别只会说「帮我写一下」：苹果AI上线前，先把这12句话存下来
先问一个问题：你上次让 AI 帮忙，是不是这么说的——
“帮我写一份工作总结。”
然后它给你一份四平八稳、谁都能用的东西：既不像你写的，也不能直接交。你觉得”AI 也就这样”，关掉了。
问题不在模型，在那句话里缺了三样东西：给谁看、要什么标准、要什么格式。AI 不会读心，它只能按你给的约束去猜。你什么都不给，它就只能给你平均值——而平均值，恰恰是最没用的一种答案。
这篇给 12 句可以直接抄的话，写作、问答、看图各 4 句。下个月苹果 AI 国行版上线后能直接用（写作工具里叫「千问创作」，Siri 里选「询问千问」），但你现在就可以拿到任何一个 AI App 里试，效果一样——因为提示词的逻辑和用哪个模型无关。
先记住一个公式，12 句都是从它变出来的
角色 + 材料 + 标准 + 格式 + 禁区
- 角色：让 AI 站在谁的位置上想（”你是一个挑剔的主编”）。
- 材料：给它事实（原文、数据、背景），别让它编。
- 标准：什么算好（”不超过300字””必须指出风险”）。
- 格式：要表格、要分点、要一句话。
- 禁区：不许干什么（”不要用’赋能”闭环’这类词”）。
五样不用每次全给，但至少给三样，输出质量会有明显差别。下面每组四句，你会看到这个公式怎么落地的。
第一组：写作工具里的 4 句（最常用）
第 1 句 · 改写而不是重写
把我选中的这段文字改得更简洁，保留全部事实和数字，不要新增任何信息，字数控制在原来的三分之二以内。改完后，单独列出你删掉了哪些内容。
为什么这么说：多数人只写”帮我润色一下”，结果 AI 把事实也一起改了。加上“不要新增信息”+”列出删了什么”，你就能一眼核对它有没有动你的数据。这一步是给自己留审计痕迹，比自己通读对比快得多。
第 2 句 · 校对，但要它认错
请逐句校对这段文字，只做三件事：改错别字、改标点误用、标出可能引起歧义的句子。不要改我的语气和用词习惯。如果某处你不确定是不是错，标出来问我，不要自己动手改。
为什么这么说：AI 校对最大的毛病是”顺手把你的风格也改了”，改完读起来不像你。加上“不要改语气和用词习惯”，它才会收敛。而”不确定的标出来问我”，是防止它把对的改成错的——AI 改稿翻车，多半发生在它过度自信的地方。
第 3 句 · 摘要，指定”给谁看”
把这份材料总结成三部分：① 一句话结论（不超过30字）；② 三个要点，每个不超过两行；③ 文中没有说清楚、需要我再确认的地方。读者是我的上级，他只有一分钟。
为什么这么说：摘要的好坏取决于读者是谁。”给上级看”和”给自己看”要的东西完全不同——前者要结论和风险，后者要细节和依据。第三部分”需要确认的地方”是最有价值的一句，它把 AI 从”总结机器”变成”帮你找漏洞的助手”。
第 4 句 · 换语气，但要给参照
把这段话改成给客户看的版本：语气客气但不卑微，不用感叹号，不用”非常””十分”这类程度词，每段不超过三句。如果有需要客户配合的动作，单独列成一行，放在最后。
为什么这么说：”改得客气一点”是没法执行的指令。给出可判断的具体禁令（不用感叹号、不用程度词、每段不超三句），AI 才知道边界在哪。最后那句”把需要配合的动作单独列一行”，是把一封”读起来舒服但不知道要干嘛”的信，变成”读起来舒服且知道下一步”的信。
第二组：Siri 里问千问的 4 句（国行新增能力）
这一组的场景是：你手上有一份文件或一张照片，想知道里面讲了什么。国行版支持用自己选的文档和照片直接向千问提问，操作上省了”上传到某个 App”这一步。
第 5 句 · 带文件提问，先要”地图”再要细节
这是我的一份文件。先用五句话告诉我它整体讲了什么、分几个部分；然后只回答我的问题：关于退款的条件是什么，原文是怎么写的，请引用原句。
为什么这么说：直接问细节，AI 容易在没读全的情况下猜。先让它复述结构，等于逼它把全文过一遍，后面的回答才靠得住。”请引用原句”是第二道保险——能引用，说明它真读了；引不出来，你就该怀疑了。
第 6 句 · 比较两份材料
这是我手上的两份材料。请用表格对比它们在这四项上的差别：价格、期限、违约责任、退出方式。每一项都标明出自哪一份、哪一段。两份都没提到的，写”均未约定”，不要推测。
为什么这么说：“写’均未约定’，不要推测”这半句是整句的灵魂。AI 在面对空白时最喜欢”合理推断”，而在合同、报价、政策这类场景里，推断出来的东西比没有更危险。知道”哪里没写”，往往比知道”写了什么”更重要。
第 7 句 · 查证，而不是求答案
关于这个问题，请分三栏回答：① 有明确依据的说法；② 有争议或说法不一的；③ 你不确定的。不要为了给我一个完整答案而编造第①栏。
为什么这么说：AI 最难抵抗的诱惑是”把话说圆”。你明确告诉它”允许你说不知道”，它编造的概率会明显下降。这三栏本身就是一份可信度说明书——只看第①栏，你就知道哪些能拿去用。
第 8 句 · 要清单，不要散文
把这件事拆成一份可执行的清单：每一步做什么、需要准备什么、大概多久、可能卡在哪。按顺序编号，不要写解释性段落。
为什么这么说：“可能卡在哪”是这句话里唯一需要 AI 动脑的部分，其余都是格式化。而恰恰是这一项，能帮你提前发现”这事儿其实做不成”。散文式回答看着舒服，但没法执行；清单可以直接照着做，也能直接交给别人做。
第三组：视觉智能的 4 句（举起手机就能用）
这一组配的是国行版的「询问千问」——相机控制键、操作按钮、控制中心都能唤起。对着东西拍，然后把下面的话说出来或者打进去。
第 9 句 · 看说明书
这是我手上设备的说明书。请只用中文告诉我三件事：这东西怎么开机、日常怎么保养、出现异常时第一步做什么。专业术语后面用括号加一句大白话解释。
为什么这么说：”翻译一下”太笼统，AI 会逐句直译，读完还是不懂。限定成三个具体问题，它就必须做取舍和归纳。”术语加白话解释”这一句，是给非专业读者的关键——判断 AI 懂不懂，就看它能不能把术语讲成人话。
第 10 句 · 看外文菜单/标牌
帮我看看这张图上的文字。先原文照抄一遍，再逐条翻译成中文，最后告诉我：这里面有没有我需要特别注意的（比如过敏原、收费项、禁止事项）。如果看不清，直接说哪几个字看不清，不要猜。
为什么这么说：“先照抄再翻译”是防幻觉的最简单办法——让它先把看到的字写出来，你就知道它到底认出了什么。”如果看不清就说看不清、不要猜”，在餐厅点菜、看药品说明这种场景里，是安全底线。AI 猜错一个过敏原，代价可能是进医院。
第 11 句 · 看设备面板/参数铭牌
这张图是设备背面的参数标签。请把上面的型号、电压、功率、产地逐项列成表格，单位照原样保留。列完之后告诉我：这些参数里，哪一个是我买替换件时最需要核对的。
为什么这么说：OCR 最怕”看着像就填”（比如把 0 认成 O、把 8 认成 B）。要求”单位照原样保留”，能让你一眼发现异常。最后那个问题把死数据变成了决策依据——参数表谁都会抄，能告诉你”哪个最关键”的才是有用的助手。
第 12 句 · 看表格截图，转成能用的东西
这是我截的一张表格图。请还原成 Markdown 表格，保留原有的行列结构，空着的格子留空不要填。还原完之后，单独告诉我：有没有哪两行的数字看起来像重复或矛盾。
为什么这么说：截图变表格是高频需求（对账、报销、整理课表）。“空着的留空不要填”是防止它把空白补成 0 或补成上一行的值——这是表格识别最常见的坑。而让它顺手查一遍重复和矛盾，等于白得一次校对。
三个坑，比记住 12 句更重要
坑一：一次问五件事。 一句话里塞”改稿+翻译+总结+列清单+给建议”，AI 会挑最容易的那件做，其余糊弄过去。一次一个目标，做完再做下一个。这跟派活给新人是一个道理。
坑二：不给标准，只给形容词。 “专业一点””高级一点””有网感一点”——这些词在 AI 那里没有刻度。换成可判断的：”不用网络流行语””每段不超过三句””结论放第一句”。能被检验的标准才是标准。
坑三：把原文扔进去说”帮我改改”。 它不知道你想改哪里，就会全文重写一遍。正确做法是选中你要改的那一段，再告诉它改什么（太长？太硬？逻辑不通？）。范围越小，改得越准。
最后说一句实在的
这 12 句不用背。你只要记住那个公式——角色、材料、标准、格式、禁区——然后每次说话前想一秒：我有没有告诉它，什么算好？
不会用 AI 的人和会用的人，差距从来不在”知不知道有这个工具”，而在能不能把一件模糊的事，说成一件可以验收的事。这个能力，写工作汇报要用，给下属派活要用，跟 AI 说话也要用。
顺便说，这也是我判断 AI 输出能不能直接用的唯一标准：如果我自己都说不清”什么算好”，那 AI 给我的任何东西，我都没资格说它不好。