ERA 提问模式：提升 AI 交互效率

如何让 AI 给出更精准、更有价值的回答？

在与大模型（如 ChatGPT）交流时，提问的方式决定了回答的质量。本文将介绍 ERA 提问模式（Expectation - Role - Action），帮助你高效获取 AI 生成的优质内容。

什么是 ERA 提问模式？

ERA 代表 Expectation（期望）- Role（角色）- Action（行动），它是一个高效提问的框架，可以让你的问题更加精准，让 AI 的回答更符合你的需求。

1. Expectation（期望）

明确你的提问目标，让 AI 知道你希望得到什么类型的回答。

✅ 好的示例：

"请用通俗易懂的语言解释什么是机器学习，并举例说明。"

❌ 不清晰的示例：

"机器学习是什么？"

2. Role（角色）

设定 AI 的身份，让回答更符合你的实际需求。

✅ 好的示例：

"假设你是一名资深 Python 工程师，请讲解 asyncio 的核心概念。"

❌ 不清晰的示例：

"asyncio 是什么？"

3. Action（行动）

指定 AI 需要执行的具体任务或输出格式。

✅ 好的示例：

"请用 Markdown 格式输出一篇关于 Vue 3 Pinia 的入门教程，包含代码示例。"

❌ 不清晰的示例：

"讲讲 Vue 3 Pinia。"

ERA 提问模式示例

🚀 优化前：

"Vue 3 的 Pinia 怎么用？"

✅ 优化后（使用 ERA 框架）：

"请你以 Vue 3 高级开发者的身份，讲解 Pinia 在状态管理中的优势，并提供完整的 Vue 3 代码示例。"

Expectation（期望）：讲解 Pinia 的优势，并提供代码示例。

Role（角色）：Vue 3 高级开发者。

Action（行动）：提供完整的 Vue 3 代码示例。

ERA 提问模式模板

你可以使用以下模板来快速构造你的问题：

Copy
请你以【角色】的身份，针对【目标对象】讲解【主题】，并提供【具体行动或格式】。

✅ 示例：

"请你以 AI 研究员的身份，分析 GPT-4 在自然语言处理中的局限性，并用表格展示优缺点。"

"假设你是一名产品经理，如何向客户解释 AI 生成式模型的商业价值？"

"作为一名 Java 开发者，如何使用 Spring Boot 构建 REST API？请提供示例代码。"

结论

使用 ERA 提问模式，你可以： ✅ 提高 AI 回答的准确性。 ✅ 让 AI 站在符合你需求的角度回答。 ✅ 让回答更具有可操作性，减少模糊性。

下次向 AI 提问时，不妨试试 ERA 模式，你会发现 AI 的回答变得更加精准和实用！🚀

资料

提示工程学习必备 | 最全面的提示框架整理 | 15 组 - AI 仓鼠洞