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公式定义
Q = C + G + E + F + P
即：
优质提问 = 清晰背景 + 明确目标 + 具体示例 + 格式要求 + 个性化调整
符号详解
1️⃣ C - Context（背景）
提供问题的相关背景信息，帮助AI理解你的处境。
✅ 正确示范：
“我在学习机器学习，目前刚学完线性回归……”
2️⃣ G - Goal（目标）
清晰说明你希望达到的具体目标。
✅ 正确示范：
“我想了解如何用Python实现一个简单的线性回归预测模型……”
3️⃣ E - Example（示例）
提供具体例子或场景，让回答更贴近你的需求。
✅ 正确示范：
“比如我有一个包含房屋面积和价格的数据集……”
4️⃣ F - Format（格式）
指定你希望的答案格式（列表、代码、表格等）。
✅ 正确示范：
“请用Python代码示例和分步骤解释的方式回答……”
5️⃣ P - Personalize（个性化）
根据需要添加特殊要求（简化、深入、类比等）。
✅ 正确示范：
“请用初学者能理解的语言，并用一个烹饪的类比来解释……”
完整案例对比
❌ 低效提问：
“怎么用Python做线性回归？”
✅ 黄金公式提问：
背景（C）： 我在学习机器学习，刚学完理论基础目标（G）： 想用Python实现一个简单的线性回归预测模型示例（E）： 我有一个包含房屋面积和价格的数据集（area: [50,60,70], price: [100,120,140]）格式（F）： 请提供完整代码，并分步骤解释个性化（P）： 用初学者能理解的语言，并用烹饪类比解释线性回归的概念
进阶技巧
分步提问：复杂问题拆解成多个小问题迭代优化：根据答案持续追问和细化角色设定：让AI扮演特定领域专家回答反向验证：询问“还有什么需要考虑的因素？”记住这个口诀：
背景目标先讲清，示例格式不能少，个性要求加上去，优质答案马上到！
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