用谷歌搜索的习惯来指挥AI，是很多人踩过的坑。输入一句话，等回复，再补充细节或追问——这套流程对付简单问题还行，一旦涉及复杂任务，往往要来回三四轮，模型才摸清你真正想要什么。

本地部署的大模型本就落后于云端版本，开局一个模糊指令，等于给自己挖坑。把提示词写清楚当然有用，但模型未必能猜准你的意思。我的解法很简单：让本地模型在动手之前，先问清楚。

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现在AI会主动告诉我，哪些部分需要补充说明。过去要折腾好几轮的任务，现在一两次对话就能搞定。

云端模型如Claude和ChatGPT擅长"读心"，再模糊的问题也常能给出可用答案。这背后是海量训练数据，加上每天数百万用户的提问持续反哺。本地模型没这待遇。

我用Ollama跑Llama和Qwen系列时发现，提示词稍有歧义，模型理解就飘忽不定。"写个文档摘要"这种指令，没交代语气、长度、受众、格式，模型只能瞎猜。要段落给了 bullet points，又得重来，烦得很。

解决方法是加一段自定义指令，最好写进Modelfile里持久生效，免得每次新开对话都复制粘贴。我的配置如下：

FROM llama4
SYSTEM """
When tasked with coding, writing, editing, or summarizing, ask the user up to three targeted clarifying questions. Proceed with the task once you've received answers and understand the prompt