「给我家孩子出 20 道三年级数学练习题。」
AI 秒回，排版整齐，还带答案。你打印出来，孩子做了五道，笔一放，跑了。
太简单。大半是加减口算，孩子这学期都在学乘法；仅有的两道应用题，用的还是没学过的两步计算。你只好自己再挑再改，一份练习折腾出两倍时间。
第二天你说清楚了一点：「出难一点的，人教版，乘法。」
这回题是乘法了，可孩子还是卡在第五道——班里这周刚开「多位数乘一位数」，你嘴里的「难一点」，AI 理解成了三位数乘法。
这不算 AI 不行。**它不知道孩子用哪版教材、学到哪个单元、哪类题总错——这些只有你知道，而你一句都没说。**它只能按见过的「三年级数学题」的平均样子出。
所有「答非所问」都长这个样子：你的任务里有两层信息，一层说出来了，一层没说但影响结果。AI 只能拿没说的那层去猜，而它猜的依据，是它见过的同类任务的平均长相。
解法出奇地简单：别让它猜，让它问。
先看它怎么做这件事
把第一句话换成：
「我要给三年级的孩子出数学练习题。出题之前，请先问我几个会影响出题的问题，问完再出。」
它多半会问你这些（提示词在文末，任何聊天 AI 都能复现）：
第一，哪个版本的教材，学到哪个单元？
人教版这周在学「多位数乘一位数」，别的版本进度和题型都不一样。这一条不问清，后面全是白搭。
第二，这次是跟新课，还是补旧账？
跟新课，题目就该围着刚学的单元转；补旧账，你得告诉它孩子上学期哪里没打牢。
第三，孩子在哪类题上最容易卡？
口算慢、应用题读不懂题、进位老忘——卡点不同，出的题完全不同。这条只有你知道，AI 永远猜不到。
第四，一次练多长时间、做几道？
「20 道」听起来不多，三年级孩子放学后再写，可能就嫌多。定成「10 道以内、15 分钟做完」，比调难度更容易坚持。
第五，要不要答案和讲解？讲解给谁看？
答案要附；但讲解是写给孩子自己订正，还是给你辅导时用，写法完全不同。
问完这五句，「出 20 道三年级数学题」就变成了另一件具体的事。
这个办法能提炼成三步
出题只是例子。这套动作拆开是三步，家里家外的任务都走得通：
第一步：派活时，把提问的责任交出去。
在任务后面加一句：「动手之前，先问我几个会改变做法的问题。」就这么一句，AI 的角色从答题的变成对接需求的。
第二步：用三条标准筛它的问题，只答值得答的。
不是它问什么你都接。值得停下来回答的问题，符合这三条里的至少一条：
- 答案会改变结果的——换一种答法，活就换一种干法（用哪版教材）；
- 只有你知道的——AI 靠猜一定猜错（孩子在哪类题上卡壳）；
- 答错代价大的——错了会白干甚至坏事（题目超纲打击信心）。
三条都不沾的问题（「想要几颗星难度」「喜欢什么风格的措辞」），让它自己定或者晚点再说。
第三步：让它复述成任务单，确认后再开干。
问完别急着要结果。让它把答案收拢成几句话，你扫一眼确认没跑偏，再放它去做。之后结果不对，你能定位是哪条没写清——而不是只剩一句「感觉不对，再来一版」。这套动作省没省时间，也用不着估：数一数同一件事你改了几轮，就知道了。
我把这套动作叫先问后做。出题这件事合成任务单，就是下面这样：
给三年级孩子（人教版）出数学练习。本周新课：多位数乘一位数。目标：巩固新课，重点覆盖一次进位的易错点。孩子口算偏慢，应用题读题不细心。要求：10 道以内，口算 6 道、应用题 2 道，15 分钟内能完成；附答案；讲解写给家长，标出每题考什么、孩子错了一步该怎么讲。不出没学过的题型。
换个场景，还是这三步
句式是通用的。把「我要做的事」换掉，后面半句不变：
工作里，让 AI 写周报：
「根据这些记录写周报。写之前先问我：这份周报给谁看、这周最想让领导看到什么、有没有不便写进去的事。」
给谁的周报，决定了它是流水账还是功劳簿。
生活里，规划一次家庭出游：
「帮我家规划五一三天假。先问我：孩子几岁、预算范围、想歇着还是想赶路。」
孩子五岁和十五岁，是两个完全不同的行程。
学习里，让孩子用 AI 讲一道错题：
「这道题孩子做错了。讲解之前先问我：他几年级、课上用过什么解法，别用超纲的方法。」
用方程秒杀一道小学算术题，孩子听完只会更懵。
你会发现，每个场景里真正值钱的，都是那几条「只有你知道」的信息。AI 的知识比你有余，但它不在你的教室、不认识你的孩子、不知道你的领导——这些空白，要么你填，要么让它问，唯独不能让它猜。
这段话直接拿去用
我要做的事：【写下任务】。
动手之前，请先检查缺什么会明显改变做法的信息，
然后问我，最多 5 个，不必凑数。
只问符合下面任一条的问题：
答案会改变结果的、只有我知道的、答错代价大的。
我已经说过的别重复问；我答不上来的，给出选项或写明你的假设。
问完后，先用几句话复述需求，我确认后再动手。别把小事开成需求会
这招也容易用过头。
孩子就三道错题要讲，你被 AI 追问了一轮学习目标、思维培养规划——问得挺认真，题还没开始讲。
判断办法：
- 信息齐的小事（改一段话、讲一道已知错处的题），直接干。
- 结果依赖你具体情况的事（出练习、写周报、做规划），先让它问。
还有一类问题，问也问不出来：事实它不知道、需要对照权威来源核实的，得你自己补证据。先问后做解决的是「信息在你手里却没传过去」，不是「信息谁都没有」。
下次拿到一份「完整，但没法用」的结果，问题多半不在提示词写得漂不漂亮，而在对话少了一个来回。回去看看它动笔前问了什么、你答了什么：它没问就动手，是那句「先问我」忘了说；它问了、你也答了，结果还是不对，就回到任务单上找——多半有一条你答得含糊，它又替你圆回去了。
问题出在哪一句，就补哪一句。
参考资料
[1] Jules White 等，2023，A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT，III-D：Flipped Interaction。论文讨论交互模式，不是「三个标准」的量化效果。论文原文