遇到一个任务，按以下流程选择技巧：
开始
↓
这个任务 AI 应该「直接会做」吗？
├─ 是 → Zero-shot（直接问）
└─ 否 ↓
需要特定的输出格式吗？
├─ 是 → Few-shot（给示例）
└─ 否 ↓
需要多步推理/分析吗？
├─ 是 → Chain of Thought（分步思考）
└─ 否 ↓
需要对比多个方案吗？
├─ 是 → Tree of Thoughts（多路径对比）
└─ 否 ↓
输出质量很重要吗？
├─ 是 → 加上 Self-Critique（自查修正）
└─ 否 → Zero-shot 就够了| 任务类型 | 推荐技巧 | 原因 | 示例任务 |
|---|---|---|---|
| 代码格式转换 | Zero-shot | AI 已掌握转换规则 | Python 2 → Python 3 |
| 内容生成 | Zero-shot | 创意任务不需要示例 | 写产品描述 |
| 代码解释 | Zero-shot | AI 理解代码能力强 | 解释这段代码做什么 |
| 格式化输出 | Few-shot | 用示例确保格式一致 | 生成 API 文档 |
| 分类任务 | Few-shot | 用示例明确分类标准 | 用户反馈分类 |
| 风格模仿 | Few-shot | 用示例学习风格 | 按特定风格写文案 |
| 复杂度分析 | Chain of Thought | 需要分步推理 | 分析时间复杂度 |
| Bug 排查 | Chain of Thought | 需要逐步推理 | 分析为什么页面不更新 |
| 逻辑审查 | Chain of Thought | 需要考虑多个分支 | 审查表单验证逻辑 |
| 技术选型 | Tree of Thoughts | 需要对比多个方案 | 选择数据库 |
| 架构决策 | Tree of Thoughts | 需要权衡多种方案 | 设计 API 风格 |
| 重要代码 | + Self-Critique | 需要保证质量 | 核心业务逻辑 |
| 公开输出 | + Self-Critique | 需要减少错误 | 对外 API 文档 |
单一技巧有时不够，可以组合使用：
场景：需要格式化输出，且质量要求高
任务：生成 API 接口文档
示例1：
接口：GET /users
文档：
- 描述：获取用户列表
- 参数：page（分页）, limit（每页数量）
- 返回：用户数组
示例2：
接口：POST /users
文档：
- 描述：创建新用户
- 参数：name（必填）, email（必填）
- 返回：新创建的用户对象
请为以下接口生成文档：
接口：DELETE /users/:id
生成后，请自查：
- 是否遵循了示例格式？
- 是否遗漏了必要信息？
如有问题请修正。场景：复杂分析任务，需要确保推理正确
请分析这个排序算法的时间复杂度。
分析步骤：
1. 识别循环结构
2. 分析每层循环的执行次数
3. 计算总的时间复杂度
分析完成后，请自查：
- 每一步的推理是否正确？
- 最终结论是否合理？
如有错误请修正。场景：复杂决策，每个方案都需要深入分析
请为我的应用选择状态管理方案。
分析三种方案：
1. React Context
2. Redux Toolkit
3. Zustand
对每种方案，请分步分析：
- 第一步：理解其核心原理
- 第二步：分析在我的场景下的优势
- 第三步：分析潜在的问题
- 第四步：给出适用场景
最后对比推荐。根据实际开发经验，各技巧的使用频率大致如下：
| 技巧 | 日常使用频率 | 典型场景 |
|---|---|---|
| Zero-shot | 50% | 大部分简单任务 |
| Few-shot | 25% | 格式化输出 |
| Chain of Thought | 15% | 复杂逻辑分析 |
| Self-Critique | 8% | 重要输出质量保证 |
| Tree of Thoughts | 2% | 技术选型决策 |
实践建议：
→ Zero-shot
→ Few-shot（给 2-3 个示例）
→ Chain of Thought（分步思考）
→ Tree of Thoughts（多方案对比）
→ 加上 Self-Critique（自查修正）
可以保存或打印，随时查阅：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 提示技巧速查卡 v1.0 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Zero-shot │ AI 会做的任务，直接问 │
│ │ 例：代码转换、内容生成 │
│ │
│ Few-shot │ 需要特定格式，给示例 │
│ │ 例：API 文档、分类任务 │
│ │
│ CoT │ 复杂推理，分步思考 │
│ │ 例：复杂度分析、Bug 排查 │
│ │
│ ToT │ 方案对比，多路径探索 │
│ │ 例：技术选型、架构决策 │
│ │
│ Self-Critique │ 重要输出，自查修正 │
│ │ 例：核心代码、公开文档 │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ 默认流程：Zero-shot → 不满意？→ 升级技巧 │
│ 重要输出：任何技巧 + Self-Critique │
└─────────────────────────────────────────────────────┘恭喜你，完成了 3.3 进阶提示技巧的学习！
你现在已经掌握了：
下一节 3.4 编写你的第一份 PRD，我们将把第二章的产品思考和第三章的提示技巧整合起来，形成一个完整的工作流。
你会学到：
✓ 选择技巧的核心流程：直接会做 → 需要格式 → 需要推理 → 需要对比 → 需要质量
✓ 最常用的组合：Few-shot + Self-Critique、CoT + Self-Critique
✓ 日常使用频率：Zero-shot 50%、Few-shot 25%、CoT 15%、Self-Critique 8%、ToT 2%
✓ 实践建议：从 Zero-shot 开始，不满意再升级；重要输出加 Self-Critique
在进入下一节之前，确认你已经：
理解 Zero-shot：直接问 AI 会做的任务
理解 Few-shot：用示例教会 AI 格式
理解 Chain of Thought：复杂推理分步思考
知道 Tree of Thoughts 的存在：方案对比时使用
理解 Self-Critique：重要输出让 AI 自查
能根据任务类型选择合适的技巧
如果以上都打勾了，恭喜你，准备好进入 3.4 节了！