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。
- 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。
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。
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。
- 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。
- 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。
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:
- 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。
- 接著,列出 10 個適合六歲小孩的景點或活動。
- 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。 - 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。
- Claude 的指南中大力推薦:「Use XML tags」(使用 XML 標籤)。他們解釋說,使用
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。
- 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)。
你是一位經驗豐富的旅遊作家,請...
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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。
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