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|數位時代 BusinessNext

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

國泰未來保險體驗日（Cathay InsurX Day）是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險，所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會，打造產壽險對話平台，從台灣保險產業特性出發，以技術＋場景＋人性三大視角，重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中，特別提到根據國泰多年的觀察，發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗，因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式，同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享，國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法，期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調，保險業不是單打獨鬥，需要更多跨域協作，面對充滿挑戰的未來，「我們更要Run Faster，Better Together」，才能在挑戰中找到新機會。

過去，保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域，但在生成式人工智慧（GenAI）與代理式人工智慧（Agentic AI）技術崛起後，國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程，讓 AI 不再只是單點輔助，而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程：國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋，國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度，例如，以 OCR（光學字元辨識）醫療文件擷取與 ICD（國際疾病分類）/手術選碼優化登打效率、以 CRSS（理賠風險識別系統）風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事，以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而，保險陪伴客戶的時間是很長的，隨著保戶年齡逐漸提高，再加上超高齡社會來臨，理賠案件數量持續攀升，需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上，加入GenAI 與Agentic AI等技術，以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制，僅需一個月調校，即能快速適配不同醫院表單，維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%，大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫（Graph DB）建立理賠關係網，快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式，加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件，並快速歸納出重點，幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證，大幅節省審理時間。

莊淑儀指出，光是理賠流程，國泰人壽已打造30個以上的AI Agents，目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下，國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台，而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節，讓同仁們可以在一個介面完成所有工作，兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠，國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理，打造業務員的行動智慧助手，從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程，都有AI Agent協助提高同仁效率，讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說，隨著保險商品高度複雜化，國泰人壽推出「商品知識助理」，協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目，幫助業務員更快速採取行動，也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI，而是建置AI Agent 生態圈，高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程，藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋，國泰人壽不會單純以投資報酬率（ROI）評估AI成效，將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值，並勇於在新的商業模式上進行嘗試，確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

從數據到智能，國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出，面對火災、地震、颱風等難以預測的風險，需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害，把衝擊降到最低，讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上，國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」，以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故，其中，大車事故發生率是小車的2.2倍，致死率比起小車高達6倍等現況後，國泰產險開始思考，除了提供大車事故後的理賠支援，還可以從事前提供哪些服務？也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」，透過跟運輸業者與學校等單位的合作，針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程，透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型，即時洞悉駕駛行為及風險分析，並提供運輸業者客製化的風險改善建議，實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調，我們的目標是不僅提供理賠，更要守護客戶，提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險，國泰產險的作法是運用AI及數據，化被動為主動，以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案，現在則透過數據與AI驅動，主動精準拆解業務目標，以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額，自動輸出並比較多種方案，從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程，解決長期困擾員工的報告製作痛點，包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組，為員工省下6到7成的手動作業時間，將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作，以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。