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.
  1. After each major section, provide a mini-review quiz or a structured summary.
  2. Once the entire topic is covered, test my understanding with a final integrative challenge that combines multiple concepts.
  3. 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讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩

2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場,以「桃園流」為主題,結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流,以及 AI 科技應用,展現城市運轉的動態美學。

其中,為提供民眾不同於以往的互動體驗,AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓(Chylyng)推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後,可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與,每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗;系統並依據互動過程與結果,即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌,讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動,背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中,不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用,也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節,都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心,整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位,以及即時事件與資料管理,並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作:諾德資訊坐鎮後端,撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域,並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性,諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗;諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證,以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天,雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境,讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合,並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試,使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示:「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環,因此除了確保服務穩定之外,也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊,並透過即時監控及早發現異常。」為此,諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management,協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量,並於展覽公開服務期間透過遠端監控,持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外,為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力,正式展出前,諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試,模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境,提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點,並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力,以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗,雙方在展覽正式開放前,即完成從應用層到基礎架構的完整驗證,讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

諾德資訊
諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示,FLOW CHECK展前模擬約3萬人同時在線情境,並即時辨識流量來自真人、Bot、AI或惡意攻擊,提前掌握系統臨界值。
圖/ 數位時代

AI加速開發腳步,但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI,軟體開發速度快速提升,過去需要長時間才能完成的產品原型(Prototype)與概念性驗證(PoC)專案,現在可以很快完成驗證,讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是,從PoC走到Production,面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋,進入正式環境(Production)後,軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊,以及服務異常時的切換與處理,就算在壓力測試時表現正常的系統,也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是,AI不只讓開發者更快,也讓攻擊者發現漏洞的速度加快;過去,服務上線後還有時間慢慢觀察、修正,現在,服務一上線,可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此,軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變,從過去關注功能與價格轉向:產品能不能順利上線?出了問題誰來處理?面對流量變化與資安風險,服務能不能持續運作?

張家榮表示:「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路,到維運與監控等服務,讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求,無須擔憂Production議題。」

諾德資訊
諾德資訊技術長張家榮指出,公司可提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管到維運監控的完整服務,讓軟體夥伴無須擔憂Production議題。
圖/ 數位時代

不僅提供資源,諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因:不是在提供另一種雲端或主機服務,而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程,轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶,而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括,在上線前協助檢視架構,建立與正式環境相近的測試環境,確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求,並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制;上線後則持續監看服務狀態、容量與流量,及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力,可以歸結為三點:

第一,長期累積的基礎架構與維運經驗,目前,諾德資訊同時服務的客戶數近30家,應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二,諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫,讓團隊成員可以快速處理、借鏡,滿足客戶需求。

第三,依循ITIL的維運精神,並具備ISO 27001等資安相關認證,將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異:交付的不僅是基礎設施,而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境,諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理,把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台,降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發,就像晶片設計公司;諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產,讓產品真正走向市場,希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來,諾德資訊將持續深化 Production as a Service,成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構,於測試階段協助驗證,於準備上市時承接正式環境,上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶,完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。

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