Prompting 下的好，AI 回應沒煩惱

2025 下半年度，最入門的 prompt 實際入門方式，在這邊提供給大家了，至於還在想說 one shot 就可以把完整資料生出來的各位。

至少 2025.10 目前，還無法

以上建議給予大家，接下來時間交給文章本身，完整解析整體流程

第一部分：掌握四大黃金法則

以下四個黃金法則都是您成功的基石。這些法則是綜合了 OpenAI 和 Claude 指南中反覆強調的核心原則。

法則一：清晰、具體、不模糊

AI 沒有讀心術，它只能根據你給的文字進行推測。你的指令越模糊，AI 的答案就越可能偏離靶心。

• 來源概念： 這個法則是提示工程中最基本也最重要的一點。

  • OpenAI 將其列為第一策略：「Write clear instructions」（編寫清晰的指令）。他們建議使用具體的細節、描述期望的受眾、格式和長度等來避免 AI 的猜測。
    • 相關連結：OpenAI Prompt Engineering Guide - Strategy 1: Write clear instructions
  • Claude 同樣強調：「Be clear and direct」（清晰且直接）。他們建議將最重要的指令放在開頭，並使用簡單、明確的語言。
    • 相關連結：Claude Prompting Guide - Be clear and direct

• 情境： 你想讓 AI 幫你寫一首詩。

• ❌ 不佳的 Prompt:

  寫一首關於貓的詩。

• ✅ 優質的 Prompt:

  請你扮演一位充滿童心的詩人，寫一首五行短詩，描述一隻橘色虎斑貓在陽光下打盹的慵懶模樣。風格要溫馨、可愛。

法則二：給予足夠的背景資訊 (Context)

AI 不知道你的工作內容、你的客戶是誰、你的專案進度。在要求它執行任務前，請先把它當成一位新同事，做好「情境簡報」。

• 來源概念： 提供相關的上下文，幫助模型產出更貼切的內容。

  • OpenAI 稱之為「Provide reference text」（提供參考文本）。他們指出，提供背景資訊可以有效減少模型「捏造」事實（hallucination）的情況。
    • 相關連結：OpenAI Prompt Engineering Guide - Strategy 2: Provide reference text

• 情境： 你需要寫一封專案延期的道歉信給客戶。

• ❌ 不佳的 Prompt:

  幫我寫一封信給客戶，跟他說專案會延遲。

• ✅ 優質的 Prompt:

  我正在進行一個叫做「藍海計畫」的網站開發專案。我的客戶是「陽光企業」的李經理。原定本週五要交付初版設計，但因為設計師臨時生病，需要延後到下週三。請幫我草擬一封專業且誠懇的道歉信，向李經理說明狀況，並強調我們會確保品質，同時詢問他下週三的時間是否方便。

法則三：模仿是最好的老師：提供範例

如果你希望 AI 的輸出有特定的格式或風格，最好的方法就是「秀給它看」。這就是所謂的「少樣本提示」（Few-shot prompting）。

• 來源概念： 這是引導模型輸出格式和風格最有效的方法之一。

  • Claude 的指南中明確建議：「Use examples (multishot prompting)」（使用範例）。他們說明，提供範例可以幫助模型理解複雜的指令、遵循特定格式並提升輸出的準確性。
    • 相關連結：Claude Prompting Guide - Use examples
  • OpenAI 也在其清晰指令的策略中提到，提供範例是讓模型遵循特定格式的有效方式。

• 情境： 你想讓 AI 幫你整理雜亂的會議記錄。

• ❌ 不佳的 Prompt:

  幫我整理這些會議記錄。

• ✅ 優質的 Prompt:

  `請根據以下會議記錄，整理出「決議事項」和「待辦事項」。請嚴格遵循這個格式：

  範例格式：

  • 決議事項： [這裡寫下會議達成的共識]
  • 待辦事項： [負責人] - [具體任務內容] - [完成期限]

  會議記錄原文： 「...會議中大家同意下季度的行銷重點是社群媒體。小王說他會負責製作 IG 的內容行事曆，預計下週一完成。Alice 提到網站的 Banner 設計需要更新，她會在月底前提供新的設計稿。...」`

法則四：化繁為簡，循序漸進

面對一個複雜的大問題，不要期望 AI 一次就給你完美的答案。試著將任務拆解，或引導它一步步思考。

• 來源概念： 這種方法被稱為「思想鏈」（Chain of Thought）或任務分解。

  • OpenAI 將其列為第三策略：「Split complex tasks into simpler subtasks」（將複雜任務拆解為更簡單的子任務）。這不僅能降低錯誤率，也能讓工作流程更易於管理。
    • 相關連結：OpenAI Prompt Engineering Guide - Strategy 3: Split complex tasks
  • Claude 也有類似的建議：「Let Claude think (CoT)」（讓 Claude 思考）。他們建議在指令中加入「一步步思考」之類的語句，引導模型在給出最終答案前，先進行內部的推理過程。
    • 相關連結：Claude Prompting Guide - Let Claude think

• 情境： 你想規劃一趟家庭旅遊。

• ❌ 不佳的 Prompt:

  幫我規劃一個五天的東京家庭旅遊。

• ✅ 優質的 Prompt:

  `我想規劃一個五天的東京家庭旅遊，成員有兩個大人和一個六歲的小孩。請你先不要給我完整的行程，而是先幫我一步步思考：

  1. 首先，根據有小孩的家庭，推薦三個適合的住宿區域，並分析其優缺點。
  2. 接著，列出 10 個適合六歲小孩的景點或活動。
  3. 最後，建議兩種交通方式（例如：地鐵券、租車）的利弊。

  請先完成這三步的分析，我會根據你的分析再進行下一步的規劃。`

第二部分：實戰演練：一個完整的 Prompt 工作流

現在，讓我們把這些法則應用在一個真實的情境中，看看一個好的 Prompt 是如何誕生的。這個流程綜合了上述所有法則，是一個系統性的應用。

• 情境： 你是一位行銷新手，需要為公司新推出的「燕麥奶咖啡」撰寫三篇風格不同的 Instagram 貼文。

步驟一至五 (工作流)

這個從「設定目標」到「迭代優化」的工作流程，是將前面提到的所有理論付諸實踐的過程。它本身不是一條單獨的規則，而是應用「清晰指令」、「提供背景」、「拆分任務」等原則的綜合體現。

第三部分：進階技巧：讓你的 AI 更懂你

當你掌握了基礎後，可以試試下面這兩個小技巧，它們能讓你的 Prompt 結構更清晰，效果更上一層樓。

技巧一：用「標籤」來組織你的想法

• 來源概念： 使用結構化格式來區分指令、輸入和範例。
  • Claude 的指南中大力推薦：「Use XML tags」（使用 XML 標籤）。他們解釋說，使用 <document>、<instruction> 等標籤可以幫助模型更好地理解提示的不同部分，尤其是在處理長篇複雜文件時。
    • 相關連結：Claude Prompting Guide - Use XML tags
  • OpenAI 也在文件中建議使用分隔符（如三重引號 """、###）來區分文本的不同部分，這與使用標籤的邏輯是相同的。
    • 相關連結：OpenAI Prompt Engineering Guide - Use delimiters to clearly indicate distinct parts of the input

範例：

`<背景資料> 我的產品是「陽光燕麥奶咖啡」... </背景資料>

<任務指令> 請撰寫三篇不同風格的文案... </任務指令>

<排除項目> 請不要使用「前所未有」、「終極」等過於誇張的詞彙。 </排除項目>`

技巧二：給 AI 一個「角色」

• 來源概念： 透過角色扮演（Role-playing）來引導模型的語氣和視角。

  • Claude 的指南中有一節專門講述：「Give Claude a role」（給 Claude 一個角色）。這能有效地設定對話的上下文，讓 Claude 產出更符合特定情境的回答。
    • 相關連結：Claude Prompting Guide - Give Claude a role
  • OpenAI 也將此技巧包含在「清晰指令」的策略中，建議使用者描述 AI 回應時應扮演的「角色」（Persona）。

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結論

好好學，繼續學， 喜歡付錢就付錢，喜歡上課就上課，沒人可以阻止你，沒人可以傷害你。每次的進步，都讓你越來越超越自己，永遠都可以比孫正義還正義，比蘇富比還富比，人生就是讓自己持續增長，不論是智慧，身高，體重，三者只能取其一，願祝大家，身體健康，萬事如意。