AI 問題預測（Question Predictor / Anticipatory Prompting）是一種讓 AI 提前幫你抓出盲點、預測未來疑問、考官提問或客戶反駁的提問技巧。
這項技巧的核心在於：不直接要 AI 給答案，而是讓它扮演「懷疑者」、「審查者」或「提問者」，幫你進行壓力測試（Stress Test）。
一、 適用情境
簡報/面試準備： 預測聽眾、面試官或主管會問什麼刁鑽問題。
商業提案/產品設計： 預測客戶或投資人可能提出哪些質疑與反對意見。
學習與考試復習： 讓 AI 根據教材內容，預測出題老師可能考的重點題目。
決策與風險評估： 預測某個方案執行後，可能出現哪些未知的盲點或副作用。
二、 如何下指令（Prompt 範例）
1. 商業提案與專案（預測客戶/主管的質疑）
Prompt：
「這是我即將向主管報告的行銷方案：『[貼上你的方案簡介]』。請扮演一位風格嚴格、重視ROI與風險的總監，預測你在聽完這個提案後，最有可能提出的 5 個挑戰性問題，並針對每個問題說明你為何會這樣問。」
2. 求職面試準備（預測面試官問題）
Prompt：
「這是我要應徵的職缺說明：『[貼上 JD]』，以及我的簡歷概要：『[貼上經歷]』。請預測面試官可能會針對我經歷中的弱點或這份工作的核心需求提出哪些 5 個深度問題？請附上建議的回答方向。」
3. 學習與備考（預測考試/報告題目）
Prompt：
「這是我今天學習的內容摘要：『[貼上文字內容]』。請扮演大學教授，預測如果這是一份期末考卷，可能會針對這些內容出哪 3 題申論題？請不要直接給解答，讓我先試著回答。」
三、 提問的 3 個進階關鍵技巧
設定極端角色（Persona）：
不要只讓 AI「預測問題」，要給它一個具體角色，例如：「挑剔的投資人」、「嚴格的資深工程師」、「懷疑論者」。角色越具體，預測的問題越精準。
要求包含「預估背後的理由」：
請 AI 在列出問題時，同時說明「為什麼對方會這樣問？」，這能幫助你理解背後的動機與顧慮。
搭配「組合拳」：
步驟 A： 先請 AI 預測 5 個最棘手的問題（Question Predictor）。
步驟 B： 針對每一個預測出的問題，用上一階段學到的「蘇格拉底式提問」引導自己思考最佳回答。
Gemini
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