作者分享了自己每次结束 AI 会话时都会问的两个问题。
这套方法一个来自 Sam Altman，另一个是 Claude 自己建议的，使用后效果非常显著，能有效减少错误、发现盲点，让最终输出质量大幅提升。
🔸 第一个是：“你现在最不自信的是什么？”
AI 通常会列出 6-7 个它没充分调查的点。每 4 次就有 1 次是大问题，你会震惊它居然没搞清楚就往前推进。 然后让 AI 深入调查每个点，找到根源。
🔸 第二个是：“关于当前情况，我现在最大的盲点是什么？我忽略了什么？”
这是 Sam Altman 推荐的问题。它能帮助你跳出自己的视角，让 AI 指出你可能没有意识到的关键信息或假设。这个问题和第一个搭配使用，效果绝佳！
AI 在生成回答时，有时会基于不完整的上下文或自信过度地跳过细节，直接给出看似合理的方案。但通过这两个收尾问题，你可以强制 AI 进行自我批判和反思，而不是一直保持“一切都好”的表面状态。
另外也有网友总结了大家的用得好的一些问题：
🔸 “如果这个方案在 3 个月后失败了，最可能的原因是什么？”（帮助预测未来风险和假设漏洞）
🔸 “如果你能添加一个我没要求、但能让方案成为行业领先的功能，会是什么？”（激发创意优化）
🔸 “我这次会话中可以做什么不同的事来让过程更高效？”（改进你自己的提示技巧）
🔸 把最终输出复制到一个全新的空白对话中，再问：“评估这个回答，有什么遗漏或问题吗？”（避免 AI 自我保护，提供更客观的审查）
很多用户反馈，这些问题能让 AI 输出“提升 10 倍”，并养成更好的工作习惯。
有人还建议，在列出不确定点后，不要只让 AI“调查”，而是要求它提供具体的验证测试或命令，以区分真实差距和模糊表述。
