让 AI 帮你做决策，但要它先说清前提

让 AI 帮你做决策（选方案、选工具、做选择），最容易踩的坑是：它基于一堆你没说、它默认的假设给结论。比如你问「该不该换工作」，它默认你有 3 年经验、在北上广、不缺钱——全不对。

正确的做法，三步。

第一步：让它先列假设。开头就要求：「先列出你做出建议所基于的所有假设条件，逐条写」。AI 会把它默认的背景摊开，你一眼能看出哪些不对。

第二步：补充关键条件。看它列的假设，把不对的纠正给它：「我在三线城市、单身、现工作稳定」——它重新算。

第三步：要求给「边界」不给「唯一答案」。别让它只给「建议A」。让它给：「什么条件下选A、什么条件下选B、A 和 B 各自要付出的代价」。决策树比单选题有用。

最后提醒：涉及钱、健康、法律的重要决策，AI 的答案当参考，专业的人当终审。它帮你想清楚「问题里有哪些变量」，但拍板的是你。