AI 答非所问的核心原因是指令不够明确，通过优化提问方式、补充关键信息，大多能解决问题。

1. 重新梳理：让问题 “更具体”
模糊或宽泛的提问是导致答非所问的主要原因，需补充 3 类关键信息：

• 场景：说明使用场景，比如 “帮我写一条朋友圈文案（场景：庆祝同事离职，风格轻松）”，而非 “写一条朋友圈”。
• 需求：明确核心诉求，比如 “解释相对论（需求：用中学生能懂的例子，不超过 300 字）”，而非 “解释相对论”。
• 格式：指定输出形式，比如 “整理本周工作重点（格式：分 3 点，每点配 1 个待办）”，而非 “整理工作重点”。
  

2. 补充上下文：帮 AI “记起关键信息”
如果是多轮对话中答非所问，大概率是 AI 遗漏了前文信息，需主动复现关键内容：

• 例 1：前文提过 “想给家里的猫选粮”，后续提问时需带上：“结合我家猫是 1 岁布偶（前文信息），推荐 2 款性价比高的猫粮”。
• 例 2：之前要求 “文案要文艺风”，再次调整时需强调：“把刚才的产品文案改短（延续文艺风，这是之前的要求）”。
  

3. 调整方式：用 “指令化语言” 替代模糊表达
如果多次优化后仍不达标，可尝试更直接的 “指令式提问”，减少 AI 的理解偏差：

• 避免模糊表达：“帮我弄一下这份报告”。
• 改用指令式表达：“1. 总结这份报告的核心结论（共 3 点）；2. 用表格对比报告中提到的 2 个方案；3. 结尾加 1 句行动建议”。