在八月发布一篇教程之后，我到现在至少已经回复了几百个人的私信问题。我发现，太多人在互联网或者生活中，不知道如何解决问题，同时也有人不知道如何向他人提问。因此，撰该文分享一下自己的观点。

该文谈到的问题，主要是计算机方面，当然在生活中可能也适用，大家可以选择性阅读。同时，本文主要是自己学习中总结的经验，经验当然会出错，也欢迎大家指出问题。

提问的智慧

遇到问题，我们自己解决不了时，将会求助于其他事物，此时有可能是其他人，也有可能是搜索引擎。此时提问的智慧就很关键，懂得如何去提问，能够为自己省去很多时间。

提问前

摘自：《提问的智慧》—— https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way/blob/main/README-zh_CN.md

在你准备要通过电子邮件、新闻群组或者聊天室提出技术问题前，请先做到以下事情：

1. 尝试在你准备提问的论坛的旧文章中搜索答案。
2. 尝试上网搜索以找到答案。
3. 尝试阅读手册以找到答案。
4. 尝试阅读常见问题文件（FAQ）以找到答案。
5. 尝试自己检查或试验以找到答案。
6. 向你身边的强者朋友打听以找到答案。
7. 如果你是程序开发者，请尝试阅读源代码以找到答案。

当你提出问题的时候，请先表明你已经做了上述的努力；这将有助于树立你并不是一个不劳而获且浪费别人的时间的提问者。如果你能一并表达在做了上述努力的过程中所学到的东西会更好，因为我们更乐于回答那些表现出能从答案中学习的人的问题。

基本礼仪（除了搜索引擎）

首先，如果你提问的对象是人，那么你需要首先认识到一点：

没有人有义务无偿为你解决问题

那如何让别人乐意帮助你呢，最基本的就是礼仪。先看下我收到的私信：

上来就是短小的一行字，甚至连称谓都没有，这个问题非常普遍，我遇到时回答的欲望也不是很高。

再有甚者，在我想玩下游戏放松，开了个直播的时候，跑来直播间在弹幕塞了一堆问题。

这我只能说，情商太低，别人在休息的时候，凭什么要给你解决问题？

总结

1. 含有最基本的称谓、问候语，如：“UP 主，你好，我遇到了一些问题。”
2. 问题字数不要太少，你只舍得打不到 20 个字，为何要求对方为你回复半天？
3. 换位思考，当对方可能会乐意回答问题时，再去提问。

准确描述问题 —— 尝试用专业名词

很多情况下，对于不熟悉的专业，我们没办法准确描述专业名词。想象一下你向他人或搜索引擎提问：

如何骑 主要结构有两个轮子、一个把手、一对踏板 的交通工具？

大概率你是得不到你想要的结果的。此时我们应当优先查询出专业名词是什么，首先问：

主要结构有两个轮子、一个把手、一对踏板的交通工具是什么？

此时你会得到许多答案，比如：自行车、小电驴…… 如何确定到底是哪一个？我们可以查看结果，反向检查每一个结果是否符合我们的预计。我们发现“自行车”符合我们的预计，那么我们再搜索：

如何骑自行车？

这样你就能得到相关的答案。但是，自己找不到对应的专业名词，是非常正常和普遍的，因为你毕竟不了解这个领域，那么你的着重点就是，问题越详细越好，让对方能够理解你说的是什么。

总结

1. 提问时，尝试使用专业名词表达问题，可借助搜索引擎确定专业名词。
2. 无法用专业名词表述时，需要详细地描述问题，以便他人推断。

准确描述问题 —— 把握问题的关键

上文所说，如果没法准确精简地描述问题时，那就越详细越好。但是很多人的问题非常详细，给出了各种描述、截图、日志，但是有一个严重问题就是，正好丢了关键信息。这就好比你做一道数学题，正好丢了关键条件，这是做不出来的。

下面主要讲的是计算机技术方面的，可能相关领域能够通用。

• 问题表现、复现方式、自身环境、相关日志

在提问时，一定要说明上面几点。问题表现就是你简单说明出了啥问题，你想要的预期结果是啥；复现方式就是你进行了什么操作后碰到这个问题的；自身环境就是你自己的系统版本、软件版本等等环境是什么；相关日志就是错误的日志记录，通常显示的一大坨英文就是的。

• 报错往往是红字，警告往往是黄字

如果你的程序出现了问题，红字和黄字非常关键，在描述问题时一定不要漏掉。

• Error, Exception, Warning

这三个单词分别意味着错误、异常、警告，扫一眼错误日志，如果发现这些词，那在提问时一定别掉了。

• 保证相关信息清晰

在提问时，切记不要用手机拍屏截取信息，这是非常容易遗漏关键信息的，应当完整截屏。对于日志，截屏无法截取完整，可以尝试复制下来使用文本提供给对方。

准确描述问题 —— 尽量别下结论

在提问时，如果你没有十足的把握，不要尝试先下一个结论。因为搜索引擎不会判断对错，如果你的结论是错误的，搜索出来的结果也是错误的。而人的话，会判断对错，但是会让对方十分疑惑，有可能带偏对方的思路。

例如我们如果搜索：

美国为什么要轰炸珍珠港？

我们获得的结果就会比较神奇了。此时会对自己产生很大的误导，对于我们没把握的结论，我们应当搜索：

谁轰炸了珍珠港？

先得到正确的结论，再进行接下来的搜索。

总结

1. 提问时，不要给自己的问题预设一个结论，很容易带偏自己或者误导对方。
2. 可尝试先确定正确的结论，再去进一步提问。

准确描述问题 —— 尽量将问题典型化

这个主要适用搜索引擎方面，因为人更加智能，能够提炼你的问题。

如果自己出现的问题太偏门，直接去搜索这个问题，很有可能没有结果，因为出现这种问题的人太少。此时我们不妨放宽范围，先搜索比较宽泛典型的问题，说不定这些结果也能帮助到自己。

这个例子也很好举，就以题目举例，如果你要搜索一个之前没出现过的题目，如果直接把题目塞到搜索引擎，肯定是搜索不到的。但是如果你总结一下题目类型，或者把题目分解成几个更典型的部分，再去搜索，就能得到相关信息。虽然不能直接解决这个问题，但是也能对自己有帮助。

当然这点需要自己对问题有一定的了解，可能对于有些自己完全不懂的领域，是办不到的。

信息挑选与鉴别

对于人，我们可以推测对方的技术水平，同时结合其他信息例如搜索引擎，判断对方给出的答案是否靠谱。下面我们主要讲如何挑选鉴别搜索引擎给出的结果。

搜索后，我们会得到许多搜索结果，甚至搜索结果互相矛盾，此时挑选搜索结果就很重要。

我们主要讲平台的选取，我们每个专业都会有很多交流平台，不同平台上的平均信息质量是不同的，通过平台，来预估信息质量和甄别信息正误，是比较方便快捷的。

下面主要分享计算机专业的平台，可能适用于类似专业：

语言选取：英文平台 > 中文平台

计算机知识，英文资料平均质量更高，这是普遍共识。不过英语水平每个人不同，这点就不展开讨论了。

英文平台：Stack Over Flow, Stack Exchange, Reddit, GitHub, etc.

对于英文平台，我的感觉是除商业推广平台外，质量不会太低，选择 Google 前几项一般不会翻车。

中文平台：知乎 = 简书 > 博客园 > CSDN > 百度文库 > 百度知道 > 垃圾机翻论坛

• 知乎、简书：内容平均质量高，排版优质
• 博客园：内容平均质量较高，排版有时候不太清楚
• CSDN：内容平均质量一般，排版往往不太清楚，页面混乱商业气息浓厚
• 百度文库：屎里淘金，排版往往不太清楚，页面混乱商业气息浓厚
• 百度知道：内容经常牛头不对马嘴，经常是机器人在胡扯，压根没有排版，页面混乱
• 垃圾机翻论坛：就是屎，英文资源机翻之后胡乱塞到一个页面，好东西糟蹋成这样

扩展阅读

GitHub 上有一个仓库叫做 How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way，即提问的智慧。详细描述了在计算机专业技术中，提问时应当注意的要点。如果你感兴趣，可以前往 GitHub 查看：

你说 GitHub 打不开？欸嘿，那你就可以尝试下上面所说的内容，学会如何求助搜索引擎或者其他人。