Prompt工程
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Gemini 虽好，但真的没必要着急放弃 ChatGPT
2026-01-07 ·
Gemini
, ChatGPT
, 大语言模型
, AI工具选择
, 普通用户体验
, 高级用户
, 泛化能力
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, 工作流
, 工具迁移成本
, nano banana
, AI设计
, AI写作
, 多模型协作
Gemini 在某些高阶场景下确实很强，尤其是在精巧提示词和结构化任务中，深受高级用户喜爱。但这并不意味着普通用户需要立刻放弃 ChatGPT。对大多数人来说，真正重要的是一个工具能否稳定、高效地完成日常事务，而不是在极限能力上领先多少。哪怕都是大语言模型，不同平台在用法、工作流和迁移成本上的差异都真实存在。普通用户也正在从盲目追随“高手推荐”，转向基于自身日常体验做选择。Gemini 的 nano banana 在设计领域是神器，但在高频文字与日常表达上，ChatGPT 依然是更顺手、更稳妥的选择。多模型并行，而非仓促站队，才是当下更理性的使用方式。
不背提示词，也能用好 ChatGPT。一个万能提问模板
2026-01-03 ·
ChatGPT
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很多人以为用好 ChatGPT 的关键在于背诵“高级提示词”，但真正决定效果的，是能否把需求自然、清楚地表达出来。这篇文章提供了一个新手即可复制使用的万能提问模板，帮助你在任何场景下快速把任务、目标和限制说清楚。同时结合不同大模型（如 ChatGPT 与 Gemini 3）的实际使用差异，说明为什么“自然沟通 + 反馈迭代”才是长期可靠的使用方式，而不是依赖现成的 Prompt 模板。
为什么你用 ChatGPT 没效果？ 90% 的人第一步就问错了
很多人用 ChatGPT 感觉“没效果”，并不是 AI 不行，而是第一步就问错了问题。这篇文章从普通用户的真实使用场景出发，解释为什么“问题质量决定输出质量”，并拆解常见的无效提问方式。文章强调：与其迷信精妙的提示词模板，不如先用自然语言把需求说清楚，再通过反馈一步步细化目标。真正掌握 ChatGPT 的关键，不是背 Prompt，而是学会协作式提问。