Gemini 3官方提示詞指南來了！改掉長文敘述習慣，8招進階寫法讓AI回答切中核心|數位時代 BusinessNext

Google 官方的開發者教學文件中，針對最新一代 AI 模型 Gemini 3 釋出了詳盡的「提示詞設計指南」(Prompt Design Guide)。Google 指出，隨著模型演進至具備高階推理能力，使用者必須跟著「換腦」，從隨興的聊天模式轉向精密、系統性的「工程模式」，讓AI能夠生成更具邏輯、精確的回覆，也大幅降低錯誤率。

以下整理出官方推薦的8大重點與實戰範例，帶你一步步拆解怎麼寫最精準的提示詞：

一、善用「結構化標籤」

Google指出，Gemini 3 對於結構清晰的指令反應最佳，建議放棄傳統「寫作文」式的冗長提問， 改用 XML 風格標籤（如 < context >、< task > ）或 Markdown 格式，將背景資訊、任務目標與限制條件明確區隔，幫助AI模型一眼看懂哪些是指令，哪些是參考資料。

【實戰範例】

二、建立「代理工作流」，強制模型先思考再行動

針對複雜任務，指南提出了「代理工作流」（Agentic Workflows）的概念。 在提示詞中明確要求AI在給出最終答案前，必須先進行邏輯分析、風險評估或擬定大綱，最後才執行動作。 這種「思維鏈」（Chain of Thought）的強制執行，能大幅降低 AI 胡言亂語（幻覺）的機率。

【實戰範例】

【文字範例】

在回答前，請依序執行：
計畫：將目標拆解為子任務。
執行：執行計畫。
驗證：檢查輸出是否符合用戶要求。
格式化：呈現最終答案。

三、「少量樣本提示」仍是黃金法則

「舉例」比說明更有效。指南強調，提供「少量樣本」（Few-Shot），也就是 在指令中包含1、2個理想的「問題 + 答案」的範例，能讓模型迅速掌握你想要的格式、語氣和邏輯 ，比單純用文字描述規則（Zero-Shot）來得精準許多。

【實戰範例】

四、賦予上下文脈絡

模型無法通靈，若不提供背景資料，AI 只能給出通用的廢話。

貼上參考資料： 不要問通用的維修問題。直接把「產品說明書」貼給它，要求它「根據上述資料」回答，這樣能大幅降低錯誤率。

【實戰範例】

使用標籤： 當你丟給 AI 一堆文字時，它可能分不清楚哪句是英文、哪句是中文，這時可以使用「English:」或「Answer:」等前置詞標籤，標示哪裡是資料、哪裡是你期待的答案區塊。

【實戰範例一】

沒有前置詞：
蘋果 Apple ➤ AI 可能會困惑是翻譯還是單純列清單
加上前置詞：
中文：蘋果 English: Apple ➤ AI 秒懂這是語言對照

【實戰範例二】

情境： 你想要 AI 做選擇題。
做法： 寫出題目，選項：(A) 大 (B) 小。The answer is:
結果： 因為你已經寫了 The answer is:（答案是：），AI 就會順勢接 (A) 大或 (B) 小。就不會廢話說：「好的，經過分析後，我認為這題的答案應該是...」。

五、以「起手式」定調輸出架構

想要讓 AI 產出特定的版面（如階層式大綱、清單或表格），光用「請給我大綱」指令可能不夠，AI 往往會給出它自己喜歡的格式。

最有效的作法是利用 AI 的「續寫特性」，直接寫下你想要的開頭。當你給了第一行格式，模型為了讓文章連貫，就必須被迫模仿你的標號系統（如羅馬數字、縮排、星號）繼續寫下去。這就像是幫 AI 架好骨架，讓它負責填肉。

【實戰範例】

情境：我想寫一篇關於蜂鳥的文章大綱，指定用「羅馬數字 + 項目符號」的格式
提示： 建立一份關於蜂鳥的文章大綱。 I. 前言 * (注意：這裡故意打出第一行的開頭星號，引導模型接下去)

模型回覆：
- 開場白：以一個關於蜂鳥的迷人事實做為開頭...
- 背景：簡短介紹蜂鳥...
- 主旨句：說明文章的重點... II. 外觀與辨識 ... (模型自動依據您給的星號格式，完成了後續的大綱)

六、拆解複雜任務

當一個提示太複雜時，模型容易出錯，透過以下方式，逐步引導AI一步步拆解問題。

拆解指令步驟： 不要把所有要求擠在一段，將大任務拆成「摘要」→「翻譯」→「格式化」三個連續的小提示。
提示鏈： 將步驟 A 的輸出，當作步驟 B 的輸入。
分段處理： 遇到長篇文件，先分段讓 AI 處理，最後再將結果合併，準確度會比一次做完高得多。

七、採用正向表述

Google 指出，與其告訴模型「不要使用被動語態」、「不要使用負面詞彙」（負面模式），不如直接展示「請使用主動語態」、「請使用正面詞彙」（正面模式）。

【實戰範例】

八、參數設定反直覺，維持「溫度 1.0」

是指南中最反直覺的技術細節。過去為了讓模型在數學或邏輯題上表現穩定，開發者習慣將「溫度」（Temperature，控制隨機性的參數）調低至 0。但 Google 警告，Gemini 3 的架構不同，調低溫度反而會破壞其推理能力，導致表現退化。官方建議即便處理邏輯任務，也應維持預設值 1.0。

*【實戰範例】**

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資料來源：Gemini API

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/蘇柔瑋

對已經成熟發展的企業來說，最大的挑戰不是如何創新，而是經驗無法有效傳承，而生成式 AI 的價值正在於此，它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」，使組織得以在既有經驗之上，持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE，正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範，但做法比較像是集中在倉庫裡，雖然找得到，卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷（James）形容。

為此，浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI，打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」，讓經驗不再只是被保存，而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明，這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎，並在此基礎上生成內容，故能真正融入浪LIVE使用場景，提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速，回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台，浪LIVE 不僅市占率超過 50%，每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績，除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色，快速更新的內容與密集的行銷活動，同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

黎欣捷表示，浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動，不僅內容產出量龐大，對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後，必須在最短時間內產出文章，且要符合品牌的風格和版型，而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法，還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率，以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性，還容易使團隊感到疲憊。因此，浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率，而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1：文章產製，不再從零開始

吳炳鈞進一步說明，網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看，網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI，由系統學習品牌文章的語氣與編排方式，及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後，編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材，並指定想要的文章風格，NAVI 便可依此生成初稿，再由編輯進行調整與潤飾，大幅加快整體產出速度，也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘，用快速更新而主題有趣的文章，吸引會員持續留在平台。

吳炳鈞強調，NAVI 不是憑空寫文章，而是根據企業過去累積的內容與規範來生成，這樣的產出結果，才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是，網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如，NAVI 可以整合圖片和文字，生成一篇圖文並茂的文章，並同步輸出對應的 HTML 程式碼，浪LIVE 編輯只需貼至後台系統，就能完成上稿作業，不必再花費大量時間去調整版面配置。

應用場景2：活動規劃，從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看，網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI，由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡，之後，團隊成員只要輸入關鍵字，NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合，作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為，NAVI 就像一位資深顧問，不僅提供更多元的視角與玩法建議，縮短活動規劃所需的時間和心力，也能即時調閱過往經驗，協助團隊跳脫個人思考盲點，避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例，說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配，因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物，這使得團隊成員在規劃活動時，常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後，系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議，協助團隊在規劃新活動時，更有效率地運用既有資源。

不只生成內容：NAVI 三大特色，讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外，網創資訊也從企業管理需求出發，規劃出以下 3 大系統特色，使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一，NAVI 支援至少 20種大型語言模型，能因應不同使用需求，處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二，系統可部署於私有雲或地端環境，讓資料能留在企業內部，降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三，整合 AD 身份驗證與授權機制，可依部門和角色別去設定資料存取權限，確保 AI 在回應問題或產生內容時，只會引用該使用者可存取的資料範圍，避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充，由於系統可進行部門切割，也能進一步統計各單位的使用量，方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI，而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出，因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統，從而發展上述系統設計。近年來，因應 AI Agent 趨勢，網創資訊亦將相關概念融入 NAVI，使系統具備更高的主動性，能依任務需求串接不同資料庫與內部系統，協助使用者完成特定工作流程。

未來，網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作，逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中，共同發掘更多具體的應用靈感，並視需求開發對應功能，持續放大知識與經驗的價值，讓技術不只停留在工具層次，而能真正轉化為企業成長的動能。