目的

为了帮助用户更有效地向 AI模型提问，总结了一个提问模型，名为 “CLEAR” 提问法。该模型的各个步骤首字母组成了单词 “CLEAR”，代表清晰明确的提问方式。

模型内容

1. C - Context（背景）：

提供问题的背景信息，包括相关环境、前提条件或已知信息，帮助理解问题的全貌。

2. L - Logical Question（逻辑性问题）：

确保问题具有逻辑性，条理清晰，避免含糊不清或多重含义的提问。

3. E - Explicit Goal（明确目标）：

清晰阐述你的期望和目标，说明你希望 模型 达到什么效果或提供什么类型的答案。

4. A - Additional Details（附加细节）：

提供任何可能影响答案的细节或限制条件，如时间、资源、已尝试的方法等。

5. R - Relevant Questions（相关问题）：

如果有，列出与你的问题相关的其他问题或已知解答，以便 模型更全面地理解你的需求。

按照 “CLEAR” 提问法，可以构建一个清晰、全面且有针对性的问题，帮助 模型 更高效地提供解决方案。