为什么提问方式如此重要？
AI生成内容的质量很大程度上取决于你提出的问题质量。模糊、宽泛的问题往往导致笼统、表面的回答；而清晰、具体的问题则能引导AI生成更有深度、更相关的内容。
核心原则： AI就像一位知识渊博但需要明确指引的助手。你提供的信息越具体，它给出的答案就越有价值。
有效提问的四大原则
1. 具体化 (Specific)
避免宽泛的问题，明确你希望探讨的具体方面。
❌ 模糊提问："帮我写一篇关于人工智能的论文"
✅ 具体提问："请为我生成一篇关于'生成式AI在教育领域应用的伦理挑战'的论文大纲，重点讨论数据隐私和学术诚信问题"
2. 结构化 (Structured)
使用清晰的结构引导AI，指定你希望获得的内容形式。
- 明确要求输出格式（大纲、段落、摘要、参考文献等）
- 指定字数或篇幅要求
- 说明需要包含的关键要素
"请为我撰写300字左右的论文摘要，包含研究背景、研究方法、主要发现和结论四个部分，主题是'社交媒体对青少年心理健康的影响'"
3. 上下文化 (Contextualized)
提供足够的背景信息，让AI理解你的研究语境。
- 说明论文的学术领域（如：教育学、计算机科学、社会学等）
- 提供相关理论框架或研究视角
- 提及已有的研究基础或文献
"基于社会认知理论，分析在线学习环境中师生互动对学生学习动机的影响。请从教师反馈质量、互动频率和情感支持三个维度展开论述"
4. 迭代化 (Iterative)
将大问题分解为小问题，通过多轮对话逐步完善内容。
- 先获取论文结构和大纲
- 针对每个章节提出具体问题
- 对生成内容进行修改和优化
- 最后整合和润色