本书由秋叶团队撰写，聚焦于 AI 时代核心技能 —— 提问。作者基于多年新媒体实战经验，将提问方法归纳为 20 种，覆盖指令式、角色扮演式、关键词提问等基础技巧，以及循环提问、情绪分析等进阶策略。书中通过 100 余个职场与生活场景案例，对比不同提问方式的效果差异，例如 “指令式提问” 要求用户明确任务细节，“角色扮演式提问” 则通过赋予 AI 专家身份提升回答的专业性。本书的实用性体现在三个方面：其一，方法论结构化，如 “发散提问” 引导多角度创意生成，“迭代式提问” 通过反馈循环优化结果；其二，案例贴近实际，如用 “复合型提问” 分析电影评价时，要求 AI 从剧情、演技、视听多维度输出观点；其三，规避常见误区，例如 “信息一致性提问” 可防止 AI 回答偏离主题。至于如何有条理地向 AI 提问，基于本书的延伸研究，我大致上总结出以下四个框架，也是目前我在使用的方式：1 明确背景与目标采用 “目标 + 场景 + 需求” 公式，避免开放式问题导致回答泛化。背景信息需包含时间、地点、利益相关方等要素，帮助 AI 构建认知边界。2 定义角色与格式赋予 AI 特定身份（如 “资深社区工作者”“公关总监”）可激活其领域知识库。同时约束输出形式，例如要求 “用 SWOT 分析对比方案，以表格呈现” 或 “按问题背景→解决方案→风险评估结构回答”。3 分步迭代与验证复杂问题需拆解为问题链，采用五层因果追问法：初始回答：“建议积分奖励机制” 追问 1：“积分制在老旧小区可能失效的原因？” 追问 2：“如何降低积分兑换的行政成本？” 追问 3：“替代方案如何平衡激励效果与管理负担？” 每轮需校验可行性（预算、部门协作）、风险（特殊场景影响）、效果（量化评估指标）。4 动态优化机制 4-1. PDCA 循环：Plan 阶段明确准备事项，Do 阶段预测执行障碍，Check 阶段设置监控指标，Act 阶段制定调整预案。4-2. 跨视角验证：同一问题分别从用户、执行方、监管方视角提问，可以极大补充我们的初始视角盲点。4-3. 利用参照与示例：提供优质样例可激发 AI 少样本学习能力。例如生成小红书标题时，先输入 5 个爆款案例，再要求 AI 模仿风格创作；设计 Slogan 时，可以多引用同类品牌成功案例作为参考模板。

这本书我是一气呵成把它读完的。他把我们如何向 AI 提问很多朦朦胧胧的不系统的甚至误区的，还有一些没有想到的都做了一个系统的而且是可借鉴的，并且是使用效果可以将说是经过实战检验的，我用过之后有一种拍案叫绝的好。更为我所知道的是这本书读起来几乎没有障碍而且是让人感觉到是越读越有点上瘾的感觉，而且停不下来。尽管这本书成书是在 2023 年对，AI 发展太快了，有了很多新的变化，但是我觉得万变不离其宗。仍然不失为一本搞明白了提问底层逻辑的好书，即使随着 DS 的问世之后，对提问了很多新的变化，我却依然感觉实用好用管用。强烈推荐阅读。

指令式提问的魅力。参考结构：5W 英文单词中文解释提问启发 Why 何故做这件事的原因是什么 What 何事这件事具体是什么事 Who 何人这件事有哪些人参与或者面向谁 When 何时这件事什么时候做或者何时截止 Where 何地在哪里做这件事