在与人工智能合作时，我在输入任何内容到框中之前，都会停下来问自己一个问题：我对人工智能的期望是什么？ 2x2来救援！我处于哪个框中？ 在一个轴上，我提供的上下文量：从很少到相当多。在另一个轴上，我是应该观察人工智能还是让它自由运行。 如果我提供的信息很少并让系统运行：‘研究前沿部署工程师的趋势’，我得到的结果是可抛弃的：广泛的概述而没有相关细节。 用一系列简短的问题运行同一个项目会产生一个成功的迭代对话——一次探索。 “哪些公司实施了前沿部署工程师（FDE）？FDE的典型背景是什么？哪些类型的合同结构和业务适合这项工作？” 当我对错误的容忍度非常低时，我会提供大量的上下文，并与人工智能进行迭代工作。对于博客文章或财务分析，我会分享所有内容（当前草稿、以前的写作、详细要求），然后逐句进行。 让一个代理自由运行需要事先定义一切。我在这里很少成功，因为前期工作需要极大的清晰度——明确的目标、全面的信息和详细的任务清单以及验证标准——一个大纲。 这些提示最终看起来像我作为产品经理时写的产品需求文档。 ‘我期望什么？’的答案会随着人工智能系统访问更多我的信息并提高选择相关数据的能力而变得更容易。随着我在表达我实际想要的东西方面变得更好，合作也会改善。 我希望将我的许多问题从左上角的框——我与谷歌搜索的训练方式——转移到其他三个象限中。 我也期望这个习惯能帮助我更好地与人合作。