真正会用AI搞科研的人，往往都已摸清向AI提问的门道。但不少人用了这么久AI，还是不会正确向AI提问，最后导致AI回答的质量，远达不到预期。
其实AI回答的质量，80%取决于你提问的方式。
今天七哥就把自己总结的万能提问公式和几个核心技巧分享出来，结合一些关于学术科研的指令示例供大家参考，希望对大家有帮助。
万能提问公式需包含四个要素，即角色、背景、任务、输出；可以把这个公式记为RCGO
Role (角色)：你希望 AI 扮演谁？
Context (背景)：任务的背景信息是什么？目标受众是谁？
Goal (任务)：具体要做什么？
Output (输出)：你希望得到什么格式或风格的结果？
在学术科研场景下，背景和输出格式算比较重要的两个要素，不同学科和不同期刊的风格差异较大。假如你要让AI帮你润色某个段落，不能直接说：“请你帮我润色这个段落。”而是要用RCGO的方式对AI进行提问。
AI提示词示例：
Role：你是一位专业的学术论文编辑，母语为英语，熟悉 IEEE 期刊的写作风格。
Context：我正在写一篇关于“深度学习在医学图像处理中的应用”的论文，目标读者是该领域的专业研究人员。
Goal：请润色我下面这段关于“方法论”的描述，修正语法错误，并提升学术用词的准确性。
Output：请提供两个版本：一个是“保守修改版”（只改错误），一个是“更地道版”（优化句式结构）。修改处请用粗体标出。
掌握万能提问公式后，还可以用以下四个核心技巧，
