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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資料來源:AnthropicBusiness InsiderIndia Today

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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