超好用提示詞優化工具來了!GPT-5 Optimizer把指令變專業prompt,只要3步驟
超好用提示詞優化工具來了!GPT-5 Optimizer把指令變專業prompt,只要3步驟

問AI問題卻得不到想要的答案,這時候大部分人的選擇都是重新輸入自己的提示詞,透過不斷優化調整,以便AI能給出理想的回覆。

各大科技公司如Google、OpenAI、Lovable、Anthropic也經常推出提示詞教學,期望能讓更多使用者更熟練地與AI對話。

不過,其實OpenAI官方就有推出提示詞優化工具GPT-5 Optimizer,幫助使用者編輯和改善給GPT-5的指令。除了改善提示詞,還能節省使用成本(如token消耗),同時讓 AI 更安全、更貼合使用需求,適合任何需要提升聊天機器人品質的人使用。

提示詞優化3步驟教學

使用 GPT-5 提示詞優化平台極為直覺。使用者只需要將要給 GPT-5 的提示貼上,系統便會自動分析和優化。

(一)貼上提示詞

GPT-5 Optimizer平台傳送門

將原始提示詞輸入到巨大的輸入框中,例如,我們希望 AI 協助小編產文更有效率,為此寫了一段提示詞,並將其貼入平台。

Optimizer
圖/ 數位時代

(二)點擊優化

按下「Optimize」按鈕後,提示詞平台會開始運作,約莫需要1-3 分鐘的時間。

(三)理解優化成果

優化完成後,平台會顯示已更改的提示詞。

  • 綠色(如圖示:+22): 代表 GPT-5 Optimizer 對我們原始的 prompt 做出了 22 項改善。這些修改能讓模型更清楚理解、產生更符合目標的輸出,例如調整語氣、結構、角色指示。
  • 紅色(如圖示:-7): 代表Optimizer建議移除 7 個原本在 prompt 中被視為不必要、重複或可能造成混淆的元素。
Optimizer
圖/ 數位時代

若想更清楚了解 Optimizer 具體對原提示詞做了哪些優化,可點擊最下方的「Review changes」,便能看見優化原因。

提示詞前後對比,這樣做變更專業、結構化

從圖片可以看出,優化前的提示詞內容雖然完整,但層次混雜且以敘述句為主,缺乏明確的任務分區與執行步驟。經過 Optimizer 處理後,內容被重新整理為更有條理的架構,分為「角色與目標」、「任務說明」、「任務流程」、「輸出格式」與「額外注意」等區塊,使模型更容易理解上下文與任務重點。

此外,Optimizer 會將原本的敘述改寫成條列式指令或步驟清單,讓模型能逐步執行任務。同時,它也會消除模糊或籠統的詞語,補上更具體的對象與目標說明,例如將「有趣的貼文」改為「能吸引對新科技、新商業、新趨勢感興趣讀者的貼文」,使輸出方向更明確。優化後的提示詞也會加入輸出結構規範,如要求條列三大重點並附上簡短說明,以確保生成內容符合預期格式。

整體而言,GPT-5 Optimizer 的主要優化方向包括:結構清晰化、條列化指令、明確目標定義、輸出格式規範、驗證條件強化與可讀性提升,讓提示詞更具邏輯性。

如果你還在為下提示詞感到很困擾,不妨試試看用GPT-5 Optimizer吧!

延伸閱讀: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
Lovable提示詞攻略:一文搞懂CLEAR框架+四級提示法,從Vibe Coding小白變「中文提示怪物」

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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