簡立峰建議將大問題拆解成一系列小問題來提問，主要有以下幾個原因。首先，直接拋出大哉問容易讓AI無法理解問題的具體範圍和方向，導致答案空泛或不精確。透過將問題分解成小塊，可以引導AI逐步思考，確保每個步驟都有明確的目標，進而產出更具體、更深入的答案。
拆解問題的另一個好處是能夠幫助提問者本身更清晰地理解問題。在拆解的過程中，提問者需要仔細思考問題的各個面向和組成部分，這有助於理清思路，找出問題的核心所在。這種逐步引導思考的方式不僅能讓AI更好地回答問題，也能提升提問者的分析和解決問題能力。
此外，簡立峰也強調記錄與AI互動的過程，並用自己的話重述答案的重要性。這一步驟有助於知識的內化，確保使用者真正理解AI提供的資訊，而不是盲目接受。如果未來決策出現錯誤，回顧這些記錄可以幫助使用者判斷問題的根源，進而改進提問技巧或修正AI的推論。
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