在與 AI 協作時，我們常苦惱於「不知道該怎麼描述」才能得到理想結果。逆向提示詞（Reverse Prompting）就是破解這個困境的捷徑。
它的核心邏輯不是「發出指令 -> 得到結果」，而是「提供結果 -> 請求 AI 反推指令」。
透過這個技巧，你可以將原本模糊的「感覺」，轉化為精確的「結構化 Prompt」，讓高品質的輸出能夠被重複複製。
逆向提示詞（Reverse Prompting）實際做法
步驟 1： 準備「樣本」：找出你最喜歡的一篇文章、一封完美的信件，或是一段風格極佳的文案。這就是你希望 AI 學習的目標。
步驟 2： 下達「逆向指令」 將樣本貼給 AI，並使用以下框架進行提問：
「請閱讀以下【文本/內容】。請扮演一位專業的 Prompt Engineer，分析這段內容的語氣、結構、寫作風格與邏輯。請寫出一個能讓 AI 生成這段內容的『提示詞（Prompt）』，讓我下次可以使用該提示詞生成極度類似風格的內容。」
步驟 3： 測試與微調 AI 會吐出一段它認為能生成該內容的 Prompt。你可以立刻開一個新視窗測試該 Prompt，看生成的結果是否符合預期，並進行細節修飾。
商業場景案例
1. 品牌社群貼文
情境： 你看到競品有一篇 LinkedIn 或 Facebook 貼文互動率極高，你喜歡那種「既專業又帶點幽默」的語氣。
做法： 把那篇貼文貼給 AI，要求：「反推這篇貼文的 Prompt，特別著重於分析它的『Hook』設計、情緒渲染方式以及 Call To Action 的寫法。」
結果： 你獲得一個專屬的社群文案prompt，以後只需填入不同產品資訊，就能產出同款風格的貼文。
2. 陌生開發信件
情境： 團隊中有一位業務的開發信回覆率特別高。
做法： 將該信件輸入 AI，要求：「請分析這封信的說服邏輯，並反推一個通用 Prompt，讓我可以用來針對不同產業的客戶撰寫開發信。」
結果： 將王牌業務的「個人直覺」轉化為全團隊可用的「標準化工具」。
3. AI 繪圖指令生成
情境： 你需要一張特定氛圍的行銷配圖，但不知道光影和風格術語怎麼下。
做法： 上傳一張你喜歡的參考圖給 ChatGPT ，問：「請詳細描述這張圖的構圖、光線、藝術風格，並寫成一段適合 Midjourney 使用的英文 Prompt。」
結果： 直接獲得精準的繪圖prompt，省去數小時的盲測。
4. 客服回應標準化
情境： 你希望新進客服人員能像資深經理一樣，寫出「溫柔堅定且具備同理心」的客訴回覆。
做法： 挑選三則完美的客訴處理範例，餵給 AI：「請歸納這三則回覆的共同溝通模式，並反推一個『客訴處理 Prompt』，要求包含：情緒安撫、問題重述、解決方案與後續承諾四個步驟。」
結果： 建立高品質的自動化客服回覆腳本prompt。
5. 會議紀錄與摘要
情境： 老闆喜歡某種特定格式的會議摘要（例如：先講結論，再列 Action Items，最後才是討論細節）。
做法： 貼上一份老闆稱讚過的會議紀錄，說：「這是我們公司的標準格式。請反推一個 Prompt，讓我以後只要丟入逐字稿，AI 就能直接整理出這種格式的報告。」
結果： 大幅減少每週整理週報的行政時間，且格式精準無誤。
本文轉載自Sting Tao 陶韻智
