很多人覺得向AI提問很簡單，
覺得只要動一動手指打字就行了，
但事實上問的問題模糊，就只能夠得到模糊的答案。
有一個實用的小技巧就是需求拆解
把自己想要的答案，
分解成幾個明確的小問題，然後再丟給AI。

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有人可能會覺得把需求拆成一個一個會很麻煩，
認為有這個必要嗎？
為什麼AI那麼笨還要我自己拆解我的想法？

但其實我們在生活中和人對話時也經常用到這個溝通方式，
就像你走進餐廳，不知道要吃什麼，想請店員幫忙推薦餐點，但你只對店員說了一句，
「我要吃東西」
服務生根本不會知道你想要什麼，
但如果你具體的問，
「我想吃飯類的食物，不要辣，最好要有雞肉，有什麼推薦的嗎？」
服務生就能推薦符合你需求的餐點，
和AI對話也是一樣的道理。

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以下簡單舉幾個例子

1：報告寫作
模糊的提問：幫我寫一份AI相關的報告

AI 可能會給你一篇很一般的介紹文章，長度、用途、重點都不一定是你想要的內容

拆解後的提問：
我需要寫一份1000字的報告，主題是「AI在教育中的運用」，請幫我列一個大綱，分成三大部分，每個部分再幫我細分成三個小重點。

這樣AI就能幫你先整理架構，你還可以再自己針對每個小點展開內容做補充讓文章不完全是AI自己寫的。

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2.學習計畫

模糊的提問：幫我規劃一個學習英文的方法。

AI可能只會給你一堆網路上常見的建議。

拆解後的提問：我三個月後要去考多益，想在這段時間內提升英文聽力和英文閱讀速度，請幫我設計一個每週計畫，包含每日練習時長、聽力、閱讀素材來源，以及檢測進步的方法。

這樣AI就能提供更符合你的需求的學習方案。

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3.日常聊天

模糊的提問：我今天心情不好

AI可能會瘋狂給你解決方法，像是叫你去做運動、冥想、寫日記、求助專業人士，但你可能只是想找個人聊聊

拆解後的提問：我今天心情不好想找人聊聊，你可以陪我聊一下嗎？

這樣AI就會切換到傾聽模式，像個朋友一樣陪你聊聊

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總結：拆解需求的三大步驟
1.明確的目標 → 你要的答案是要拿來做什麼事？
（報告、表格、聊天、計畫）
2.限制和條件 → 長度、格式、時間、角色
（1000 字、表格、三個月內）
3.呈現的格式 → 列點、表格、大綱、詳細步驟說明

在和AI提問前，多花1分鐘思考這三點，得到的回覆就會精準很多，能省下後續和AI重複來回溝通的時間。