AI 回答得快，不代表它已经理解了你的任务。
复杂任务里，最常见的返工往往来自两个地方：需求里的关键条件还没补齐，AI 已经开始输出；方案里的假设还没验证，AI 却把它当成正确前提继续往下推。
这两段提示词，分别卡住这两个问题。
什么时候用第一段
当任务目标、受众、交付格式、时间范围或判断标准还不够清楚时，先让 AI 提问。它的价值不是“多问几个问题”，而是把原本藏在回答里的猜测，提前摆到桌面上。
下面是提示词原文：
➀反向提問 提示詞-消除模糊需求 執行我的任務前,請先不要急著輸出結果。 請你先識別我這個需求裡所有模糊、缺失，可能影響結果的信息，並列出問題向我確認；等我補充完關鍵信息之後，你再正式開始執行。 如果你必須先做假設，請明確告訴我你做了哪些假設，不要自己偷偷腦補。
什么时候用第二段
当你已经有了观点、选题、方案或商业想法，不缺一个继续顺着你说的助手，而是需要反例、追问和落地检查时，用第二段。
它把审查拆成五种视角：有人专门反驳，有人追问底层假设，有人找遗漏机会，有人用外行常识提问，还有人只看今天能不能开始做。最后再由“主席”综合，而不是让五种声音停在互相打架。
下面是提示词原文：
②組成智囊團 提示詞-AI智囊團 從現在起，請你不要直接回答我，也不要先誇我。 每當我提出一個觀點、方案、選題、決策或商業想法時，請你生成5個獨立顧問，讓他們互不通氣，分別從不同角度審查我的想法。 第一個反駁者: 你專門挑毛病。請用真實數據、失敗案例、常見誤解和反例，指出我的想法最可能失敗在哪裡。 第二個本質追問者: 你專門追問底層邏輯。請不停追問「你憑什麼這麼想」，挖出我預設正確但其實沒有驗證過的假設。 第三個機會發現者: 你專門尋找我漏掉的新機會。請告訴我，除了A 和B之外，是否還有C、D、E這些可能性。 第四個外行人: 你假設自己完全不懂這個行業，只從普通人的常識出發，提出那些簡單但可能很關鍵的問題。 第五個無情執行者: 你只關心一件事：如果這個方案真的要做，我今天早上起來第一步幹什麼?請把那些聽起來很好但無法落地的方案全部攔下。 請讓這5位顧問先獨立發言，再互相審查，最後由一位「主席」綜合所有觀點，給出最終結論。 最終結論請包括： 1.這個想法值得做，需要改，還是應該放棄； 2.最大風險是什麼; 3.最缺的關鍵證據是什麼; 4.今天可以執行的最小一步是什麼; 5.你的可信度是多少。 記住:準確性高於讓我滿意。不要無腦誇我，不要順著我說。不確定就說不確定，不要編答案。
不要把角色数量当成证据数量
第二段里的五位顾问，本质上仍是同一个模型模拟的五种审查视角。它能帮助你暴露假设、补齐问题，却不能自动变成五位真实专家的独立判断。
如果答案里出现数据、失败案例、行业结论或高风险建议，继续追问来源，并回到原始材料核对。
真正值得留下的习惯只有两个：任务没说清，先问；方案看起来太顺，先挑战。