向 AI 提问，不只是把一句话写得更长。更重要的是明确要完成什么、哪些条件不能改变，以及怎样判断结果可用。一个稳定的提问过程可以分成四步。
先写清楚结果
把目标写成可观察的交付物，而不是宽泛主题。例如“帮我做一个网站”仍有很多未知；“生成一个只读静态文章站，访客不能注册或评论，文章由我在本机编辑和发布”就能约束主要结构。
可以先填这几个字段：
目标：最终要得到什么
使用者：谁会使用，主要设备是什么
输入：目前有哪些文件、数据或依赖
约束：哪些功能明确不做，哪些资料不能外传
验收：我看到什么现象才算完成提供够用的上下文
上下文要能改变方案，但不需要把所有背景一次塞进去。优先提供现有目录、运行环境、关键版本、已经尝试过的步骤和可复现错误。敏感数据先删去或替换：不要把密码、API Token、私钥、卡密、客户数据或完整生产日志贴进提示词。
缺少关键资料时，要求先指出缺口并继续处理不依赖它的部分。这样比让模型猜测账号、网络、版本或授权范围更可控。
把大任务拆成可核对的小步
复杂任务可以按“现状检查 → 最小修改 → 局部验证 → 交付说明”推进。每步都保留真实状态：已经配置不等于已经生效，文件生成不等于服务已部署，静态检查不等于线上行为已观察。
对有副作用的操作，先说明目标环境和预期变化；优先在本地、测试数据或可恢复副本上验证。涉及真实服务器写入、付款、发布、删除或凭据变更时，应把操作范围说清楚，不能用“测试一下”掩盖环境差异。
用证据验收，而不是看回答是否自信
按交付物选验证方法：代码运行相关测试，网站检查关键页面和手机宽度，配置确认实际加载路径，资料整理核对来源和日期。记录命令、退出状态和观察到的结果；没有执行的检查就标为未验证。
如果结果不符，提供最小复现、期望与实际差异，并让后续修复针对根因。不要只追加“再仔细一些”这类无法验收的要求。
一个可复用的提问模板
目标：……
当前环境与相关文件：……
必须保留的行为：……
明确不做的事情：……
敏感信息处理方式：……
验收条件：……
请先检查现状，再做最小完整修改；运行直接相关的验证，并区分已实现、已执行、已观察和未验证。模板只是起点。任务越小越直接，任务越涉及外部状态或隐私，越需要把边界和验收说清楚。