背景

很早之前在 GitHub 上看到一个仓库，中文译名是《提问的智慧》，看完后真有醍醐灌顶之感。链接如下：

https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way

如今我们已经进入 AI 时代，ChatGPT、DeepSeek、豆包等工具让人们可以随时随地提出问题。那么，以前所说的“提问的智慧”还重要吗？是不是已经过时了？

我的回答是：恰恰相反！

“提问的智慧”在 AI 时代的价值反而会被指数级放大。AI 就像一个巨大的放大器：

懂得提问智慧的人，能更快、更准确地获得想要的答案；
而不会提问的人，可能得到的只是模糊、无用的信息，甚至原地踏步，渐渐被拉开差距。

真实的例子

大家先看看这张图：

如果你有技术背景，看到这张图后会有什么直观感受？如果你对技术不熟，也没关系，直接跳过这一段继续往下看。

我看到这类问题时的第一反应是：无法回答，因为缺失了太多关键信息，背景严重不足。

这是一个非常典型的提问误区：提问者默认别人理解自己的背景和上下文。

然而现实是，每个人的“默认值”千差万别。

举个例子：

我熟悉 Python，就默认用 Locust 做压测；
Java 同学可能会想到 JMeter；
JavaScript 用户则可能习惯用 K6。

这还只是压测工具的选择。再进一步，通信协议也可能完全不同：

做互联网的同学可能默认是 HTTP；
游戏开发者则更可能使用 UDP、TCP 或自定义协议；
工业互联网则可能是 MQTT、Modbus、Kafka 等。

一旦背景信息不清晰，别人根本无法准确理解你的问题，即使回答了，也极可能答非所问。

我妈爸朝夕相处几十年，在很多问题上，彼此之间的默认值都是不同的。

我妈也多次跟我抱怨，我爸不理解她，很多事情她不想说，因为很久之前已经说过了，仿佛多说一句就会吃大亏。

我爸必须要主动理解她，猜到她的意思才行，另外还觉得说出来就已经没有意义了。抱着这种心态，让自己气了几十年。

有默契当然很好，但清晰表达诉求才是最高效的沟通方式。

朝夕相处几十年的夫妻都如此，何况群友只是萍水相逢的路人甲，只是聊过几句话的群友如此默契，那就直接结婚吧

如何提出一个好的问题

第一点，也是最重要的一点：清楚交代问题的背景。

比如这个问题：

❌ “4C 16G 能发压多少并发？”

这太宽泛，别人很难回答，甚至需要写一整篇文章来解释，完全违背你想“快速得到答案”的初衷。

那该怎么问呢？比如：

✅ “我正在使用 JMeter 做 HTTP 性能测试，目前想评估在一台 4C 16G 的 Linux 服务器上，能支持多少并发请求。假设被压服务器处理能力和网络带宽都不是瓶颈。”

这个问题的亮点在于：

明确了测试类型：HTTP 压测；
指出了使用工具：JMeter；
说明了环境：4C 16G Linux；
说明了目标：评估并发数；
排除了干扰项：服务器性能、带宽都足够。

别人一看就明白你遇到什么问题，更容易提供具体、有效的建议。

否则别人只会反问你一堆问题：

“你测试的是什么协议？”
“你用的是哪种工具？”
“内网还是公网？带宽多少？”

这不仅浪费时间，你也得不到想要的答案。

所以，提问不是张嘴就来，而是一种需要反复练习的能力。 一个清晰、有背景的问题，本身就是解决问题的一半。

总结

在 AI 时代，“会提问”变得比以往任何时候都更加重要。

过去，提问是向人请教；现在，提问更像是在调动 AI 的知识系统。你问得越清楚，AI 回答得越精准；你问得越模糊，得到的也越无用。

“提问的智慧”没有被时代淘汰，反而成为了与 AI 高效协作的基本素养。

从现在起，每次提问时多花几秒钟，把背景说明白、把问题聚焦清楚——你不仅能更快得到答案，也能更快地成长为一个真正聪明的解决者。

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