AI工具使用基础知识

使用AI工具（如Claude、openclaw等）提升效率，关键在于如何与AI进行高效沟通（Prompt Engineering）。

1. 提问与指令技巧（Prompt Engineering）

• 给AI设定角色（Role）：在提问前，明确AI的身份。

• 示例：“你现在是一位资深的Python数据分析师，请帮我...”

• 提供明确的上下文和限制（Context & Constraints）：描述越详细，回答越精准。包括目标受众、字数要求、格式要求等。

• 使用分隔符标示重点：用 """ 或 ### 符号将指令和需要处理的文本分开。

• 示例：请总结以下"""文本"""的核心观点。

• 分步提问（Chain of Thought）：对于复杂任务，让AI一步步思考。

• 示例：“请列出大纲 -> 针对第一点展开 -> 最后修正全文。”

• 指定输出格式：明确要求以Markdown表格、思维导图代码（PlantUML）或列表形式输出。

1. 内容创作与工作流优化

• 参考文本辅助：让AI基于你提供的内容回答，减少“幻觉”。

• 示例：“基于我提供的[报告文件]，回答以下问题...”

• 让AI迭代优化：不要接受第一次回答。使用“再简洁一点”、“用更专业/幽默的口吻重写”等指令迭代。

• 场景化应用：根据任务选择专门的工具（如书写文档用deepseek，数据处理用claude，深度调研用GPT）。

1. 日常生活与学习小技巧

• 把AI当作直接的搜索工具：不再使用传统搜索引擎，直接问具体问题。

• 示例：“天堂鸟叶子发黄了该怎么办？”

• 引导式学习与测验：使用deepseek等工具探索新知识，让AI出题测试理解程度。

• 即时获取实时信息：使用具备实时搜索引擎的工具获取最新新闻。

1. 编程与技术辅助

• 纠正AI的代码：虽然AI擅长写代码，但有时需要你人工审核和指导，避免被错误示例误导。

• 将大工程分解：把复杂的编程需求拆分为小的函数或类让AI逐个编写。

• 先设计再实现：先让AI设计出效果，确认效果后再让它实现。

1. 一定一定要重视你的任务提示词

不同的任务、不同的行业、不同的场景不一样，就跟带小孩一样，你要设身处地想在AI视角下，它得到的信息是什么，基于这个信息能够做什么，根据场景进行调整。

1. 让它试试，万一成了呢

当前的AI工具都是基于agent和skill的，相当于具备了手和脚，再加上大模型自带的小脑子，已经可以在你的引导下完成任务了。在你不熟悉的领域，你可以逐步引导让其完成，孩子长大了也可以放手让其尝试一下。

具体问题分析

1、为什么我的token消耗得快

人脑在工作的时候会消耗能量，大模型工作也一样是消耗token。

大模型消耗token，就跟人做任务一样，任务越复杂，输入和输出的东西多，消耗的token多。例如直接读一个大文件让它总结或者直接输出一个文件，每一个字它都会读取到，都会消耗token。

2、为什么我的余额消耗得快

余额消耗跟两个因素有关：

（1）token数量，token消耗得越多，余额扣得越多，说明咱们使用大模型做了很多事情。要降低的话可以琢磨下如何减少大模型思考和输出的步骤和内容。

（2）大模型价格，余额扣费是token数x模型价格，好的模型价格贵，同样token消耗的情况下，扣费越多。要降低可以尝试试试其他便宜一点的模型能否满足咱们的日常任务。

3、为什么我的ai不能打开文件

原因1：可能没有权限

可以让AI尝试打开文件，如果打不开告诉你原因，看是否是因为没有权限的原因。

如果是没有权限，首先检查AI工具是否以管理员身份运行，如果不是则退出重新以管理员形式运行。然后检查AI工具是否有权限访问文件，如果没有，则为其添加权限。

除此之外，有的工具可能设置了工作区权限，禁止改动工作区之外的文件，这时候可以把文件移入工作区，或者将工作区的范围扩大。

原因2：工具调用失败

在有权限的基础上，AI工具配置完好后一般不会出现无法读取异常的问题，这时候调整提示词，将大任务拆成具体的小任务，直接让其读取文件内容是否能够读取。

源文档可在【GEEKERONE】AI工具使用小技巧中查看。

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