想要更快的研究速度、更清晰的草稿，或是更有效率的腦力激盪？學習如何與人工智慧溝通比想像中要簡單得多。只要在提問方式和後續追蹤上稍作調整，就能讓結果從平庸躍升至令人驚喜的佳作。不妨想像一下，你正在指導一位才華洋溢、從不睡覺、有時會憑感覺摸索、但又極度渴望清晰明確的實習生。你稍加引導，它就能提供幫助；你給予指導，它就能做得更好；如果你忽略上下文……它依然會胡亂猜測。你懂的。
「如何與人工智慧對話」指南，包含快速入門技巧、更深入的學習方法以及對比表格，方便您選擇合適的工具。如果您想快速瀏覽，可以從「快速入門」和「範本」部分開始。如果您想深入了解，那麼「深度解析」部分絕對不容錯過。
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如何與人工智慧對話 ✅
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明確目標－告訴模特兒「好」的具體標準是什麼。不是感覺，也不是希望或期望。
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上下文 + 約束- 模型在範例、結構和限制條件下表現更佳。提供者文件明確建議提供範例並指定輸出格式 [2]。
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迭代改進- 你的第一個提示是草稿。根據輸出結果對其進行改進；主要提供者的文件明確建議這樣做[3]。
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驗證和安全性——要求模型引用參考文獻、進行推理、自我檢查——而且你仍然要進行雙重檢查。標準的存在是有原因的[1]。
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將工具與任務配對－有些模型擅長編碼；有些則擅長處理長期背景或規劃。供應商的最佳實踐直接指出了這一點[2][4]。
說實話，很多「提示技巧」只不過是用友善的標點符號來表達結構化的思考方式而已。
快速綜合案例：
一位產品經理問： “寫一份產品規格說明？”結果：通用規格說明。
改進方案： 「您是資深產品經理。目標：加密共享規格說明。受眾：行動工程師。格式：一頁紙，包含範圍、假設和風險。限制：不引入新的身份驗證流程；列出權衡取捨。」
結果：一份可用的規格說明，明確了風險和權衡取捨——因為目標、受眾、格式和限制條件都已事先明確。
如何與人工智慧對話：5 個快速入門步驟 ⚡
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明確你的角色、目標和受眾。
例如：你是法律寫作輔導員。目標：精簡這份備忘錄。受眾：非法律專業人士。盡量避免使用專業術語，並確保內容準確無誤。 -
給予一個具體的任務，並說明限制條件。
將任務改寫至300-350字；增加三點式總結；保留所有日期；刪除模稜兩可的措詞。 -
提供上下文和範例。
貼上您喜歡的程式碼片段、樣式或簡短的範例。模型會遵循您展示的模式；官方文件稱這可以提高可靠性[2]。 -
要求提供推理過程或驗證方法。
簡單展示你的步驟；列出假設；指出任何缺失的資訊。 -
反覆迭代——不要接受初稿。
很好。現在壓縮 20%，保留簡潔有力的動詞，並在文中引用來源。迭代是核心最佳實踐，而不僅僅是經驗之談[3]。
定義（常用簡寫）
成功標準：衡量「好」的標準－例如，長度、受眾契合度、所需章節。
限制條件：不可協商的條件，例如「不提出新主張」、「APA 引用格式」、「≤ 200 字」。
背景資訊：避免猜測所需的最基本背景資訊－例如，產品概述、使用者畫像、截止日期。
比較表格：與人工智慧對話的工具（故意風格獨特）🧰
價格會變動。許多服務都提供免費套餐和可選升級。大致分類是為了保持資訊的實用性，避免資訊很快就會過時。
| 工具 | 最適合 | 價格（大致） | 為什麼它適用於此用例 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 一般推理、寫作；程式設計幫助 | 免費版 + 專業版 | 強大的指令遵循能力、廣泛的生態系統、多樣化的提示 |
| 克勞德 | 冗長的背景文檔，嚴謹的推理 | 免費版 + 專業版 | 擅長處理大量資訊和逐步思考；天性溫和 |
| Google雙子座 | 融合網路的任務、多媒體 | 免費版 + 專業版 | 檢索效果好；圖文結合檢索能力強 |
| 微軟 Copilot | 辦公室工作流程、電子表格、電子郵件 | 部分套餐包含 + 專業版 | 生活與工作息息相關－內建的實用限制 |
| 困惑 | 研究 + 引用 | 免費版 + 專業版 | 提供清晰明了的答案和來源；快速查找 |
| 中途 | 圖片與概念藝術 | 訂閱 | 視覺探索；與文字提示搭配使用效果更佳 |
| 愛倫坡 | 一個地方可以試用多種型號 | 免費版 + 專業版 | 快速切換；無需承諾的實驗 |
如果您要選擇模型：請根據您最關心的上下文（例如長文件、程式碼、使用資料的研究或視覺化）來選擇合適的模型。提供者的最佳實踐頁面通常會重點介紹其模型的優勢。這並非巧合[4]。
高影響力提示的剖析🧩
想要持續取得更好的結果，請使用這個簡單的結構：
角色 + 目標 + 受眾 + 格式 + 限制 + 背景 + 範例 + 流程 + 輸出檢查
您是資深產品行銷人員。目標：為一款注重隱私的筆記應用程式撰寫一份發布簡報。受眾：繁忙的高階主管。格式：一頁備忘錄，附標題。限制：使用簡潔明了的英語，避免使用習慣用語，確保所有聲明均可驗證。背景：請將產品概述貼在下方。例：模仿所附備忘錄的語氣。流程：按步驟思考；首先提出三個澄清問題。輸出檢查：最後列出五點風險清單和一個簡短的常見問題。
這種冗長的表達方式總比含糊不清的俏皮話強得多。
深度解析 1：目標、角色與成功標準 🎯
模型尊重明確的角色分工。明確助理是誰成功標準是什麼什麼。以業務為導向的提示指導建議預先定義成功標準－這有助於維持產出一致性，並更易於評估[4]。
實用技巧：先要求它提供一份清單。然後，讓它在最後根據這份清單進行自我評估。
深度解析 2：背景、限制與範例 📎
人工智慧並非擁有預知能力，它只是渴望辨識模式。你需要輸入正確的模式。將最重要的資訊放在首位，並明確定義輸出格式。對於較長的輸入，供應商文件指出，順序和結構會對長上下文中的結果產生顯著影響[4]。
試試這個微型模板：
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背景：最多三點概括狀況
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來源資料：貼上或附上
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操作： 3 個要點
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不要： 3顆子彈
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格式：特定長度、章節或模式
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品質標準： A+答案必須包含哪些內容
深度解析 3：按需推理 🧠
如果你想要的是深思熟慮的思考，那就簡明扼要地提出要求。要求對方提供一份簡潔的計劃或理由；一些官方指南建議，對於複雜的任務，應引導對方進行計劃，以提高其對指令的遵守程度[2][4]。
提示：
請依步驟編號規劃解題法。陳述假設條件。然後僅給出最終答案，並在最後附上五行文字的解釋說明。
小提示：並非越多論證文字越好。要兼顧清晰性和簡潔性，以免陷入自己建造的框架中而迷失方向。
深度解析 4：迭代的超能力🔁
把模型當作合作者來對待，並進行週期性的指導。可以要求它提供兩份風格迥異、語氣不同的草稿；或只要求提供大綱。然後再進行完善。 OpenAI 和其他機構都明確推薦這種迭代式完善方法—因為它行之有效[3]。
循環範例：
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請給我三個不同角度的輪廓方案。
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挑選出最強的部分，融合最佳部分，然後寫出初稿。
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刪減 15%，升級動詞，並加入一個帶有引證的懷疑論段落。
深度解析 5：防護措施、驗證與風險 🛡️
人工智慧可能很有用，但也可能出錯。為了降低風險，可以藉鏡現有的風險框架：明確利害關係、要求透明度，並增加公平性、隱私性和可靠性方面的檢查。 NIST人工智慧風險管理框架概述了可信度特徵和實用功能，您可以將其應用於日常工作流程。要求模型揭露不確定性、引用來源並標記敏感內容—然後由您進行驗證[1]。
驗證提示：
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列出最重要的三個假設。對每個假設，評估其置信度並註明來源。
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至少引用 2 個可靠來源；如果沒有，請明確說明。
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針對自己的答案提出一個簡短的反駁論點，然後加以調和。
深入分析 6：模特兒過度表演的危害——以及如何控制她們🧯
有時人工智慧會過於積極，增加你並不需要的複雜性。 Anthropic 的指南指出了過度設計的傾向；解決方法是設定明確的限制，明確規定「不要添加額外功能」[4]。
控制提示：
只進行我明確要求的變更。避免新增抽像或額外文件。保持解決方案簡潔且重點突出。
如何與人工智慧進行研究與執行方面的對話🔍⚙️
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研究模式：要求提供不同的觀點、信賴水準和引用文獻。要求提供簡短的參考文獻清單。技術發展迅速，因此務必核實任何關鍵資訊[5]。
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執行模式：明確格式要求、長度、語氣和不可協商的事項。要求提供檢查清單並進行最終的自我審核。保持簡潔明了且可測試。
多模態技巧：文字、圖像和資料🎨📊
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圖片描述：風格、拍攝角度、氛圍與構圖。如有條件，請提供 2-3 張參考圖片。
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對於資料任務：貼上範例行和所需的資料模式。告訴模型要保留哪些列，忽略哪些列。
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對於混合媒材作品：說明每部分內容的用途。 “一段引言，一張圖表，然後是一句用於社交媒體的簡短說明。”
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對於篇幅較長的文件：先把要點放在第一位；對於非常大的上下文，排序就顯得特別重要[4]。
故障排除：當模型側翻時🧭
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太籠統？新增範例、限制條件或格式框架。
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太冗長？設定字數限制，要求精簡成重點。
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沒理解重點？重新闡述目標並增加3個成功標準。
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捏造事實？要求提供來源並註明不確定性。要嘛引用來源，要嘛直接說「無來源」。
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語氣過於自信？需求對沖和信心評分。
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研究任務中出現幻覺？使用信譽良好的框架和主要參考資料進行交叉驗證；標準機構提供風險指導是有原因的[1]。
範本：複製、修改、使用 🧪
1) 利用資料進行研究
您是研究助理。目標：總結當前關於[主題]的共識。受眾：非技術專業人士。包含 2-3 個可靠的資料來源。過程：列出假設；指出不確定性。輸出：6 個要點 + 1 段綜合總結。限制：禁止推測；如果證據有限，請說明。 [3]
2) 內容撰寫：
您是編輯。目標：撰寫一篇關於[主題]的部落格文章。語氣：友好專業的語氣。格式：H2/H3標題，使用項目符號。長度：900-1100字。包含反駁論點部分。最後附上TL;DR（太長不看）總結。 [2]
3) 程式碼助理：
您是一位資深工程師。目標：在 [技術堆疊] 中實作 [功能]。限制：除非要求，否則不進行重構；注重程式碼清晰度。流程：概述方法，列出權衡取捨，然後寫程式碼。輸出：程式碼區塊 + 最少的註解 + 一個五步驟測試計畫。 [2][4]
4) 策略備忘錄
您是一位產品策略師。目標：提出 3 個改進 [指標] 的方案。包括優缺點、所需投入和風險。輸出：表格 + 5 個建議。加入假設；最後提出 2 個澄清問題。 [3]
5) 長文件審閱
您是一名技術編輯。目標：精簡附件文件。將原文置於上下文視窗頂部。輸出：執行摘要、關鍵風險、未決問題。限制條件：保留原文術語；不提出新的論點。 [4]
避免常見陷阱🚧
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諸如「讓它變得更好」這樣含糊不清的要求
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沒有限制條件，模型會透過猜測來填補空白。
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一次性提示，無需迭代。初稿很少是最佳版本－對人類來說也是如此[3]。
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對高風險輸出跳過驗證
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忽略了供應商明確告訴你哪些方法有效的指導。請閱讀文件[2][4]。
迷你案例研究：從模糊到清晰🎬
模糊提示：
請為我的應用程式寫一些行銷創意。
可能的輸出結果：零散的想法；訊號較弱。
使用我們提供的範本升級後的提示：
您是一位生命週期行銷人員。目標：為一款注重隱私的筆記應用程式設計 5 個激活實驗。受眾：第一週的新用戶。限制條件：不提供折扣；必須可衡量。格式：包含假設、步驟、指標和預期影響的表格。背景：用戶在第二天後流失；主要功能是加密共享。輸出檢定：在提出方案前提出 3 個澄清問題。然後提交表格以及一份 6 行的執行摘要。
結果：思路更加清晰，與實際成果緊密相關，並制定出可立即測試的方案。這並非魔法，而是清晰的思路。
如何在關鍵時刻與人工智慧對話🧩
當議題涉及健康、金融、法律或安全時，您需要格外謹慎。運用風險架構指導決策，要求提供引用來源，尋求第二意見，並記錄假設和限制條件。 NIST AI RMF是建立您自己的核查清單的可靠基礎[1]。
高風險事項清單：
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明確決策、危害情境和緩解措施
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需求引用並突顯不確定性
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進行反事實分析： “這怎麼可能是錯的呢？”
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採取行動前請先徵求專家意見。
最後總結：太長了，沒看完🎁
學習如何與人工智慧對話並非什麼神秘咒語，而是清晰表達的結構化思維。設定角色和目標，提供上下文信息，添加約束條件，要求其給出理由，迭代並驗證。這樣做，你就能得到出乎意料地有用的輸出——有時甚至令人驚訝。當然，模型有時也會偏離方向，但這沒關係；你只需輕輕引導它回到正軌即可。對話本身就是工作。沒錯，有時你可能會像廚師用了太多香料一樣，把比喻混雜在一起……但別擔心，調整一下，然後發布產品。
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預先定義成功
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請提供背景、限制條件和範例
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要求提供理由並進行核查
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迭代兩次
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將工具與任務配對
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核實所有重要事項
參考
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美國國家標準與技術研究院 (NIST) - 人工智慧風險管理架構 (AI RMF 1.0) 。 PDF
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OpenAI平台－快速工程指南。連結
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OpenAI 幫助中心 - ChatGPT 的提示工程最佳實務。連結
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人類學文件 - 促進最佳實踐（克勞德）。連結
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史丹佛 HAI - 2025 年人工智慧指數：技術性能（第二章） 。 PDF