大家好呀，我是飞鱼
上篇文章我介绍了 AI 工具的一些实用技巧，这篇文章我再介绍下我高效使用 AI 的几个习惯。
首先第一个习惯就是要重视给 AI 的上下文管理：
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比如在第一次提问的时候，尽量准备好给 AI 的完整信息。
我们都知道给 AI 的信息越充分， AI 给出的结果效果就会更好一些。
最开始多花点时间打磨怎么样去写提示词，能够让 AI 更精准的 GET 到我想要表达的意思，以及我想要的结果。
还有就是有很多人可能第一次提问的时候就随便问一下，然后在后面的多轮对话当中不断的去迭代，然后期望能够得到一个比较好的结果。
但这是在尝试从 55 分的结果迭代到 90 分，这是很难的。
第二点就是不要在一个窗口下跟 AI 聊太多轮次：
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大模型本身是短期记忆的东西，比如说以 DeepSeek 为例，它的上下文窗口可能是 10 万字。
这个上下文它包含的是你发给 AI 的内容和 AI 发给你的内容。
所以其实当你聊的轮次多了之后，你很容易就超过这个限制了。
那超过这个上下文窗口的限制之后，会带来两个直接的问题，第一个就是 AI 会失忆，第二个就是 AI 会变笨。
所以不同的任务，可以开多个单独的窗口去提问。
这样能够最大程度保证每一个问题、每一个任务都有比较好的上下文空间供它发挥， AI 不会失忆，也不会变笨。
假设真的有一个问题，它的深度很深，你要跟 AI 进行长程多轮的对话。
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这个时候当跟 AI 的对话轮次超过一定阈值，比如说 15 轮次之后，可以主动的压缩上下文。
比如告诉 AI 进行压缩总结一下当前的对话。
以便我能够将它导入到其他全新的对话当中，而不丢失关键的信息。
然后带着压缩后的上下文在新的窗口对话，这样的方式一定比你在单独的一窗口聊个二三十轮效果要更好一些。
第三个习惯叫做让 AI 问你，而不是你问AI：
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AI 输出的质量 99% 是由人的输入决定的。
我经常做的一件事情就是我在正常提完问题之后，我会加上一句反问AI，然后再去补充信息，这样能够快速的提升 AI 回复的表现。
这个反问的提示词是这么写的：
- 就是为了更好的完成上述的任务，请你思考一下，我还需要给你提供哪些信息？
- 按照列表的形式列出，等我补充完毕之后你再开始工作。
有了更全面的信息之后， AI 输出的质量就会大幅度的提升。
会使用 AI ，我觉得这是是 AI 时代的一个核心竞争力，大家加油学习吧！
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