1.5 小白常见误区：提问 = 指令？

引言：90% 的 AI 用户都犯了同一个错

在所有使用大模型的人里，最常见、最本质的误区就是：

把"提问"当成"指令"。

这看起来似乎没什么区别，但它们本质上完全不同：

• "提问"是人类彼此之间的沟通方式
• "指令"才是让机器执行任务的方式

大模型不是人，它不会揣摩你的意图，也不会自动理解你想要的结果。如果你用"人类式语言"跟它沟通，它就会输出"人类式回答"——往往与你的预期严重不符。

本节就是专门解决这个关键误区，为你进入后续提示词工程的核心打下基础。

1.5.1 为什么小白会把"提问"当成"指令"

因为在人类世界里，我们习惯这样说话：

• "你帮我看一下这个？"
• "这是什么意思啊？"
• "我该怎么做？"
• "给我讲讲这个东西。"

甚至一句 写一个文章 也可以被理解为：写什么？多长？什么风格？给谁看？怎样算好？

人类有强大的语境推断能力，所以即使你表达含糊，人也能理解你的潜台词。但 AI 不会推断——它只预测。

1.5.2 提问为什么等于"任务未定义"

当你输入一个问题时，你得到的不是执行结果，而是"回答"。

例如：

如何提高工作效率？

你得到的是一般性的解释、建议、段落性内容。

但如果你真正想要的是：

• 帮我制定具体的计划
• 帮我写一个 SOP
• 帮我列出可执行的步骤
• 帮我制定 KPI
• 帮我做一个评价模型
• 帮我分析我具体的情况

那你需要的不是"提问式提示"，而是"指令式提示"。

提问只会返回模型最常见的答案，指令才会让模型生成可执行的结果。

1.5.3 为什么 AI 受到"提问"暗示就会进入"回答模式"

这是底层机制决定的。大模型的语料中：

输入类型	后续内容
问题	解释型回答
陈述	补全型内容
指令	执行型内容

当你输入一个问句：

怎样写好一份商业计划书？

AI 会自动进入"解释模式"，而不是"执行模式"。于是你会得到：

• 大量理论
• 一堆泛泛而谈
• 完全不能直接用
• 没有结构、也没有格式
• 更没有适用于你的场景

你以为它给错了，实际上是你没有"告诉它要执行任务"。

1.5.4 实例对比：提问 vs 指令

小白式提问：

怎样做一个短视频脚本？

AI 会输出：脚本应该包含什么、需要注意什么、一些原则性的建议。但你得不到脚本。

提示词工程式指令：

请为我写一个 30 秒的抖音短视频脚本，
主题：AI 如何提高学生学习效率，
风格：轻松、口播、可视化，
结构：开头吸引 → 关键观点 3 条 → 行动号召，
请给出演员台词和镜头切换。

你将得到：完整脚本、分镜头、台词、节奏设计、可直接开拍的内容。

区别巨大。

1.5.5 小白误区本质：不知道自己想要什么

小白常常只表达"想法"，没有表达"需求"。

例如：

帮我总结一下这个内容。

但你真正想要的可能是：

可能的需求	说明
教学用知识点梳理	面向学生
书籍摘要	面向读者
PPT 大纲	面向演讲
逻辑图	面向分析
关键词提取	面向检索
结构化信息	面向数据处理

如果你不说明，AI 根本不知道你想要哪一种，于是它只能做出最通用、最普通的输出。

1.5.6 为什么提问式提示词效率极低

因为提问式提示词会让 AI：

• 不知道任务类型
• 不知道输出结构
• 不知道边界条件
• 不知道目标
• 不知道优先级
• 不知道受众
• 不知道你真正需要什么

最终结果是：输出不够可用、需要你反复修改、需要多轮对话反复澄清、你越问越累、AI 越问越迷糊。

而指令式提示词可以一步到位。

1.5.7 识别提问 vs 指令的关键差异

类型	行为	结果
提问式	让 AI "解释"	得到理论、泛泛建议
指令式	让 AI "执行"	得到结构化、可用的产物

再深入一点：

• 提问 → AI 输出"知识"
• 指令 → AI 输出"成果"

你需要的是成果，而不是知识。

1.5.8 如何从"提问思维"切换到"指令思维"

下面是你接下来要学习的整个思维方式：

原则	说明
明确告诉 AI 要产生什么"结果"	不是让它讨论、解释，而是"产出"
给出结构化格式	让 AI 知道应该怎么输出
给出限制条件	让它不乱跑、不乱预测
给出角色	让它知道"以谁的角度执行"
给出上下文	让它知道你正在做的事情

这 5 条原则将从第 2 章开始详细学习。

本节小结

关键要点

1. 提问 ≠ 指令
2. 提问让 AI 进入"解释模式"
3. 指令让 AI 进入"执行模式"
4. 小白式提问会导致任务未定义
5. 指令式提示词才能得到可用结果
6. 提示词工程的核心，是让你从"提问者"变成"任务指挥者"

你未来使用 AI 的体验，将完全取决于你是否能完成这个思维转变。