簡立峰提出的AI提問心法旨在幫助使用者更有效地利用AI工具處理複雜議題。這些心法包括：首先，當對某議題不熟悉時，應先請AI「教你怎麼問」，以獲得更精準的答案。其次，面對龐大複雜的題目，應先將其拆解為一系列小問題，逐步擊破，最後再將結論用自己的話重新整理內化。再者，可利用「跨模型交叉詰問」的方式，讓不同的AI模型互相質疑，以補足單一模型的盲點。最後，「英文問、中文答」策略，由於AI模型訓練多以英文資料為主，使用英文提問通常能獲得更深入的內容。
以應對複雜議題為例，如果想了解「如何提升台灣在全球供應鏈中的韌性」，可先請AI針對此問題提出一系列相關子問題，如「台灣在全球供應鏈中扮演的角色為何？」、「台灣供應鏈目前面臨哪些挑戰？」、「可以從哪些國家或地區的經驗中學習？」等。接著，針對這些子問題逐一進行提問，並要求AI提供不同觀點與解決方案。最後，將AI提供的資訊進行整理與歸納，形成一份具體的策略報告。此外，亦可利用不同AI模型，如ChatGPT與Google Gemini，針對相同問題進行提問，並比較其回答，以獲得更全面的視角。
除了簡立峰的提問心法，PTCF框架（Persona、Task、Context、Format）亦能有效提升提問品質。將PTCF框架與簡立峰的方法結合，能更精準地引導AI產出符合需求的結果。例如，在提問時，可先設定AI的角色（如供應鏈管理專家）、任務（分析台灣供應鏈韌性）、背景資訊（提供相關產業報告與數據），以及輸出的格式（一份策略建議書）。透過這種方式，能夠更有效地利用AI工具解決複雜問題，並產出具有實用價值的成果。
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