影片|AI提問攻略!善用「3字規則+7組萬用提示詞」,問出ChatGPT、Gemini專業級回覆
影片|AI提問攻略!善用「3字規則+7組萬用提示詞」,問出ChatGPT、Gemini專業級回覆

許多用戶花費大量時間嘗試複雜的提示詞(Prompt),結果仍常收到表面化或不夠精準的答案,如何讓 AI 的回覆擺脫制式、籠統的機器人語氣,提供真正具備專業深度和見解?

根據外媒Tom's Guide測試人員發現,要從 ChatGPT 等強大的 AI 聊天機器人獲得更聰明、更專業的回覆,關鍵不在於複雜的提示詞, 而是一個極為簡單的「3字規則」(3-word rule):在你的提問句尾,加上「like a role」(像個某某角色一樣),能有效地指導 AI 聊天機器人調整語氣、內容深度與格式,提供更具思考性、相關性和專業水準的回覆

不管是向 ChatGPT 詢問一個複雜的議題、尋求決策協助,還是希望獲得更有建設性的個人意見,三字訣都能讓 AI 認真對待並切換到特定的專業心態。

舉例來說,如果需要一篇冗長新聞報導的摘要時,可以透過以下方式調整提示詞,模型便會提供一個結構嚴謹、清楚與重點的專業摘要:

原本提示:「Summarize this article」(摘要這篇文章)
調整後提示:「Summarize this article like a journalist」(像個記者一樣幫我摘要這篇文章)

而如果想從AI口中引導出客製化的職涯建議,也能以同樣寫法,結果都會比制式回覆更加實用和犀利:

原本提示:「Give me feedback on my resume」(給我履歷建議)
調整後提示:「Give me feedback on my resume like a hiring manager」(像個人資主管一樣給我履歷建議)

角色應用範例:從教師、律師到教練都能用

3字規則的原理,是基於 ChatGPT 透過大量網路文本(包括專業書籍、文章及各領域專家的對話)進行訓練。當指定一個角色時,例如「like a teacher」(像個老師一樣)、「like a therapist」(像個諮商師一樣)或「like a lawyer」(像個律師一樣),AI 便會從這些模式中提取精華,模擬該專家角色的思考邏輯、語言習慣和寫作風格來產生內容,從而避免 AI 常見的籠統乏味的回覆。

這個技巧的應用範圍極廣,幾乎可以套用於任何職業或觀點,讓用戶掌握 AI 回覆風格的精準控制:

Like a teacher:用於將複雜主題拆解成簡單、循序漸進的課程。
Like a therapist:用於以冷靜、富同理心的方式處理情緒或棘手對話的策略。
Like a coach:用於設定目標、制定每週計畫,或提供激勵人心的建議。
Like a nutritionist:用於提供專注於營養均衡、價格實惠且準備簡單的每週食譜。
Like a project manager:用於以清晰好懂的優先順序、截止日期來組織任務清單。

7大通用指令眉角!提升對話品質、深度思考,讓AI 更懂你

除了3字規則,AI 資深編輯卡絲微兒(Amanda Caswell)也歸納出7大通用提示詞,適用於 ChatGPT、Claude、Gemini 等所有主流聊天機器人,幫助提升回覆品質與效率。

根據 OpenAI 開發團隊的建議,「提示詞除塵」(prompt dusting),即使是在同一個對話中重複執行提示詞,也能幫助模型精煉答案,改變用戶從 AI 獲得的內容品質,無論是發想文章、事實核對、改寫文案等都相當適用。

1.「忘記一切」的重設指令

  • 指令目的:強制 AI 清除錯誤記憶與假設,強制重啟對話,解決模型陷入重複或迷失情境的問題。
  • 範例指令:「忘記從 [對話中的特定時間點] 開始的一切。重新開始並逐步解決這個問題。」(Forget everything from [specific point in the convesation]. Start fresh and solve this step by step.)

2.語氣複製貼上

  • 指令目的: 透過學習用戶提供的寫作範例,讓 AI 精準模仿個人獨特的表達語氣、節奏和情感基調,輸出極度擬人化的內容,適合在起草電子郵件、文章或社交媒體文案。
  • 範例指令:「這是我的寫作範例。請像我一樣解釋這個概念。」(Here’s a sample of my writing. Explain this concept like you’re me.)

3.打破同溫層

指令目的:強迫 AI 採取與用戶論點完全相反的立場,進行理性辯論,幫助用戶主動發現自身論述的漏洞與盲點。

範例指令:「站在我的論點對立面,並說服我是錯的。」(Take the opposite side of my argument and convince me I’m wrong.)

4. 偵測潛在偏見

  • 指令目的:對於追求客觀平衡的內容創作者、記者或行銷人員,AI 的語義分析能力能偵測用戶文字中,隱含的微妙語氣傾向或不自覺的隱藏偏見,協助用戶輸出更公正、平衡的內容。
  • 範例指令:「分析這段文字,並告訴我它透露出哪些隱藏的偏見或假設。」(Analyze this and tell me what hidden bias or assumption I’m showing.)

5.激發想像力

  • 指令目的:測試 AI 的推理與視覺化想像力,要求其根據用戶籠統的描述,填補細節、創造出富有畫面感和電影風格的視覺描繪。
  • 範例指令:「想像這個場景:[一段籠統描述]。請具體描繪你想像中的樣貌。」(Imagine this scene: [describe vaguely]. Fill in what you think it looks like.)

6. 多版本創意發想

  • 指令目的:擺脫制式化的創意發想,要求 AI 一次提供同一概念的三種版本:一種保守、一種大膽,以及一種突破框架的怪異版本,適用於行銷文案或專案大綱的設計。
  • 範例指令:「幫我的想法寫出三種不同的版本,一種保守、一種大膽、一種怪異。」(Give me three versions of this idea — one safe, one bold, one weird.)

7.啟動導師模式

  • 指令目的:強迫 AI 在給出最終答案前,像是一位老師以淺顯易懂的方式逐步解釋推理過程,協助提高結果的準確性,讓用戶得以學習 AI 的思考邏輯。
  • 範例指令:「在給出最終答案前,請逐步解釋你的推理過程。」(Explain your reasoning step by step before giving the final answer.)

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資料來源:Tom's Guide【1】Tom's Guide【2】

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

關鍵字: #AI工具
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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