如何设计 AI 输入，使输出质量可预测

Source: Dev.to

为什么现在很重要

AI 能让工作更快，但如果没有强有力的输入：

• 团队交付的工作与需求不匹配
• 内容变得千篇一律
• 代码在边缘出错
• 决策变成猜测
• 返工成为常态

好的输入并不是“额外的工作”。

控制输出质量的 5 大输入

1) 结果（Outcome）

不是“写一篇文章”。
结果 给出方向。

2) 受众（Audience）

AI 会根据不同受众采用不同写法：

• 初学者 vs. 专家
• 购买者 vs. 构建者
• 内部团队 vs. 公开读者

如果没有指定受众，AI 默认生成通用内容。

3) 约束（Constraints）

约束带来精确度。示例：

• “2 分钟阅读”
• “不要使用流行词”
• “包含一个真实案例”
• “使用短段落”
• “避免推测”

约束消除随机性。

4) 标准（Standards）

最常被忽视的输入。定义“好”是什么：

• 结构
• 语气
• 深度层级
• 必须出现的要素
• 必须避免的要素

标准把品味转化为流程。

5) 示例（Examples）

一个示例的作用往往超过十条指令。
当你给 AI 一个你认为“好”的样本时，它就不再猜测。

核心洞见

人们试图用更多文字来控制 AI。更多的提示并不是答案。

我的“一行输入”公式

结果 + 受众 + 约束 + 标准 + 示例

这就是全部要点。

实际案例

糟糕的输入

Write an article about AI inputs.

更好的输入

• 结果（Outcome）： 教授一个实用模型
• 受众（Audience）： 开发者/构建者
• 约束（Constraints）： 2 分钟阅读、无废话、一个示例
• 标准（Standards）： 引子 → 洞见 → 模型 → 收尾问题
• 示例（Example）： “这里是一段符合我风格的过去文字……”

这样输出就会变得稳定。

领导力启示

在 AI 时代，输入设计不是技术技能，而是思考技能。
最终胜出的将是能够明确：

• 想要什么
• 为谁而做
• 在何种约束下
• 依据何种标准

AI 则负责执行。