对 AI 输出结果不满意，核心是 “精准反馈问题” 而非 “重新提问”，通过明确指出不满意的点、补充具体调整要求，就能让 AI 逐步优化到符合预期。

1. 先 “定位问题”：明确你对哪类内容不满意
先梳理清楚不满的具体方向，避免笼统说 “不好”“不行”，AI 才能精准调整。常见的不满意类型可分为 3 类：

• 方向偏离：输出内容和你的核心需求无关，比如你要 “职场穿搭建议”，AI 却讲 “时尚穿搭历史”。
• 细节不足：内容太笼统、缺乏落地信息，比如你要 “新手学烘焙的步骤”，AI 只说 “准备材料、烤蛋糕”，没提具体材料用量和温度。
• 风格不符：语言风格和场景不匹配，比如你要 “朋友间的生日祝福文案”，AI 却写得像 “正式发言稿”，过于生硬。
  

2. 再 “精准调整”：用 “问题 + 要求 + 细节” 的公式反馈
针对不同问题类型，用固定公式组织反馈，让 AI 清晰知道 “改什么” 和 “改成什么样”。

• 若方向偏离：重申核心需求 + 排除错误方向
• 若细节不足：指出缺失部分 + 明确具体要求
• 若风格不符：说明目标风格 + 提供参考案例
  

3. 最后 “迭代优化”：多轮微调直到满意
如果一次调整后仍有小问题，不用重新提问，基于上一轮结果继续细化反馈，逐步逼近预期。

• 例 1：第一次调整后，AI 的穿搭建议仍有休闲款，可进一步说：“刚才的建议里还有‘牛仔短裤’，这属于休闲款，麻烦替换成‘直筒西装裤’这类通勤单品，再补充 1 个上衣搭配示例。”
• 例 2：烘焙步骤补充后，时间仍不明确，可反馈：“烤箱时间只写了‘30 分钟左右’，麻烦给出更精准的范围，比如‘25-30 分钟’，并说明如何判断蛋糕是否烤熟（比如用牙签戳的方法）。”