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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。
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✅ 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。”
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❌ 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。
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✅ 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。”
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❌ 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。
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✅ 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。”
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❌ 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：
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
ERA 提问模式：提升 AI 交互效率
https://blog.alayedong.cn/posts/2025/era-ai-prompt-mode/