AI已成為日常工作的重要工具，但相同問題不同人問出來的答案品質卻差異極大。數位時代創新長黃亮崢James邀請到GenAI年會策展人李慕約，深入探討如何透過提示工程（Prompt Engineering）有效提升與AI溝通的質量，為各種工作情境帶來十倍效率。

提示工程實質上有兩大面向：掌握特定關鍵字與用法，以及了解AI底層的運作邏輯。李慕約比喻這就像學習外語，既要會單字，也要理解文化背景。好的提示詞可以讓使用者即使用免費版AI，也能獲得比付費用戶更精準的結果。

現今已發展出三種主要AI形式：大型語言模型（如早期的ChatGPT-4）、推理模型（如ChatGPT-o1、DeepSeek R1）和擁有思維鏈（COT, Chain of Thought）能力的代理人模型（如ChatGPT Deep Research）。與它們溝通的方式也各有差異：語言模型需要更詳細的指令，推理模型則更重視問題定義的清晰度，代理人模型則會主動提問釐清需求後再執行任務。

李慕約提供了多個實用技巧，包括：
1. 測試比較不同提示方式的效果
2. 將複雜任務拆分為小步驟逐一完成
3. 要求AI列出修改內容，以確保關鍵資訊不被錯誤替換
4. 使用Meta Prompting（請AI先問問題釐清需求再回答）
5. 同時開兩個視窗比較AI回答，確保結果一致性

常見的System Prompt（系統提示）就像憲法一樣，是AI服務提供商設定的基本規則，決定AI的能力邊界與禁區。一般用戶無法直接修改，但了解這些規則有助於避免無效提問。

隨著AI技術快速發展，李慕約建議使用者不要過度依賴網路上的提示詞範本，反而應該培養清晰表達需求的能力、了解不同AI的特長，並持續測試比較。他強調，在快速演變的AI時代，能夠有效溝通需求將是最關鍵的競爭力。

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