现的错误。
每一轮都知道自己在检查什么,修改才有方向。
五、新手可以先试这四种用法
1. 辅助学习:解释之后,再检查理解
用 AI 学习时,可以让它解释、提问,再根据你的回答纠正理解。
例如:
我刚开始学习数据库,还没有编程基础。
请用一个生活中的例子解释什么是数据库。
第一次出现的专业词,要顺带说明含义。
解释完以后,出3道简短的问题检查我的理解。
先不要公布答案,等我回答后再逐题反馈。
这里值得花时间的是后面的问答。
你能否用自己的话解释,能否换一个例子,往往比看完一大段讲解更能反映理解程度。
2. 阅读资料:带着问题整理内容
整理文章时,可以提出几个明确的问题:
请根据下面的文章,回答:
1. 作者想解决什么问题?
2. 主要结论有哪些?
3. 每个结论用了什么证据?
请引用原文中的短句或段落位置,方便我回去核对。
文章没有说明的地方,标注“原文未说明”。
文章:
【粘贴内容】
如果使用的工具支持文件上传,也可以上传允许提供的文档,再提出类似要求。
先确认文件确实解析成功,尤其要检查扫描件、表格和排版复杂的页面。
3. 修改文字:先提供真实内容,再调整表达
写周报、邮件、个人介绍时,先把事实整理出来,再让 AI 帮你调整结构和表达。
以周报为例,最好先分清:
- 已经完成的事项。
- 正在进行的事项。
- 遇到的问题。
- 接下来的计划。
数字、进度和工作成果,都需要由你提供并确认。
如果只说“帮我写一份优秀的周报”,得到的内容可能很好看,却和实际工作对不上。
4. 辅助编程:把环境、代码和报错一起提供
开始用 AI 辅助编程时,可以这样描述问题:
我在Windows电脑上运行这段Python代码时遇到了问题。
想实现的效果:
【具体描述】
实际发生的情况:
【具体描述】
完整报错:
【粘贴报错】
相关代码:
【粘贴代码】
请先解释可能的原因,
再给出需要修改的位置和验证方法。
如果这些信息还不足以判断,请说明缺少什么。
拿到修改建议以后,要实际运行,并检查输出是否符合目标。
回答里出现“已经修复”,不能替代运行和验证。
处理重要文件时,可以先用副本或少量样本验证,确认结果再扩大范围。
六、怎样判断 AI 的回答靠不靠谱?
1. 先认识“幻觉”
当 AI 给出不存在的论文、错误的日期,或者把猜测写成确定事实时,通常会被称为“幻觉”。
这类错误可能混在正确内容中,语气也可能很肯定。微软的负责任使用生成式 AI 课程介绍了这一问题。
所以,判断答案时,要关注依据和实际结果。
| 任务类型 | 合适的检查方法 |
|---|---|
| 整理材料 | 对照原文,检查遗漏和新增内容 |
| 处理数字 | 重新计算关键结果 |
| 查询近期信息 | 核对官方来源和适用日期 |
| 生成代码 | 实际运行,检查输出和行为 |
让 AI 自己检查、再请另一个工具审阅,都可能帮助发现问题。它们给出一致答案,也不能直接证明答案正确。
2. 查询近期信息时,要求提供来源
解释一个常见概念,可以先从普通对话开始。如果涉及最新功能、当前价格、近期发布的信息,就需要查看较新的来源。
使用支持联网搜索的工具时,可以这样提问:
请联网查询【具体问题】。
优先使用产品官网、官方文档或原始公告。
每个关键结论后附上能直接打开的来源链接。
涉及时间的信息,请注明发布日期或适用日期。
如果不同来源存在冲突,请把冲突列出来。
找不到依据的部分,请明确说明。
得到回答以后,至少打开关键链接看一眼:
- 链接是否真实存在?
- 页面有没有支持回答中的那句话?
- 发布日期和适用范围是否符合当前问题?
一个产品去年的介绍,也许已经无法解释今天的功能。
回答附有链接,意味着你有了检查的入口。是否查对,还要看页面内容。
3. 上传过资料,也要检查它用了什么
上传过文件,不等于其中每个细节都被准确使用;发过一个网址,也不等于工具成功读取了网页。
你可以要求它列出所依据的段落或页码,再回到原文检查。
对于影响实际决定的关键内容,尽量保留一条能核对的依据。
七、聊久了开始“忘事”,怎么办?
AI 通常只能使用当前对话、你提供的文件,以及产品工具实际取得的信息。
你电脑里有一份文档,并不代表普通聊天窗口已经能读到它。你在另一个聊天里解释过项目,也不代表新对话一定拿到了那些内容。
这里会遇到一个常用词:上下文。可以暂时理解为,它这一轮能够用来完成任务的信息。
当一个聊天已经混入很多旧版本、被否定的方案和临时讨论时,可以重新整理一次:
接下来请以这些信息为准:
当前目标:
【现在要完成什么】
已确定的要求:
【仍然有效的要求】
当前材料:
【最新文字、文件或代码】
本轮任务:
【这一次具体处理什么】
如果这些信息之间存在冲突,请先指出。
复杂任务还可以单独保存一份简短说明,记录目标、最新版本和下一步工作。需要换聊天时,把它和相关材料一起提供。
提供材料之前,也要确认自己有权上传。涉及账号密码、验证码,以及他人隐私或公司未公开资料时,先处理敏感内容。
只需要修改表达的任务,通常可以用化名替换身份信息,并保留必要背景。
八、文件、图片、录音,分别需要什么能力?
把基础对话用熟以后,再根据任务增加工具功能:
| 想完成的事情 | 可以关注的能力 | 交付后重点检查 |
|---|---|---|
| 写作、解释、整理想法 | 文字对话 | 内容是否符合要求,事实是否准确 |
| 阅读较长的资料 | 文件解析、文档问答 | 是否读对文件,引用能否找到 |
| 查询近期信息 | 联网搜索 | 来源、日期及结论是否对应 |
| 制作图片 | 图片生成、图片编辑 | 构图、文字、人物和局部细节 |
| 整理录音 | 语音转写、内容整理 | 人名、数字、发言归属 |
| 编写小工具 | 代码生成、代码执行 | 是否运行成功,结果是否正确 |
这些能力不一定集中在同一个产品里,具体支持情况要看实际入口。
你可以先记住自己遇到了什么问题:
我需要读一个很长的 PDF。
我需要核实这周发布的功能。
我需要把一段录音整理成文字。
带着具体任务找工具,选择会容易一些。
等到你想让自己的程序调用模型时,再了解 API;想让系统从一批资料里查找依据,再了解知识库和 RAG;想让它连续调用工具完成多步任务,再研究 Agent。
这些内容都可以在后面逐步学习。微软的 Generative AI for Beginners 中文课程提供了从概念到应用开发的学习材料,适合有进一步开发兴趣时查阅。
九、给新手的五次练习
如果还不知道接下来练什么,可以按下面的顺序做五次小练习。
每次都留下原始材料、提问内容和最终结果,方便回头比较。
| 练习 | 要做的事情 | 完成后检查 |
|---|---|---|
| 第一次 | 把零散信息整理成通知 | 时间、地点、人数是否准确,有没有补写事实 |
| 第二次 | 修改一段自己写的文字 | 表达是否更清楚,原意有没有变化 |
| 第三次 | 学习一个不熟悉的概念 | 能否脱离回答,用自己的话讲出来 |
| 第四次 | 整理一篇文章 | 关键结论能否在原文中找到依据 |
| 第五次 | 处理自己正在做的一件事 | 最终结果能否实际使用,还需要哪些修改 |
做完以后,再回头看三个问题:
- 哪些信息需要一开始就提供?
- 哪些要求说清楚以后,结果明显更合用?
- 哪类错误需要自己检查?
这些答案,会慢慢变成适合你自己的使用方法。
现在就可以打开一个对话窗口,挑一段允许提供的文字,说明你想拿它做什么。收到第一版以后,找出一个具体问题,继续修改,再把结果检查一遍。
当那份通知能够发出去,那段文字能够用起来,那个问题能被你讲明白时,AI 就已经参与完成了你的第一件事。

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