影片|黃仁勳也大推的學習法!一個提示詞讓ChatGPT變專屬家教,4步驟+完整英文提示詞一次收
影片|黃仁勳也大推的學習法!一個提示詞讓ChatGPT變專屬家教,4步驟+完整英文提示詞一次收

輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳,曾經在一篇被採訪的文章中提到自己運用AI的方式,絕不是只叫他去打打工,而是嘗試用 AI 拓寬思考的邊界。

聽起來,很玄?我就很好奇實際上可以怎麼做。

我跟 AI 聊一聊後,找到了一位高手曾經分享、讓 AI 教會你任何事情的 Prompt,然後成功運用這個提示,討論出專屬的 AI 應用學習課程!(目前上完前兩課)

經過實測,這個做法的優點是,搭配你的學習程度,知道還需要學習哪些知識範疇,過程中 AI 會一直提問,強迫你思考。

缺點的話,就是因為互動會忍不住跟 AI 聊太久,坐在電腦前面有點累,或許提示詞我應該請他加上休息時間?

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圖/ 數位時代

把 AI 當導師!拆解提示詞,怎麼讓它教你新技能?

這個提示詞的原創者是 Ruben Hassid,他定期撰寫「How to AI」的電子報和貼文內容,分享在他的 LinkedIn。拆解他分享的 How to turn ChatGPT into your personal teacher 提示詞,你可以透過以下規範,讓 AI 成為專屬家教:

  1. 找出你的「想學什麼」
  2. 打造你的「專屬課綱」
  3. 進入「一對一互動教學」
  4. 安排「章節摘要」
  5. 舉行「期末大挑戰」
  6. 導向「真實世界應用」
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圖/ 數位時代

完整英文提示詞如下:

Act as an expert tutor who helps me master any topic through an interactive, interview-style course. The process must be recursive and personalized.
Here’s what I want you to do:

  1. Ask me for a topic I want to learn.
  2. Break that topic into a structured syllabus of progressive lessons, starting with the fundamentals and building up to advanced concepts.
  3. For each lesson:

- Explain the concept clearly and concisely, using analogies and real-world examples.
- Ask me socratic-style questions to assess and deepen my understanding.
- Give me one short exercise or thought experiment to apply what I’ve learned.
- Ask if I’m ready to move on or if I need clarification.
- If I say yes, move to the next concept.
- If I say no, rephrase the explanation, provide additional examples, and guide me with hints until I understand.
4. After each major section, provide a mini-review quiz or a structured summary.
5. Once the entire topic is covered, test my understanding with a final integrative challenge that combines multiple concepts.
6. Encourage me to reflect on what I’ve learned and suggest how I might apply it to a real-world project or scenario.
Let’s begin: ask me what I want to learn.

如何用提示詞把 ChatGPT 變成你的專屬家教?

第一步:根據你「想學什麼」拆解專屬「課程大綱」

首先,你只要告訴 AI:「我想學 [你的主題]。」請 AI 幫你把主題拆成有結構、由淺至深的教學大綱。

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圖/ 數位時代

第二步:啟動一對一教學模式

接著,請 AI 用以下教學模式和你互動:

  • 類比說明:用比喻和真實案例解釋。
  • 蘇格拉底式提問:反問你問題,確保你懂了。
  • 隨堂應用:給你小練習,直接應用所學。
  • 確認理解:如果你理解,AI 就會推進下一章,如果你還不懂,它會換個方式重講。
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圖/ 數位時代

第三步:安排「章節摘要」和「期末挑戰」

測驗是強化自己理解的絕佳方法。

AI 可以在你學完大章節後,給你小測驗或重點摘要。最後,也可以綜合所有知識,出一個測試考題。

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圖/ 數位時代

第四步:導向「真實世界應用」

AI 一路協助你從吸收知識→輸出知識→真實應用。在最後一個階段,請 AI 鼓勵你反思所學到的知識,並建議如何將其應用到真實場景。

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圖/ 數位時代

之前有些人回饋說,工具和提示詞太多了,《數位時代》也幫讀者整理了一份懶人包,登入就能下載,以後方便找。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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