生成式 AI 的爆發，讓「撰寫提示詞」成為職場上最值得學習的技能之一。但與其盲目收藏碎片化的指令範本，掌握背後的「框架思維」是更有效率的解法。
《數位時代》整理了 7 套過往撰寫過，具備實用價值的提示詞框架，旨在幫助讀者跟AI溝通更精準、產出更符合需求。無論你是 AI 新手還是想精進指令技巧的進階玩家，都可以收藏這篇文章，下次撰寫提示詞卡關時拿出來看！
一、4個提問心法，讓AI成為思考夥伴
Google 前台灣董事總經理簡立峰指出，AI 的核心價值在於「共同思考」。他提出了四個系統化步驟，教你如何透過 AI 訓練思維：
- 請 AI 「教你怎麼問」： 當你對主題不熟悉時，直接問：「我想了解 [XX 主題]，我該如何提問才能獲得最精準的答案？」或「你還需要哪些背景資訊，才能提供更好的建議？」
- 先拆解、後內化： 面對大題目（如：產業分析）時，請 AI 先將其拆解為一系列小問題。最後用你自己的話重新記錄對話結論，這能幫你檢視推論邏輯，避免「外包大腦」而失去判斷力。
- 跨模型交叉詰問： 養成「讓不同 AI 互相質疑」的習慣。例如：將 Gemini 生成的報告丟給 Claude 挑錯，補足單一模型的盲點。
- 「英文問、中文答」策略： 由於模型訓練資料以英文為主，用英文提問通常能獲得更深度的內容。但在處理台灣法規或在地文化時，則應切換回中文並具體指名（如：台灣勞基法第幾條）。
二、 互動型社群貼文轉換術
社群平台如 FB、IG、Threads一般會調低「帶有外部連結」或「過長內容」的權重。透過「不放連結」來維持觸發權重，並利用「留言關鍵字」引發大量互動，讓演算法判定該貼文為熱門內容，進而擴大推播。
以下為長文轉換的流程：
- 黃金 3 秒 (Hook)： 請 AI 生成 5 個 15 字內的爆發力開頭。目的是在滑過動態時強行留住讀者視線。
- 生成條列重點： 從原文摘要出 8 個「具體且有執行感」的重點。注意：嚴禁虛擬數據，強調真實含金量。
- 選擇關鍵字： 設計 3–5 個易於輸入、與主題相關的簡短關鍵字（例如：+1、想看、領取）。
- 組裝最終貼文： 選定最合適的組合，並加入「按讚＋留言關鍵字，我私訊你完整指南」的強力結尾。
三、 3 個練習方向，變身 AI 應用專家
DeepMind 創辦人哈薩比斯在世界經濟論壇指出，連做模型的工程師，其實都沒時間把現有工具玩透，反而是一般使用者如果肯花時間摸索，就有機會發現很多「隱藏用法」，變成職場上的競爭力。
- 深度投入單一流程： 選一個主流工具， 完成一整串任務鏈，像是讓 AI 先分析網站架構，再幫你規劃 3 個月執行計畫，最後請它扮演挑剔客戶提出反對意見，透過一整串任務鏈去摸清工具的邏輯和極限。
- 挑戰複雜情緒與情境： 刻意給 AI 比翻譯、潤稿更難的題目，例如：「我很生氣要回這封客訴信，但不能不專業，請保留我堅定立場，把語氣改成極度有禮貌又有同理心」。
- 置入專業領域框架： 把你自己的領域專業塞進指令裡，而不是放任 AI 自由發揮。例如，用「AIDA 行銷模型」來寫咖啡文案、指定 Interest 段要強調「淺焙果酸層次」、避開「香醇」這種陳腔濫調，藉此讓 AI 按照專業框架輸出，不會只給很廢的通俗內容。
四、 降低「AI 幻覺」的 3 大關鍵
寫好提示詞的關鍵在於：定義輸入、 控管流程以及界定輸出 。
- 定義輸入： 要減少 AI 瞎掰，第一步就是限制它的資訊來源，讓它「有所本」回答。例如叫它只從特定網域（學術資料庫、官方網站）查資料，或直接餵它產品文件、財報等，避免讓它在整個網路亂抓。
- 控管流程： 要求 AI 在給答案前先進行「自我驗證」或「逐步拆解」，甚至可以先叫 AI 「優化我的提示詞」再開始執行。
- 界定輸出： 強制 AI 標註資料出處，並明確告知：「如果不知道，請誠實說不知道。」
五、 進階技巧：把提示詞「說兩次」
把同一段提示詞完整貼上兩次（Prompt Repetition），就能在不拉長輸出內容、幾乎不加成本的情況下，顯著提升很多 LLM 的表現。
這是因為多數模型是因果語言模型，注意力是「單向」的，模型在讀前半段（例如問題）時看不到後半段（例如背景文章），所以會出現理解力不足的情況。若把整段「問題＋背景」重複一次，模型在讀「第二輪的問題」時，前面那一整輪「問題＋背景」已經都在它的「過去」裡了，等於用很粗暴的方式，逼它在同一個序列裡可以注意到所有 token。
六、Google 官方推薦：PTCF 框架
這是 Google 針對 Workspace Gemini 推出的指令標準模組：
- 角色 (Persona)：設定 AI 應扮演的角色、職位或身分。例如：你是一位 [產業] 的專案經理。
- 任務 (Task)：明確指出您希望 AI 執行的具體工作。這是提示詞中最重要的部分，請務必包含明確的動詞或指令（例如：撰寫、總結、改變語氣等）。
- 背景資訊 (Context)：提供相關的背景細節、參考資料或情境，讓 AI 根據這些資訊生成內容。例如：根據 [相關專案文件的細節]。
- 格式 (Format)：指定輸出的形式或呈現方式。例如：「限制使用列點方式呈現」 或「整理成表格格式」。
七、 逆向提示詞：將「感覺」結構化為指令
如果你看到一篇風格極佳、邏輯滿分的文章，卻不知道該如何下指令才能寫出類似的品質，那就讓 AI 幫你「反推」。這個方法能將模糊的感覺，轉化為可重複套用的結構化指令。
操作3步驟：
- 餵入範例： 找一段你非常喜歡的高品質內容（文章、社群貼文、商務信件等），直接貼給 AI。
- 下達任務： 請 AI 扮演「專業提示詞工程師」，分析該範例的語氣、敘事結構、邏輯與資訊密度。並要求 AI 寫出一段提示詞，讓你下次可以使用該提示詞生成極度類似風格的內容。
- 測試與微調： 拿這段反推出來的 Prompt 進行實測，若成果有落差，再針對特定細節（如：幽默感再多一點、段落再短一點）進行微調。
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