Deepseek 教我的法则：不是要「会提问」，而是要「早动手」

最近 AI 的智力升级了，时不时就有大佬们出来说：「人工智能时代，会提问的人，会比回答问题的人更加重要。」大佬们话说了一半，然后就露出蒙娜丽莎的微笑，让群众们（含本人）都有点懵。

「学会提问」、「深度思考」、「底层逻辑」成为了一门显学，畅销书都把这些词语用大字印在封面上，看来印上去书比较好卖。经过与 AI 友好地请教与磋商，我发现其实把问题问好也没那么神乎其技。

我们提问，就是要想办法搞懂一些事情、找 AI 拿一个好方案。如果我们已经参加工作，标准化的流程无非是：展开调查、分析规律、拿出方案、实施看看。

对应要问的问题是：问题找对了没有，按什么规律办事，有啥方案，实施有啥要注意。

别被各种术语骗了，这些都是我们的日常。为了蹭热度，我也拿开源卷王 · 服务器繁忙 · ChatGPT 克星 · 美股蹦迪选手 · 深度思考版的 DeepSeek 来举例。

一个把问题变得有深度的万能补丁：让 AI 教你应该咋问

想象一个普通的场景，我们打开对话框输入：我想去日本旅游，有什么好推荐。

正常情况下，我们会得到一堆景点、美食、交通、注意事项等，然后要根据自己的需求去进行排列组合。

这时可以打上一个万能补：你先不要着急回答我的问题，为了质量更高的答案，我还需要补充哪些信息？这是 DeepSeek 给出的答案：

这个问题揭示了一个事实：**每个人都有自己的地图。**它代表着我们自己独特的背景、资源、目标。很多时候，我们会有个盲区，以为大家都是去日本，所以看日本的地图就够了。但从广州还是上海出发，会让安排区别很大，我们地图除了日本，也要包含自己出发的地点。

就像我们找人请教问题，不能看别人的地图，而是要拿着自己的地图来给人看。DeepSeek 除了把价格打下来，比 ChatGPT 更大威力的按钮是上传资料和搜索按钮。因为它提供了比「提示词」更多的「背景」。

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你先不要着急回答我的问题，为了质量更高的答案，我还需要补充哪些信息？

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对应的元问题是：这个问题的「问题空间」是什么？

有两个概念单列一下：所谓元问题是关于考虑「问题本身」是否设置正确的问题，而非直接解决原问题的内容。而所谓的问题空间，就是包含了所有可能的变量、约束和潜在解决方案的集合，它并非把所有「可能事项」都纳入问题空间，只有与核心目标强关联的要素才被包含。

问题空间的大小决定了答案的广度和深度。有的问题本身无比简单，但问题空间巨大。比如苹果为什么从树上掉下来，关于它的问题空间，如果是生物学领域，是因为苹果熟了。如果是物理学领域，那会推导出：万有引力。

我们问问题，主要就是想知道为什么、怎么办。除了补充问题的相关信息，在问怎么办之前，先问问「底层逻辑」。

说到底层逻辑那就厉害了，它常见于互联网大公司黑话，等于什么核心洞察啦、第一性原理啦、根因分析、系统基模、奥卡姆剃刀、溯因推理、范式、战略焦点啦（可能是大家 PPT 标题如果没有用这些词，就要扣绩效）。