熱血漢誌 - 技術新鮮人到技術經理人，必懂的事

點出了一個在 AI 浪潮中很多人忽略的現實： AI 本質上是一個「放大器」（Multiplier），而不是「無中生有」的魔法。 它的價值取決於使用者本身的「基數」以及他們願意探索的「廣度」。 我們可以用數學的角度來拆解你這個深刻的觀察： 1. 永遠停留在起點的 $1^x = 1$ 如果一個人的思維被限縮，或者抗拒改變，他的能力基數就是 $1$。 封閉的心態： 把 AI 當作單純的 Google 搜尋，只問最表面的問題，得到淺薄的答案後就認為「AI 也不過如此」。 缺乏領域知識： 如果連自己要解決的問題是什麼都不知道，即使有了最強大的模型，也無法給出有效的提示詞（Prompt）。不管 AI 的能力這個指數 $x$ 有多大，最後的產出依然是 $1$。 2. 迎來爆發性成長的 $10^x$ 相反地，如果一個人具備深厚的實力與開放的心胸，他的基數就是 $10$。 領域知識的加乘： 當你在規劃複雜的系統架構、優化供應鏈管理的商業策略，或是設計客製化零售的自動化流程時，你本身的專業知識就是那個「10」。AI 在這個基礎上幫你快速生成程式碼、梳理邏輯或是提供架構靈感，這時 AI 就是那個指數 $x$。 跨領域的觸角： 打開心胸意味著你願意將 AI 應用在不同的節點上（例如從前後端開發延伸到 AI Agent 框架的整合），這會讓你的能力範圍產生 $10^x$ 的指數型躍升。 甚至還有 $0$ 或負數的風險 我們甚至可以把你的比喻再延伸一點：如果一個人不僅基數低，還盲目相信 AI 生成的所有內容（沒有能力去驗證程式碼或商業邏輯的正確性），那他的基數可能是 $0$ 甚至是小於 $1$ 的分數。在指數運算下，分數的指數成長反而會讓他越來越趨近於 $0$（例如 $0.5^2 = 0.25$），這在實際專案中就表現為技術債或是嚴重的架構錯誤。 總結來說： AI 賦能的極限，其實就是人類想像力與專業能力的極限。工具再強，駕駛員的眼界依然決定了這艘太空船能飛多遠。

文章最後的 interview 影片，絕對值得大家花個時間細細品味，推薦給大家！ 在 AI 影片工具日新月異的今天，人人都在嘗試，卻鮮有人能做出真正「能看完」的廣告。當同行還在為 AI 的不確定性、高昂成本和潛在輿情風險焦頭爛額時，一位名叫 PJ Ace 的創作者，卻悄然用一套工程化的「圖→動」流水線，將爆款廣告的播放量推上了驚人的 2.3 億。 這不僅是數字的勝利，更是方法論的勝利——他向世界證明： 「爆款不是靈感，是把不確定性一層層剝掉。」 過去數月，從文字到影片（Text-to-Video）的 AI 生成技術迭代如飛，但品牌和創作者的痛點卻始終未變：端到端生成內容隨機性大，讓客戶難以預審；時間與成本如同無底洞；公眾對「AI 取代人類」的敏感神經，稍有不慎便引發反彈；即便千辛萬苦做出來，也鮮少能形成真正的傳播「鉤子」。 面對這片充滿亂流的 AI 藍海，許多人仍處於「盲抽」的階段，期望靈感眷顧，卻往往事與願違。 PJ Ace 的轉捩點，始於一次顛覆性的思考：既然直接從文字生成影片充滿變數，何不反其道而行？他不再奢求 AI 一步到位，而是選擇了一條更為「工程化」的路線—— 「腳本→鏡頭單→圖生圖→圖轉影片→剪輯交付」 。這是一個從「盲抽」到「可控」的關鍵躍遷。 用他的話說：「 先用圖片鎖住 80% 視覺，再用動畫拿下最後 20% 情緒。 」 透過先確定靜態視覺，再賦予動態生命，PJ Ace 成功將創作過程中的隨機性降至最低，讓每一個環節都變得可預測、可審閱、可迭代。 他將這套讓爆款可複製的方法論，拆解為三招「必殺技」： 1. 點燃觀眾：先用「梗」把注意力焊死 PJ Ace 深諳注意力經濟的底層邏輯。他認為，在資訊爆炸的時代，沒有人有義務看完你的廣告。因此，他首先聚焦於如何用最短時間抓住並鎖定觀眾的注意力。他的秘訣是三把鑰匙： 公域 IP： 運用觀眾耳熟能詳的歷史或文化符號（如龐貝、瑪麗·安托瓦內特、鐵達尼號）作為開場。用熟悉感迅速帶領觀眾入場，降低理解門檻。 強反差： 在這些歷史節點上安插「壞建議」，製造出巨大的荒誕感和戲劇衝突（例如：在龐貝腳下賣分時度假，或在鐵達尼號沉沒前推銷「救生艇買二送一」）。這種反直覺的設計，讓人們忍不住想知道接下來會發生什麼。 趨勢梗： 以當下熱議的網路迷因或時事熱點作收尾，將廣告內容順滑地融入社群...

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 r...

AI 更新的速度實在太快，快到我都感覺飛起來，上個月不行的事情，這個月就可以，這其中追得好累，就像那些年我們追的女（男）孩，追不到才是最美。 對於大家來說，學習些本質才是真正的核心，舉例來說就像『如何賭博必贏』，真正的答案就是『不要賭』，簡單如斯，但這麼簡單的事情，大家都覺得在騙肖誒，實際上就真的是如此，答案很多時候就是這麼簡單。 當然大家肯定不會只是聽我說說，那就讓官方來説説吧！ https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5 prompting guide https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/claude-4-best-practices https://academy.openai.com/public/events/prompting-with-purpose-best-practices-and-techniques-for-chatgpt-xtm9joyzjr 這些原廠，基本上為了留住顧客，開始讓大家知道核心『如何下 Prompt』 你也許會問到，怎麼這麼好？實際上就是這麼好，不用付錢，不用給點數，只需要註冊一個帳號，免錢當然多少要付上個資，大家彼此利益交換，這才是他們希望能夠做到的，當你想起 AI ，你就會想起那個『誰』。 這些東西，一切都免錢，免錢，免錢，萬得佛。 您是否曾經覺得，與 AI（像是 ChatGPT 或 Claude）對話時，它給出的答案總是有點……不對勁？有時候答非所問，有時候過於籠統，有時候則完全誤解了你的意思。 這就像在操作一台功能強大的 GPS，如果你只輸入「去市中心」，它可能會帶你到一個你完全不想去的地方。但如果你輸入一個精確的地址、避開高速公路、並要求尋找沿途的充電站，它就會成為你最得力的助手。 與 AI 的溝通也是如此。你輸入的指令，也就是「提示」（Prompt），就是決定 AI 表現好壞的關鍵。 「Prompt Engineering」（提示工程） 聽起來很專業，但...

整理一下與總結重點介紹在軟體開發中使用 AI 程式碼生成和提示工程的主要主題、重要概念和實用建議。 主要主題 因為太多資料都在描述不同的方向，這邊描述對於 vibe coding 和 prompt engineering 的過程中給予大家的方向，主要圍繞以下幾個核心主題： Prompt engineering 重要性 ： 強調精心設計的提示對於從 AI 模型獲得高品質、相關和可操作程式碼輸出的關鍵作用。 AI 輔助開發工作流程 ： 概述了軟體工程師如何將 AI 工具無縫整合到他們的日常開發任務中，從綠地專案到現有程式碼庫的增量修改。 程式碼生成與 Vibe Coding ： 定義並區分了 AI 程式碼生成中的不同參與程度，從 AI 作為「副駕駛」到「Vibe Coding」中的 AI 作為「飛行員」。 最佳實踐與技巧 ： 提供了一系列實用的策略，用於優化與 AI 模型的互動，包括情境提供、任務分解、錯誤處理和程式碼審查。 工具與資源 ： 列出了當前市場上可用的各種 AI 程式碼生成工具，以及有影響力的開發人員和額外學習資源。 挑戰與考量 ： 討論了使用 AI 程式碼生成時的潛在陷阱，例如幻覺、速率限制、上下文管理以及協作工作流程的缺乏。 核心概念與事實 1. 提示工程的重要性與基礎 定義 ： 提示工程被定義為從 AI 編碼助手獲取最佳輸出的關鍵技能，因為「AI 的輸出品質在很大程度上取決於您提供的提示品質。」 (Addy Osmani, "The Prompt Engineering Playbook for Programmers")。 連續改進 ： 提示工程是一個持續改進的迭代過程。「提示工程是關於持續改進。您需要建立和測試不同的提示，分析和記錄結果，根據模型的表現調整您的提示，並不斷實驗，直到您獲得所需的結果。」 (Lee Boonstra, "Documenting Your Prompts a Best Practice for Success")。 文件記錄 ： 記錄提示被認為是「絕對的救命稻草」 (Lee Boonstra)。建議使用工具（如 Google Sheet）追蹤提示及其輸出、模型版本和設定。「這樣，當您需要重新審視舊工作、測試提示在新模型版本上的表現或解決問...

先說結論 ChatGPT 官方不支援 /rewrite//brief 這種語法 ChatGPT (GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4o) 本身的 prompt 處理是自然語言為主，目前官方 API、ChatGPT 網站、OpenAI 文檔 沒有定義 /rewrite//brief 這種 Parser Prompting 語法 。 也就是說，丟這樣的指令，ChatGPT 會 「試圖當作自然語言理解」 。 這類語法通常是「外掛的 parser」、「客製化的 prompt 模板」、「LangChain、Flowise、Notion AI、自建系統」做出來的 conventions，不是 ChatGPT 本體的功能。 ChatGPT 目前的行為現象，因為 2024–2025 年 GPT-4o / GPT-4-turbo 確實 「開始對部分格式 prompt 有潛在 parsing 能力」 ，但這要拆成兩層來看，才能理解為什麼你「看起來它可以用」： 第一層：ChatGPT 現在會「嘗試理解」這種格式 GPT-4o（或 GPT-4-turbo）確實現在會： 把 /rewrite 當作「你希望重寫」 把 //brief 當作「風格（brief）」 把 : 用一句話重寫這段內容 當作目標說明 /rewrite//brief: 用一句話重寫這段內容 因為目前 GPT-4o 裡面強化了 parsing ability ： 有更多 “markdown parser” / “command style parser” 訓練 有被大量 Slash Command prompt 訓練（Discord / Midjourney / Slack 等 prompt corpus 裡有大量 /xxx//yyy） 有 exposure 到 LangChain / Prompt template 社群的 parsing 風格 所以 GPT-4o 其實 「能靠類比學習」 理解你這樣的 prompt，並進行正確回答。官方文檔（OpenAI API docs、Prompt Engineering Guide）目前並沒有正式定義 /rewrite//brief 這種格式是官方語法。 它是靠 LLM 本身的泛化能力 + 過去大量 promp...

這篇文章是給對於你已經開始使用所謂的 ChatGPT / Claude / Gemini 之類的 AI 服務，甚至是 Siri (嘿丟，他也是一種 AI 應用服務喔） 簡單來說是非 技術人員， PM，小白，想要趕快惡補的人 ，直接花十分鐘可以看完的一篇科普業配文章。 或者是概念僅止於，AI 這東西會幻想，會有誤差，會對於生活有些幫助但沒有幫助的人們，做個簡單又不是太簡單的介紹，希望用一個非常入門的方式讓你們有個了解。 當然，這篇文章目的很簡單， 就是引流 ，如果你身邊有已經對於 Web 技術開發的人員，歡迎報名分享給他，年末出國不如學一技在身，參加今年我們舉辦最後一場 RAG 實作工作坊，報名連結 ， https://exma.kktix.cc/events/ai-for-dev-course-rag-2 注意： 接下來每個大段落結束都會有一段工商導入，但文章絕對精彩，請注意！ 為了讓各位容易想像，我們將整個世界的資訊，先濃縮到這本『西遊記』的世界觀當中，我們整個世界都在這個 『西遊記』 ，而 大型語言模型 我們用 『書精靈』 來描述。 PS. 我們先預設各位，應該都有聽過，西遊記！如果沒有聽過西遊記的，請右轉出去，謝謝！ 先來談談向量 在《西遊記》的世界裡，我們可以把 向量想像成一種「內容座標」 ，讓系統知道每個角色、場景、法術等的 「位置」和「距離」 。向量幫助語言模型知道不同內容之間的關聯程度。 向量就像內容的「距離」和「位置」 比方說，唐三藏的 「位置」（向量）會接近「佛經」和「取經」 的概念，因為他一路上都是為了取經而前進。孫悟空的 向量位置則會更靠近「金箍棒」和「七十二變」 這些概念，因為這些是他的特徵。 相似內容靠得更近：像「佛經」和「取經」會靠近唐三藏的向量，因為它們彼此有很強的關聯。 相差較大內容會離得較遠：像「取經」和「妖怪」「妖怪的寶藏」就距離比較遠，因為妖怪的寶藏和取經的目標關聯性不大。 是誰決定的這些位置？ 簡單來說，這些位置和關係是模型自己學出來的。語言模型會閱讀大量的資料和這世界觀的資訊，觀察哪些詞語經常一起出現，根據「共同出現的頻率」來決定它們的關係，並且自動生成向量。例如： 如果模型看到 「唐三藏」 總是和 「取經」 一起出現，它就會讓「唐三藏」的向量靠近「取經」。 ...