精華筆記 Prompt Engineering 大全
分類「Prompt Engineering 大全」的全部文章(7)
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同一個 AI,問法決定答案:Prompt 是什麼
同樣的 ChatGPT、同樣的 Claude,為什麼別人問出來的答案又精準又完整,你問出來的卻是廢話一堆、答非所問?差距不在帳號、也不在什麼付費外掛,而在問法。這堂課用三組「爛問法 vs 好問法」的真實對照,帶你搞懂 prompt 的本質:AI 不是搜尋引擎,而是逐字計算機率的接龍機器。你會明白為什麼「講清楚」比任何神秘咒語都有效,並拿到整個系列七堂課的學習路線圖。
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指令四要素:角色、任務、脈絡、輸出格式
同樣問 AI,差一句話結果天差地別——原因不是 AI 笨,是你的指令缺少關鍵資訊。這堂課拆解「角色、任務、脈絡、輸出格式」四要素框架:逐一說清楚每個要素在做什麼、好壞範例對照、從一句話逐步加料的過程示範,最後給你可直接複製的填空模板,讓你每次下指令都有結構、有依據。
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給範例的威力:讓 AI 照你的樣子輸出
同一句「幫我寫 email」,有沒有給範例,結果差了十倍。這堂課白話解釋 few-shot 概念,教你用 1–3 個範例讓 AI 學會你要的格式、複製你的說話風格,以及何時範例反而壞事。最後用一個完整的 email 實戰,讓你帶走一個可以直接用的「風格訓練 Prompt」模板。
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結構化輸出:表格、JSON、清單,結果直接能用
要求 AI 用表格、JSON 或清單格式回答,不只讓輸出整齊——它還能減少幻覺、讓你一眼核查、直接貼進 Google Sheets 或 Notion 使用。這堂課教你寫出讓三家主流 AI(Claude、ChatGPT、Gemini)都能穩定遵守格式的 Prompt,並走一遍從雜亂資訊到可貼表格的完整實戰流程。
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拆步驟與追問:複雜任務的正確打開方式
一次問太多是 AI 輸出爛的根本原因。這堂課教你「先讓 AI 想再讓它說」的結構技巧、收斂式追問(不是重問)、長對話脈絡管理,以及用三輪對話完成一份企劃草稿的完整實戰流程。適用 Claude、ChatGPT、Gemini 所有主流模型。
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建立自己的 Prompt 模板庫:寫一次用一百次
每次用 AI 都從頭想怎麼問,好 prompt 對話框一關就沒了?這堂課教你用 {主題}{受眾}{語氣} 把 prompt 變數化,固定結構只寫一次、每次填空就好。課程直接給你 10 個高頻情境的完整模板,並帶你用備忘錄或 Notion 建立個人模板庫、打造 3 個專屬自己的模板。
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常見錯誤與綜合實戰:避開幻覺與翻車現場
AI 說得很有把握,但它可能在掰。這堂課拆解六個高頻失誤(輕信幻覺、不給脈絡、一次問太多、不驗證數字、忽略知識截止日、把 AI 當搜尋引擎),教你建立事實查核習慣,再做一個綜合實戰:把前六課所有技法組合起來完成真實任務。