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

員工自行墊付差旅、採購、雲端訂閱或廣告費，月底再拿著單據報帳；不同部門各自綁定信用卡，企業難以即時掌握支出；員工離職後，若原有付款設定沒有同步移轉，也可能影響後續業務運作。這些看似零碎的支付問題，背後都涉及一個關鍵議題：中小企業能否更有效率的管控資金。

對資源有限的中小企業而言，支付管理不只是財務部門的行政工作，當支出分散、現金流難以預測，甚至連跨境匯款都存在時間與到帳金額的不確定性，企業的營運效率與成長速度都可能受到影響。

為協助中小企業解決上述挑戰，萬事達卡（Mastercard）提供端到端商務解決方案–虛擬卡、車隊卡、跨境匯款服務到Virtual C-Suite，讓支付從單純的交易工具，轉化為企業管理資金與做決策的基礎。

以商務卡結合虛擬卡，讓每一筆支出更可控

Mastercard台灣區董事總經理陳懿文指出，中小企業目前常見的支付方式主要是信用卡與轉帳，若大量依賴員工代墊，不僅增加報帳與核銷成本，也讓企業難以即時掌握整體支出。「導入商務卡後，企業可以將原先分散在員工身上的支出收回企業管理，同時，進一步設定使用規則，例如限定交易商家、金額、消費類別、使用期間或國家，讓企業對資金使用建立更細緻的控管機制。」

除了支付管理，商務卡也能進一步降低企業日常營運成本。陳懿文表示，商務卡持卡人可透過商務優惠計畫Easy Saving Specials，取得Google Workspace、Shopify、LinkedIn、Notion、Sixt、 Agoda等品牌優惠，涵蓋雲端服務、電商營運與數位行銷等企業常見支出。

虛擬卡的In Control平台則讓支付管理變得更精準。例如，企業可以針對特定通路建立虛擬卡號，讓員工綁定手機支付差旅費；也可以針對單筆訂單產生一次性虛擬卡號，直接將付款與訂單串聯，後續再透過虛擬卡號進行核銷與對帳，降低人工處理成本。

透過Commercial Connect API，企業可以把虛擬卡功能整合進既有的企業資源規劃（ERP）系統、採購或費用管理系統，從發卡、付款到後續管理，都能在原本熟悉的平台上完成。目前相關方案已整合SAP Concur、SAP Taulia、Pay4You、Grasp Technologies與Kresus等平台，也支援企業自行建置的客製化ERP系統。

Mastercard台灣區董事總經理陳懿文：「我們以每年1,750億筆交易的資料為基礎，將中小企業每一個進出與支付節點問題，逐步設計出不同的解方，一步步實踐『支付至簡，商業致遠』的願景。」

圖／數位時代

從車隊卡到跨境匯款，助中小企業降低營運不確定性

對物流、運輸等擁有大量車輛的企業來說，加油、維修是每天都會發生的固定支出，過去，不同加油站可能需要不同儲值卡，管理不易，也可能因支付問題影響車輛調度與運輸，導入Mastercard的車隊卡後，問題不復存在。

企業可以限定卡片只能用於加油、維修、停車等特定商用項目，並進一步將卡片與車號或駕駛人建立關聯，例如一張卡對應一台車或一位駕駛，或讓駕駛人以虛擬卡支付車輛所需費用。對企業來說，這不只是換一張卡，而是把原本分散的車隊支出納入同一套管理架構，在維持車輛正常運作的同時，也提高資金使用的透明度。

同樣的邏輯，也延伸到日益增加的跨境匯款需求。隨著中小企業將業務版圖擴展到海外市場，對跨境匯款的需求將隨之攀升，若仍以傳統的方式進行跨境匯款，不僅得等候長達1到3天的匯款時間、也常因為中轉銀行收取費用導致到帳金額有落差，更不用說即時追蹤匯款進度，一旦款項延遲或金額出現落差，就可能進一步影響對帳與供應鏈運作。

為解決上述挑戰，Mastercard推出Mastercard Move，讓中小企業可以輕鬆掌握每一筆匯款的狀態，以更有效率的方式完成跨境匯款，全球60%的市場可於1小時內到帳、95%的市場1天內可到帳，同時，以全額到帳降低到帳金額不確定帶來的營運風險。

從掌握現在到預見未來，Mastercard用Virtual C-Suite把數據變成經營洞察

協助中小企業以商務支付方案優化支付與資金管理後，Mastercard接下來思考的是，知道錢花在哪裡後，若能進一步知道未來會發生什麼，創造的商業價值更高。如果支付數據不只是用來對帳，而能進一步回答「未來現金流會怎麼變化」、「現在適不適合擴張」、「企業的成長速度是否落後同業」，支付的價值就會從管理工具進一步提升為決策工具。

而這也是Mastercard會推出Virtual C-Suite的原因，目標是讓資源相對有限的中小企業也可以透過數據分析洞悉未來局勢。

陳懿文表示：「我們以每年1,750億筆交易的資料為基礎，再結合企業自身的財務數據推出Virtual C-Suite服務，其中預計Virtual CFO功能將在今年底於特定市場試點營運。中小企業只要將銀行與交易等數據上傳到平台、或者是透過API串聯財務系統或發卡行的網路銀行，即可協助企業掌握財務健康、預測現金流，以及進行同業比較。」

Virtual CFO就像中小企業虛擬財務長，透過對話式問答，不僅能從支付數據中找出企業忽略的議題，還會提供可執行的專業建議，讓企業看見下一步，進而提升營運韌性與績效。

舉例來說，一家餐廳營收持續成長，卻可能因為平台款項較晚入帳、食材需要即時付款，造成現金流壓力；對餐廳營運者來說，問題倒不是「有沒有賺錢」，而是「錢什麼時候進來」的現金流管理，Virtual CFO在協助其挖掘出這個議題後，將進一步從收付款週期找出落差，再協助企業評估付款條件、付款時間等調整方式。

同樣的情況也可能發生在企業擴張時。接到新客戶或大訂單，看起來是成長機會，但如果資金準備不足，反而可能增加營運壓力，透過Virtual CFO，企業可以預測未來現金流，再決定是否擴張據點，以及確切的時間。同業比較則提供另一個分析角度，舉例一家自行車店的年營收成長15%，單看數字會覺得營收數據亮眼；但若Virtual CFO進一步比較同業數據後發現平均成長率是30%，將重新思考成長速度，建議主推商品、調整客單價，以及進行相應的行銷投入。

從商務卡到虛擬財務長，Mastercard提供的不是單一產品，而是一套隨企業成長逐步疊加的支付管理層次——先把分散的支出收回可控範圍，再透過數據預見現金流與擴張時機。對於還在用員工代墊、多張信用卡管理支出的中小企業來說，第一步不必等到導入Virtual CFO，從申請一張商務卡、設定使用規則開始，就能踏出第一步。從商務支付方案到Virtual CFO服務，Mastercard致力實踐「支付至簡，商業致遠」的願景：當支付流程更簡單、資金流向更透明，數據便能成為企業決策的依據，協助中小企業從掌握當下，進一步預見未來。