在学习使用AI的过程中，很多人往往过分关注技术细节和使用技巧，但其实最朴实的如何和AI交流更为重要，也就是业界术语中称为提示词工程（prompt engineering）的这个部分。最近Google举办的提示词比赛中，瑞典选手Joakim Jardenberg在300多名选手中脱颖而出。
他的经验非常值得我们深入分析 - 首先是学习方法论，Jardenberg采用了一个简单但有效的迭代方法：
1. 将AI应用到所有可能的任务中；
2. 同时使用多个AI系统相互验证；
3. 保持开放和好奇心态，不预设边界；
4. 关注实际应用场景而非理论限制；
这种方法就像学习一门新语言 - 你需要不断练习，在不同场景下使用，并且和不同的母语者交流。通过与多个AI系统互动，我们逐渐掌握了与AI对话的"语感"。
他对prompt的具体建议也很有启发性，核心观点是要把AI看作一个初级但有潜力的同事，而不是简单的软件工具。就像带新人一样 - 你需要给出清晰的指导，同时也要给他们思考和创新的空间。
一些关键点:
- AI和人一样需要明确的上下文和及时的反馈；
- 不要过度约束，给AI发挥空间；
- 用自然语言交流，避免过于形式化的提示词模板；
- 持续跟踪AI能力的演进，及时调整交互策略；
从实践角度看，这些建议本质上是在建立一个良好的合作关系。就像和新同事建立信任一样，了解对方的特点和能力，才能更好地协作。
值得注意的是，提示词工程正在从"小技巧"演变为一门系统的学问。这一发展轨迹与深度学习的理论化进程相似，相信未来会出现更多关于如何更好地与AI对话的方法论。
这是我的分析，希望对大家理解如何更好地使用AI有帮助。欢迎讨论！
