Anthropic公開5個AI指令技巧:ChatGPT、Claude都適用!怎麼寫超有效?哪種下法不OK?
Anthropic公開5個AI指令技巧:ChatGPT、Claude都適用!怎麼寫超有效?哪種下法不OK?

如何向AI下指令、給予提示詞在人工智慧崛起的時代已成為一項技能,各大企業一度捧著20萬美元高薪,就為求得相關人才,現在更漸漸成為所有工作者需要具備的能力。AI新創Anthropic就發布了一份提示工程指南,和用戶分享如何能夠有效地給予AI提示。

ChatGPT問世後,提示工程曾經職場上最受追捧的新技能,不乏企業開出20萬到25萬美元的年薪招募擁有提示工程能力的人才,不過隨著AI模型變得越來越易用,這項技能從有著一定門檻的專業能力,逐漸轉變為眾多工作者都得熟練運用的技巧。

即使如此,要有效下指令給AI執行,仍需要懂得一些竅門。推出Claude系列模型的Anthropic,近日發布了一篇《提示工程概述》的指南,教導用戶如何有效地利用提示詞與模型互動,以得到自己想要的結果。

根據《Business Insider》報導,這份指南雖然是針對Anthropic旗下的Claude量身打造,同樣適用於市面上幾乎所有聊天機器人。

Anthropic強調這份指南主要是提供有一些基礎的AI用戶,至少需要有一份想改進的初步提示詞,以及有著明確的成功標準,並有辦法進行實證評估。《數位時代》也從中節選部分關鍵訣竅與讀者分享。

延伸閱讀:Google公開AI指令秘訣!搞懂10個超實用提示詞,讓AI回應更有料

訣竅一:提示要明確

Anthropic建議,與Claude互動時,要把他想像成一位很有才華、但記憶力不太好的新員工,「Claude不了解你的規範、風格、準則或偏好的工作方式,你越精準解釋想要的內容,Claude的回應就會越好。」

在舉例中,當你要求Claude在輸出內容中不要用刪節號時,詳細解釋要求比單純提出要求更好。

較不有效的寫法

「不要使用刪節號」

更有效的寫法

「你的回應會轉成語音朗讀,所以不要使用刪節號,因為文字轉語音功能不知道如何發音。」

指南中提到,給予Claude的任務最好包括生成的結果要用於哪裡、輸出的內容要提供給誰、這項任務屬於什麼工作流程,以及它最終的樣貌。並且可以使用編號或項目符號標記要求,確保AI依照你期望的順序、方式完成任務。指示越有條理、越清晰,得到的結果就越好。

訣竅二:給予AI範例

Anthropic在指南中分享的另一個要點,則是建議多給予AI模型範例,「範例是讓Claude產生你所需內容的祕密武器,在提示中加入一些精心設計的範例,可以顯著提昇Claude的準確性、一致性及品質。」這種作法被稱作「多範例提示」(few-shot)。

指南中提到,範例要有效需要注意相關性,範例是否反應實際案例,以及多樣性,範例是否涵蓋大多甚至極端狀況,同樣還要注意明確程度,例如使用<範例>標籤註明,讓AI明白知道哪些內容是你提供的範例。

訣竅三:給AI思考的空間

「當面對研究、分析或解決問題等複雜任務時,給予Claude思考時間可以大幅提昇表現。」Anthropic在指南中如此表示。

那麼,該如何給予AI思考的時間?這涉及到一種被稱為「思維鏈」(CoT)的提示技術,透過讓AI逐步拆解問題,進而生成更精準、細緻的回應。雖然思考可以讓AI模型提供更準確的答案,指南中也表示,思考會影響輸出時間,不是所有任務都需要AI深入思考,需要妥善在性能與延遲間取得平衡。

微軟,OpenAI,ChatGPT
這份指南雖然是針對Anthropic旗下Claude撰寫,但同樣適用於其他業者的AI模型。
圖/ shutterstock

而最基本的作法,就是直接在提示詞中要求AI「逐步思考」。文中也以一封請求捐贈人援助今年關愛兒童計畫為例。

●基本提示

撰寫個人化的電子郵件,請求捐贈人為今年的關愛兒童計畫提供援助。

在撰寫電子郵件前請逐步思考

這種提示雖然較為簡短,但缺乏如何思考的指導。

●引導式思考

撰寫個人化的電子郵件,請求捐贈人為今年的關愛兒童計畫提供援助。

撰寫電子郵件前請先思考。首先,依照他們的捐贈歷史和過去援助的活動,思考什麼訊息可以思考這位捐贈人。然後依照這些歷史資訊,思考關愛兒童計畫有哪些方面可能吸引他們。最後,運用你的分析結果撰寫個人化電子郵件。

這種方法告訴AI幾個可以依循的步驟,不過Anthropic指出,缺點在於缺乏結構化,無法將答案從思考過程分離出來。

●結構化提示

撰寫個人化的電子郵件,請求捐贈人為今年的關愛兒童計畫提供援助。

在使用 <思考> 標籤撰寫電子郵件之前,請先思考一下。首先,依照他們的捐贈歷史和過去援助的活動,思考什麼訊息可以給予這位捐贈人參考。然後依照這些歷史資訊,思考關愛兒童計畫有哪些方面可能吸引他們。最後,使用 <電子郵件> 標籤,結合你的分析撰寫個人化電子郵件。

相比前兩種作法,這可以將AI的推理過程與最終答案分離開來,但相對也需要占用較多的文本量,並需要更長的思考時間。

延伸閱讀:六招輕鬆駕馭GPT-4!提示詞怎麼下?怎麼讓模型思考?

訣竅四:賦予AI角色

Anthropic指出,賦予AI一個角色(比如新聞記者、法務專家),能夠大幅提升其表現。

這種被稱為「 角色提示 」的作法,能夠將AI從一般助手轉變為該領域的專家,「在複雜的場景中(比如法律分析或建立財務模型),角色提示可以顯著提升Claude的表現。」

同時,為AI賦予角色也能更容易規範它的遣詞用字符合你的需求,例如需要如財務長報告般簡潔扼要,或者專業撰稿人的正式文筆,都能更簡單地讓AI按照預期產出內容。另外,還可以透過限定角色的情境,確保AI在任務的特定範圍內進行回覆。

Anthropic在提供的範例中,要求AI分析一份軟體授權協議可能存在的風險,沒有被賦予角色的AI回答很簡略,沒有看出什麼重大問題。然而當它被賦予了「財星500強企業法務長」的身份後,便發現協議中存在大量陷阱,對公司極為不利,可能導致上百萬美元的損失。

訣竅五:允許AI說「我不知道」

AI生成內容最大詬病點,便是可能一本正經胡說八道,信誓旦旦地說著編造的內容,或者正確的內容中參雜虛假資訊,導致難以察覺或核實。

要減少AI產生幻覺的可能性,該指南中提到,最好的方式就是允許AI說「我不知道」,明確開放AI可以承認自己不確定的事項,如此一來便能大大減少出現錯誤資訊的情況。

另外,在一些涉及長文檔的任務時,可以要求AI先擷取引用資訊,再執行任務,這樣可以確保AI的回應都是基於引用資訊,降低幻覺問題。

延伸閱讀:AI工具懶人包|幫你搞定搜尋、寫作、簡報與資料整理:12款生產力工具一次收

用戶還可以再更進一步,要求AI為每個聲明標記引文和資料來源,讓你在查閱生成內容時可以查證說法是否屬實,甚至直接讓AI在生成內容後,重新檢視所有說法,一旦找不到引用來源就得撤回。

不過Anthropic也強調,這些技術雖然可以降低幻覺機率,卻不能保證完全消除風險, 用戶最好手動驗證部分關鍵訊息 ,尤其是涉及重要決策時。

熟悉這些要點並實行,能夠讓AI更準確生成用戶所期望的內容,不過上述的5個要點只是Anthroic這份指南中的一部份內容,其中還有更多的範例與細節教學,若希望精進自己運用AI能力的人,或許值得再閱讀完整指南

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「沒人在用email!」前OpenAI工程師揭內部文化:實力至上、鼓勵實作⋯優秀PM很稀缺

資料來源:AnthropicBusiness InsiderIndia Today

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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