許多人把提示詞工程（Prompt Engineering）想得太複雜，以為那是工程師才懂的咒語，或者需要背誦長串的英文指令。其實，提示詞工程的核心概念只有一個：在資訊不對稱的情況下，進行高效率的精準溝通。
當你覺得 AI 產出的結果不如預期，問題通常不在於 AI 不夠聰明，而是我們提供的「上下文」不足，導致模型只能瞎猜。
把 AI 當成剛報到的頂尖實習生
試著想像一下，如果你對一位剛進公司、能力很強但完全不懂公司文化的實習生說：「幫我寫一個文案。」他肯定會愣住，或者寫出一個四平八穩卻毫無亮點的東西。因為他不知道你要賣給誰、在哪個平台發佈、語氣該嚴肅還是幽默 。
AI 也是一樣。若希望它產出高品質內容，必須給予明確的框架。
💡 有效提示詞的四大要素
- 1. 角色設定 (Role)
- 2. 任務目標 (Task)
- 3. 背景資訊 (Context)
- 4. 限制條件 (Constraints)
舉個具體的例子，與其說「給我一份台北旅遊行程」，不如這樣下指令：
「你現在是一位在台北生活十年的資深導遊（角色）。請幫我規劃一份適合情侶的週末兩天一夜行程（任務），重點在於文青景點與特色咖啡廳，預算中等（背景）。請排除像101觀景台這種觀光客太多的地方，並以表格呈現行程（限制）。」
結構化思維勝過華麗詞藻
許多教學強調要用特定的詞彙或語法，但邏輯清晰比用詞華麗更重要。在撰寫複雜任務時，採用「思維鏈」（Chain of Thought）技巧非常有效。這意味著你要引導 AI 展示推論過程，而不僅僅是給出答案。
例如，當你要求 AI 分析一份財報時，可以加上「請一步步分析營收變化的主要驅動因素，再歸納出結論」。這樣做能大幅降低 AI 產生幻覺（胡說八道）的機率，因為模型被迫在生成結論前，先處理中間的邏輯節點。
迭代才是常態
很少有一個提示詞能一次就完美解決所有問題。真正的高手懂得「迭代」。先丟出一個基礎版本的指令，觀察 AI 的反饋，再針對偏差的部分進行修正。
- 發現語氣太像機器人？ ➡ 追加指令：「使用更口語、像在跟朋友聊天的台灣用語」。
- 發現內容太發散？ ➡ 要求：「將重點收斂在三個關鍵點內」。
掌握提示詞工程，並不是為了取代寫作或思考，而是為了將重複性的腦力勞動外包，讓我們能專注在決策與創意本身。這是一項關於邏輯架構的技能，只要你會說話、有邏輯，就能駕馭它。