Claude進階技巧懶人包!7個提示詞,讓AI從答題機變「會反駁你」的思考夥伴
Claude進階技巧懶人包!7個提示詞,讓AI從答題機變「會反駁你」的思考夥伴

一則 X 貼文直接點破多數人的使用盲區:「90% 的人用 Claude 的方式,跟用『文法比較好的搜尋引擎』沒兩樣。」

這篇由 X 用戶 @sharbel 發布的長串推文,整理出 12 個 Claude 進階技巧,引發大量轉發與討論。

@sharbel的核心觀點很明確:把 Claude 當成「會反駁你的思考夥伴」,而不是一台更聰明的答題機。他讓 Claude 先問問題、建框架、挑毛病,最後才產出內容。

為什麼換個問法,結果差這麼多?

AI 語言模型的本質是「補全機器」:你給它什麼方向,它就往那個方向延伸。

當你問「幫我寫一份報告」,它補全的是「一份通用報告的樣子」;當你問「用一個看過 400 份報告的投資人視角,告訴我哪裡會讓人失去耐心」,它補全的是「一個挑剔專家的思考模式」。

因此,提問的精準度直接決定了輸出的深度。以下從 @sharbel 的 12 個技巧中,精選 7 個對知識工作者最實用的方法,每個都附上可直接複製的提示詞。

怎麼讓 Claude 幫你找出決策盲點?

告訴 Claude 你已經做了某個決定,然後請它全力反駁。這不是要它唱反調,而是要它用最強的論據來攻擊你的立場,幫你看見自己看不到的角落。

我已經決定要做 [X]。請你用最強的論據,全力論證這個決定為什麼是錯的。不要客氣,把每一個可能的風險和反對理由都列出來。

怎麼讓 AI 寫出「像你說的話」而不是範本?

多數人直接對 Claude 說「幫我寫一段介紹」,得到的永遠是通用語氣。@sharbel 的做法是:先讓 Claude 訪談你,等它真正理解你想表達什麼之後,再開始寫。

先問我問題,直到你完全理解我想表達的內容。在那之前,不要寫任何東西。

Claude 通常會問 6 到 10 個針對性問題,釐清你的目標、語氣偏好和核心觀點。完成訪談後產出的內容,會更接近「你自己會說的話」,而不是 AI 範本。

如何模擬特定讀者來審視你的內容?

寫完簡報、提案或文章後,與其自己反覆檢查,不如讓 Claude 扮演你的目標讀者。關鍵是要給出具體的角色設定,包含背景、經驗值和耐心程度。

請以一位看過 400 份新創簡報的早期投資人身份閱讀這份內容。告訴我,你在哪裡開始失去耐心?哪些段落讓你覺得這團隊沒想清楚?

你可以替換角色:技術主管、財務長、第一次使用產品的消費者。每個角色會從不同的框架來挑毛病,這比自己反覆修改有效得多。

怎麼讓 Claude 永久記住你的寫作風格?

在 Claude 的 Projects 功能中,上傳 5 到 10 篇你自己寫的文章,然後加入一句指令。從此在這個 Project 中的每次對話,Claude 都會自動匹配你的語氣、句式和用詞習慣。

研究這些寫作範本,學習我的語氣與風格。在這個專案的所有回覆中,都請匹配我的語氣。

面對難以抉擇的決策,怎麼建立評估框架?

遇到複雜決策時,與其問 Claude「我該選 A 還是 B」,不如請它幫你建一套可重複使用的評估架構,包含評估標準、權重比例,甚至你可能遺漏的關鍵問題。

我需要在週五前決定 [具體決策]。以下是我正在權衡的變數:[列出變數]。請幫我建立一個決策框架,包含明確的評估標準、各標準的權重,以及一個我應該問但還沒問的關鍵問題。

怎麼在正式提出前,先讓策略「被攻擊過一輪」?

紅隊測試(Red Team)原為軍事演習概念,後被資安領域廣泛採用:派一組人專門攻擊自家系統,找出漏洞。@sharbel 把同樣的邏輯用在商業策略上,讓 Claude 扮演見多識廣的業界老手。

你是一位精明且見過世面的業界老手,看過 50 家公司用完全相同的策略失敗。請檢視以下方案:[貼入策略]。這個計畫會在哪裡崩盤?第 9 個月的失敗場景會是什麼樣子?

這個方法的價值在於:它強迫你在投入資源之前,先面對最壞的情境。

怎麼從「要一條魚」變成「要一支釣竿」?

@sharbel 整篇貼文最核心的觀念濃縮在最後一個技巧:不要只請 Claude 給你答案,要請它幫你建立一套可重複使用的系統。

幫我建立一套可重複使用的 [主題] 評估框架。我需要:一份檢核清單、一個評分表,以及每次評估時必問的 5 個核心問題。

舉例來說,你可以把「主題」換成「新市場機會評估」、「供應商選擇」或「內容企劃審核」。建出來的框架可以反覆使用,而不是每次都從零開始問 Claude。

這些技巧有什麼限制?

這 7 個方法都有一個共同前提:使用者必須對自己的領域有足夠的判斷力。

Claude 的反駁再精彩,你仍然需要能力分辨哪些是真正的風險、哪些只是表面上的擔憂。同樣地,模擬投資人視角只是近似值,不能取代真正與投資人對話的經驗。

此外,文中提到的 Projects 功能(上傳個人文章讓 Claude 學習你的風格、設定跨對話持續生效的指令),目前僅限付費方案(Pro 每月 20 美元起)使用。免費版用戶可以在單次對話中嘗試其他技巧,但無法跨對話累積上下文。

「多數人向 AI 要一條魚。你可以要一支釣竿。但幾乎沒有人這麼做。」工具沒有變,改變的是你提問的方式。

延伸閱讀:「全員AI」為何是AI轉型失敗的開始?華頓商學院教授:2種協作模式,才能真正釋放生產力

資料來源:@sharbel

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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