近期主要工作是在探索学习提示词工程，通过给出非常准确的提示词之后，在工作场景下输出了非常不错的结果，几乎可以和人工出的效果媲美。于是我把这个思路借鉴到生活中，希望使用 AI 在思维模型的加持下帮我一起做思考决策。由于是前期的探索阶段，暂不清楚谁家的模型出的效果最好。所以需要设计一个捷径，能实现统一的管理，只要简单地修改一下配置，就能切换一个模型使用。
如果说上一篇是我怎么实践的，那这一篇就是就是我对写好提示词的一些思考。
对于已有的经典模型，根据某个特定的思想方法思考的上下文，笔者个人会有使用以下的结构搭建上下文。
此处笔者只给出框架结构，因为下面这个小节也会使用这个结构，不在此处赘述。
对于生活中的模型，或者一般不称之为模型，而是一种说话的艺术。如果用 AI 总结出一套方法/理论，再让 AI 去应用可能会有意想不到的好效果。笔者曾有在遇到一些质疑的时候，不知道如何回应是好的情景。但是我的老板在处理这种事情的时候，就可以应对自如，他的这一点技能让我觉得很羡慕。在我开发这个捷径的过程中，老板又使用这一沟通技能，成功地化解了员工质疑的声音。所以笔者就想能否把这一段对话喂给 AI，让 AI 总结出一套方法论，为我所用，把老板的这一技能学来。经过我的测试来看，我可以给出大概率可用的评价。
接下来，就来看看 AI 是如何通过学习三句对话，把化解质疑声音的方法总结出来并为我所用的。
背景介绍：飞书推出了 AI 先锋训练营线上课程，老板给行政说给大家安排会议，让大家周末去学习，于是便有了下面这段在大群里的对话
行政： AI 先锋训练营线上课程（必修课二、三、四），视频链接已发至群里，要求大家本周利用业余时间观看学习，同时并做好笔记（笔记的格式统一用飞书文档的形式记录），下周一把笔记给到我
员工：周末是我们自己的时间，不接受
老板：学习 AI 新知识是学到大家的脑袋里，我们可以选择跟上时代的浪潮，当然也可以自己选择随波逐流。但是在[此处公司名字略过]这个平台，我希望大家都能不断学习提升自己的能力和认知，并且积极影响地身边的人。
以下是我在和 ChatGPT 对话过程中使用的提示语句，完整对话请见：ChatGPT 老板回应员工质疑
最后 ChatGPT 给我总结出了一套应对质疑的沟通方法论，内容如下：
- <title>方法介绍</title>
- <contents>质疑应对 ACE 方法论
- Acknowledge（认同感） → Clarify（澄清意义） → Empower（赋能行动）
- 这套方法论基于简单三步，帮助你快速建立信任、明确任务价值并推动实际行动。</contents>
- <title>具体技巧</title>
- <subtitle>Acknowledge（认同感）</subtitle>
<contents>
核心：表达理解，缓解对立情绪。让对方感受到你听到了他们的诉求，并尊重他们的感受。
效果：迅速拉近距离，避免让员工觉得自己被忽视或反驳。
关键语句：
<list>我理解大家的担忧……</list>
<list>我知道你们的时间很宝贵……</list>
<list>你的想法很有道理……</list></contents>
</contents>
- <subtitle>Clarify（澄清意义）</subtitle>
<contents>
核心：阐明任务的重要性，转化视角。通过解释任务的意义或长远价值，帮助对方重新看待问题。
效果：将任务从“单纯的要求”变成“个人成长或团队目标”的动力源，减少心理抗拒。
关键语句
<list>这次学习的目的是帮助大家更好地应对未来……</list>
<list>我们公司为什么重视这件事，是因为它能让我们……</list>
<list>这不仅仅是一次学习机会，也是提升大家竞争力的关键……</list>
</contents>
- <subtitle>Empower（赋能行动）</subtitle>
<contents>
核心：给予选择权或支持，促进行动。提供灵活性或资源支持，让对方感觉有自主权，而不是被强迫。
效果：将任务变得可行，同时通过支持降低对方的实际顾虑。
关键语句：
<list>如果时间有冲突，大家可以选择在下周一前完成。</list>
<list>我们会提供后续答疑帮助，方便大家快速掌握。</list>
<list>有什么困难可以随时提出来，我们一起来解决。</list>
</contents>
- <title>具体的例子</title>
<contents>
- 场景：周末学习AI课程的质疑
- 员工质疑：周末是我们的时间，我们不接受安排。
- ACE方法论的沟通示范：
- Acknowledge：我理解大家的顾虑，周末确实是属于每个人自己支配的时间。
- Clarify：但这次学习AI课程，是为了让我们更好地掌握行业前沿技能，对大家未来的发展会有很大帮助。同时，这也是我们公司希望员工不断成长的重要一步。
- Empower：如果周末确实有其他安排，可以灵活调整到工作日完成。我们也会提供学习资源和支持，确保大家能学有所成。如果遇到困难，随时可以提出来，我们会尽力解决。
</contents>
- <title>方法论总结公式</title>
在实际沟通中，使用以下结构化公式即可快速组织语言：
<list>表达认同（Acknowledge）：我理解大家对[问题/困难]的担忧。</list>
<list>解释意义（Clarify）：但这件事的意义在于[个人成长/公司愿景/未来发展]。</list>
<list>赋能行动（Empower）：我们会提供[灵活安排/支持措施]，让大家可以顺利完成。</list>
- <title>其他非工作的场景</title>（由于内容过多，此处只列点，不具体展开）
<contents>
- 场景 1：朋友拒绝周末一起爬山（这个例子个人觉得不好，可以让 AI 再生成其他例子）
- 场景 2：家人质疑购买一件昂贵的电子设备
- 场景 3：邻居反对你晚上在家练乐器
</contents>在上个小节中，通过喂给 AI 三条对话内容，就总结出了一套不错的沟通方法论。对于此类方法论，我会适当选取以下元素中的几个进行组合上下文，此处列出供参考。
那么不难构建出如下的上下文结构，此处的 user role 就是用户，笔者并没有使用 system role 来设定角色，因为感觉那样的上下文有点奇怪，而且 user role 出的效果确实也不错，此处是个人习惯可以根据按需调整。此处省略了三个拓展例子和方法总结，这也是根据个人需求来调整的，读者可以根据自己的需求定制化调整。
[
{
"role": "user",
"content": "你是一名资深的[XX]专家，接下来讨论的主题是[XXX]。如果能够理解请回复:确认。我将继续跟你讲解这个[方法]。"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请继续讲解[方法]，我准备好听取详细的内容了。"
},
{
"role": "user",
"content": "[方法]\n如果能够理解请回复:确认。我将继续跟你解释[方法]的本质和目的"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请继续解释[方法]的方法和目的，我准备好听取更多的内容了。"
},
{
"role": "user",
"content": "[方法]\n如果能够理解请回复:确认。我将继续给你举三个例子看看"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请继续给我举例子，我准备好进一步了解[方法]的应用了。"
},
{
"role": "user",
"content": "[三个具体例子]\n如果能够理解请回复:确认。我将给你一个场景，请你使用以上方法思考解决，给出回答"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请给我相应的场景，我将根据这句话构想一段回复的话。"
},
{
"role": "user",
"content": "[[INPUT]]"
}
]
然后处理上面 ChatGPT 总结出来的内容，将他们按照一定的格式分隔开，这一点是读者从我是如何赢得GPT-4提示工程大赛冠军的一文中学到的技巧。结构化的数据，有助于 AI 更好地理解输入的文本，至于这个更好更到什么程度，笔者不是 AI 领域的专家，给不出具体的定论。但是现在先照葫芦画瓢学一手就是，不太可能说更加结构化的数据，出来的效果还不如非结构化的数据。
将 ChatGPT 总结出来的文本修改为 XML 结构化的数据之后，还需要做的一个步骤就是把所有的换行符换成 \n，因为 JSON 是不支持真正的换行的，那样构建出来的 JSON 是非法的 JSON，无法被解析使用。此处读者可以使用任何习惯的方法来实现这个文本处理，此处给出笔者的命令行处理方法。
# 如果有安装 gsed
pbpaste|gsed -z 's|\n|\\n|g'|pbcopy
# 如果是 macOS 自带的 sed
pbpaste|tr '\n' '@'|sed 's|@|\\n|g'|pbcopy最后得到如下的上下文结构
[
{
"role": "user",
"content": "你是一名公司老板，接下来讨论的主题是应对质疑的沟通方法技巧。如果能够理解请回复:确认。我将继续跟你讲解应对质疑的沟通方法技巧。"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请继续讲解应对质疑的沟通方法，我准备好听取详细的内容了。"
},
{
"role": "user",
"content": "<title>方法介绍</title>\n<contents>质疑应对 ACE 方法论\nAcknowledge（认同感） → Clarify（澄清意义） → Empower（赋能行动）\n这套方法论基于简单三步，帮助你快速建立信任、明确任务价值并推动实际行动。</contents>\n如果能够理解请回复:确认。我将继续跟你解释强行合理化技巧的本质和目的"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请继续解释应对质疑的沟通方法的具体技巧，我准备好听取更多的内容了。"
},
{
"role": "user",
"content": "<title>具体技巧</title>\n<subtitle>Acknowledge（认同感）</subtitle>\n<contents>\n核心：表达理解，缓解对立情绪。让对方感受到你听到了他们的诉求，并尊重他们的感受。\n效果：迅速拉近距离，避免让员工觉得自己被忽视或反驳。\n关键语句：\n<list>我理解大家的担忧……</list>\n<list>我知道你们的时间很宝贵……</list>\n<list>你的想法很有道理……</list></contents>\n</contents>\n<subtitle>Clarify（澄清意义）</subtitle>\n<contents>\n核心：阐明任务的重要性，转化视角。通过解释任务的意义或长远价值，帮助对方重新看待问题。\n效果：将任务从“单纯的要求”变成“个人成长或团队目标”的动力源，减少心理抗拒。\n关键语句\n<list>这次学习的目的是帮助大家更好地应对未来……</list>\n<list>我们公司为什么重视这件事，是因为它能让我们……</list>\n<list>这不仅仅是一次学习机会，也是提升大家竞争力的关键……</list>\n</contents>\n<subtitle>Empower（赋能行动）</subtitle>\n<contents>\n核心：给予选择权或支持，促进行动。提供灵活性或资源支持，让对方感觉有自主权，而不是被强迫。\n效果：将任务变得可行，同时通过支持降低对方的实际顾虑。\n关键语句：\n<list>如果时间有冲突，大家可以选择在下周一前完成。</list>\n<list>我们会提供后续答疑帮助，方便大家快速掌握。</list>\n<list>有什么困难可以随时提出来，我们一起来解决。</list>\n</contents>\n如果能够理解请回复:确认。我将继续给你举几个例子看看"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请继续给我举例子，我准备好进一步了解应对质疑的沟通方法技巧的应用了。"
},
{
"role": "user",
"content": "<title>场景 1：任务临时加班</title>\n<contents>\n情境：领导要求团队临时加班完成一项紧急项目，员工质疑加班的合理性。\n员工质疑：这个任务为什么非得加班完成？我们的工作日已经很忙了。\nACE方法论示范：\n<list>Acknowledge（认同感）：我知道大家最近工作量确实很大，突然安排加班，肯定让人觉得疲惫。</list>\n<list>Clarify（澄清意义）：但是，这次项目对于客户交付非常关键，如果我们能够按时完成，不仅能赢得客户的信任，也会给我们的团队带来更多长远的机会。</list>\n<list>Empower（赋能行动）：为了减少加班的压力，我们可以灵活分工，尽量让工作效率更高。另外，项目完成后公司会安排调休，确保大家能补充精力。如果有特别困难的同事，可以直接提出来，我们会尽量协调。</list>\n</contents>\n\n<title>场景 2：调整团队工作模式</title>\n<contents>\n情境：公司决定从固定办公转为弹性工作制，部分员工不适应新模式，提出担忧。\n员工质疑：我们习惯了固定时间上下班，弹性工作会让工作和生活都打乱节奏。\nACE方法论示范：\n<list>Acknowledge（认同感）：我理解大家对改变工作模式的担忧，习惯的节奏被打破确实会让人不太适应。</list>\n<list>Clarify（澄清意义）：但弹性工作制的初衷是为了提高效率，同时让大家能够更自由地安排工作和生活。如果适应了这种模式，大家会发现时间管理上更加灵活，尤其是在平衡家庭和工作的需求上会更轻松。</list>\n<list>Empower（赋能行动）：在过渡期间，我们可以先保持一定的固定时段作为适应期，确保大家逐步习惯。如果有实际困难，比如时间协调问题，可以随时反馈，我们会帮助大家解决。</list>\n<contents>\n\n<title>场景 3：新增技能培训</title>\n<contents>\n情境：公司要求员工每月参加一次技术提升课程，有员工认为这些课程占用了工作时间，提出不满。\n员工质疑：每个月都安排培训，工作时间已经很紧张了，这样会影响正常的工作效率。\nACE方法论示范：\n<list>Acknowledge（认同感）：我能理解大家的感受，工作节奏快时，再加上培训任务，可能会让人感觉压力很大。</list>\n<list>Clarify（澄清意义）：但这些培训课程其实是公司帮助大家掌握新技能的重要机会。技能提升不仅能提高我们的工作效率，还能让大家在职业发展中更加有竞争力。</list>\n<list>Empower（赋能行动）：培训内容会尽量精简，确保不会影响主要工作。同时，我们也会根据大家的反馈调整培训时间，比如提前安排到相对空闲的时段。如果大家对课程内容有建议，可以随时提出来，我们会尽量优化。</list>\n</contents>\n\n<title>场景 4：具体的例子</title>\n<contents>\n场景：周末学习AI课程的质疑\n员工质疑：周末是我们的时间，我们不接受安排。\nACE方法论的沟通示范：\n<list>Acknowledge：我理解大家的顾虑，周末确实是属于每个人自己支配的时间。</list>\n<list>Clarify：但这次学习AI课程，是为了让我们更好地掌握行业前沿技能，对大家未来的发展会有很大帮助。同时，这也是我们公司希望员工不断成长的重要一步</list>\n<list>Empower：如果周末确实有其他安排，可以灵活调整到工作日完成。我们也会提供学习资源和支持，确保大家能学有所成。如果遇到困难，随时可以提出来，我会尽力解决。</list>\n</contents>\n\n如果能够理解请回复:确认。我将给这个方法的总结"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请给我方法总结"
},
{
"role": "user",
"content": "<title>方法论总结公式</title>\n在实际沟通中，使用以下结构化公式即可快速组织语言：\n<list>表达认同（Acknowledge）：我理解大家对[问题/困难]的担忧。</list>\n<list>解释意义（Clarify）：但这件事的意义在于[个人成长/公司愿景/未来发展]。</list>\n<list>赋能行动（Empower）：我们会提供[灵活安排/支持措施]，让大家可以顺利完成。</list>\n如果能够理解请回复:确认。我将给你一个场景，请你使用以上方法思考解决，给出回答"
},
{
"role": "assistant",
"content": "确认。请给我相应的场景，我将根据这句话构想一段回复的话。"
},
{
"role": "user",
"content": "[[INPUT]]"
}
]通过 AI 再生成一些冲突场景，再输入上面应对质疑的沟通方法论作为上下文，此处使用的厂商是 Kimi 配合moonshot-v1-auto 自动选择模型。以笔者个人的视角来评判，对于 Kimi 生成的这些回答，我觉得已经是很好的水平。足够让我应对这些场景，可以回答质疑缓和冲突。
背景：计划组织一次家庭聚会，但某个家庭成员抱怨时间安排不合适，表示自己有其他计划。
家庭成员质疑：为什么要选这个时间？你根本没考虑我的安排！
场景：过度控制工作细节
下属觉得上级对工作细节过于干预，导致自己无法充分发挥独立工作的能力。下属认为上级应该信任他们的判断，减少不必要的干预和指令。
场景：同学之间的工作分配不均
在小组项目中，有一名同学认为自己承担的任务过多，而其他人则认为他有能力处理更多工作，因此产生了争执。
场景：旅行中的行程安排争议
一群人计划共同去旅游，但在安排旅行路线时，某些人希望选择冒险的活动，另一些则更喜欢轻松的行程，导致大家无法达成一致。
场景：朋友借钱后未按时还款
朋友向你借钱并承诺在一定时间内归还，但未按时还款。你提醒他时，他却表示自己有困难或者忘记了，导致两人关系紧张。
相信一定有人会问：「现在人都不思考了，都给 AI 思考了，那还要人做什么，这岂不是让 AI 来替你生活了？」
确实，AI 在本文场景里面确实做了帮我们思考的过程，但是我并不认为这是 AI 在替我们生活。我们学习任何新的事物，几乎都是从模仿开始的，我更偏向于本文中 AI 做的工作类似于「师傅领进门」，帮我们打个基础，随着我们在一个场景中不断地接触，学习 AI 的思考模式，见地多了学习地多了，自然也能下意识地学习 AI 的这种思考模式。随着对某一个思维模型在不同场景下的接触，久而久之这个思维模式就会被大脑内化，此时就可以脱离 AI，让大脑按照这套逻辑去思考应对策略。所以 AI 的角色是老师，而不是我们大脑的主人。
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