許多人對 AI 的第一印象，是輸出品質難以預測：同樣的問題換個寫法，回答品質可能天差地別。其實問題可能不是出在 AI 大腦不給力，而是你跟它溝通的方式太「佛系」了。
Anthropic、OpenAI 與 Google 三家公司都有公開詳細的提示詞工程指南，其中有相當多共同、互通的邏輯，只要掌握這些原則，就能大幅降低 AI 回應的不確定性。
下面將這三家公司官方文件的核心內容整理成一份提示詞指南，以三個部分說明，分別為：符號的作用、通用策略，以及可直接套用的提示詞模板。
符號的作用：<>、-、*是什麼意思？
提示詞中的符號屬於標記語言（Markup Language），其作用是幫助模型解析資訊的層次關係。常用的有以下四種：
破折號與項目符號（- 或 *）
其主要作用在於拆解指令，將複雜的資訊切分為易於掃描的區塊。模型處理結構化列表的可靠度遠高於面對一整面冗長且無標點區隔的文字段落，這能有效防止模型在閱讀過程中遺漏細節。
星號與粗體語法（**文字**）
在多數 AI 工具都能識別的 Markdown 語法中，這代表著強調與高度優先順序。當我們將特定指令或關鍵字以粗體標示時，模型會將其視為核心重點，並在生成結果時賦予這些文字更高的處理權重。
角括號與 XML 標籤（<tags>）
這類標籤的作用如同標籤分類資料夾，是目前 Claude 與 Gemini 最推薦的格式。透過將「指令」、「背景」與「參考資料」分別封裝在不同的標籤內，可以明確區隔提示詞的不同維度，幫助 AI 釐清邏輯邊界，徹底避免模型產生誤解或發生指令與資料混淆的情況。
三反引號（ ```）
這是一個保護特定區塊的工具。它的目的是告訴模型：「這是一段程式碼或特定文字區塊，請完整保留其結構」。當我們不希望 AI 隨意重寫或更動內容，或是需要輸入程式範例進行分析時，使用三反引號能確保該內容時模型處理過程中保持原樣。
三大巨頭都認可：提示詞撰寫的7個原則
無論你使用的是 ChatGPT、Claude 還是 Gemini，以下是所有官方指南一致認可的提示詞優化策略：
1. 清晰且具體
AI 就像一位聰明但缺乏背景的新員工，應避免使用模糊的詞彙，並直接給予精確指令。我們可以將提示詞給一位不了解任務的同事看，如果連人都會困惑，模型也極大機率會產生誤解。對於複雜指令，建議使用編號列表來規定執行順序，並明確列出「應該做什麼」與「不要做什麼」的界線。
2. 提供範例
給 AI 看 3 到 5 個理想輸出的範例，效果通常優於純文字說明。範例需具備相關性與多樣性，並涵蓋可能的邊緣情況，以防模型過度擬合（Overfitting）單一模式。建議用 <examples> 標籤將範例群組化，這能幫助模型更清晰地捕捉任務的輸出模式。
3. 結構化內容
利用標記語言幫助模型精確區分指令、數據與限制條件，推薦的做法是使用 XML 風格的標籤（如 <context>、<instructions>、<input>），這對於處理長文本或複雜提示詞特別有效。這種結構化設計能幫助模型在長文本中精準定位指令，降低關鍵資訊被忽略的機率。
4. 賦予角色
給予 AI 一個特定的身分能有效定調回應的專業度與語氣。身分不要只寫頭銜，要同時包含角色的目標與思考方式。例如「具備 20 年經驗、專長於系統效能優化的軟體架構師」，比單純說「扮演工程師」更能引導模型產出有深度的內容。
5. 提供充足背景
將相關資料、專案細節與限制條件直接放入提示詞，不要假設 AI 具備背景知識。Google 文件另外建議，處理大量參考資料時，將資料置於提示詞前端、任務指令放在末端，來提升指令的達成率。
6. 拆解複雜任務
核心邏輯是將大型、籠統的任務拆解成細小的子任務。透過「鏈式提示」 （Prompt Chaining） 的方法，讓模型在前一步結果的基礎上繼續處理任務。面對需要深度邏輯的任務，可要求模型在正式回答前先進行規劃，或啟用「思考模式」（Thinking mode）。
7. 持續迭代
提示詞工程需要反覆嘗試與修正。如果發現模型無法理解特定任務，可以嘗試使用「類比任務」來引導。同時，善用參數調整也能優化產出：調高溫度」能增加回應的創意與多樣性，適合內容創作；而調低溫度則能讓產出更穩定、具備更高的確定性，適合用於程式開發或數據分析。
提示詞怎麼寫？專業模板快收藏！
將上述技巧整合後，一個專業的提示詞結構就出來了（可收藏並依據自己的需求修改）：
<role>
你是一位擅長 [特定技能] 的 [特定專家]。
[在此補充專業背景與特質，例如：擁有 10 年經驗，語氣專業且精煉]
</role>
<constraints>
[必須遵守的原則一]
[必須遵守的原則二]
[負向約束：絕對禁止發生的行為]
[語言/格式要求：例如：使用繁體中文]
</constraints>
<context>
[在此置入背景資訊、受眾分析、平台資訊或原始數據]
[模型會將此區塊視為「資料來源」，而非直接指令]
</context>
<task>
[清楚說明核心任務目標：你希望模型完成什麼？]
</task>
<steps>
[第一步：分析與思考路徑]
[第二步：核心執行動作]
[第三步：自查與最終優化]
</steps>
（複雜任務請在此拆解執行順序；或是啟用模型的思考模式，簡單任務可省略此區塊）
<format>
[指定輸出格式：例如 Markdown 表格、JSON、或具備特定層次的文字]
</format>
<examples>
[範例 1]
[範例 2]
</examples>
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本文初稿為AI編撰，整理．編輯/黃若彤
