什麼是人工智慧提示？

如果你曾經對著聊天機器人輸入問題，然後心想「嗯，這跟我想要的不太一樣」 ，那麼你已經接觸到了人工智慧提示的藝術。獲得理想的結果並非靠什麼魔法，而是取決於你如何提問。只需幾個簡單的模式，你就可以引導模型進行寫作、推理、總結、計劃，甚至自我評估。沒錯，措詞上的細微調整就能帶來截然不同的結果。 😄

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什麼是AI提示？ 🤖

AI提示是指精心設計輸入，引導生成模型產生你真正想要的輸出。這可能包括清晰的指令、範例、約束條件、角色設定，甚至是目標格式。換句話說，你需要設計對話，讓模型更有可能準確地提供你所需的內容。權威指南將提示工程描述為設計和改進提示，以引導大型語言模型，並強調清晰度、結構性和迭代改進。 [1]

說實話，我們常常把人工智慧當成搜尋框。但這些模型只有在你告訴它們任務、受眾、風格和驗收標準時才能發揮最佳效果。這就是人工智慧提示的精髓。

優秀的AI提示需要具備哪些條件✅

• 清晰勝過巧妙——簡單明了的指示可以減少歧義。 [2]

• 語境至關重要——提供背景、目標、受眾、限制條件，甚至可以提供寫作樣本。

• 多舉例子，少說多做──幾個例子就能奠定風格和格式的基礎。 [3]

• 結構有助於建構－標題、要點、編號步驟和輸出模式指導模型的建構。

• 快速迭代－根據回饋結果改進提示，然後再次測試。 [2]

• 將問題分開問－先要求進行分析，然後再要求給出最終答案。

• 允許誠實－鼓勵模特兒在需要時說「我不知道」或詢問缺失的資訊。 [4]

這雖然不是什麼高深的學問，但複利效應卻是真實存在的。

AI提示的核心建構模組🧩

1. 說明：
   明確說明工作內容：撰寫新聞稿、分析合約、評論代碼。

2. 背景資訊
   包括受眾、語氣、領域、目標、限制條件以及任何敏感的注意事項。

3. 範例：
   新增 1-3 個高品質樣本來塑造風格和結構。

4. 輸出格式：
   請指定 JSON、表格或編號方案。請具體說明需要哪些欄位。

5. 品質標準
   定義「完成」：準確性標準、引用、長度、風格、要避免的陷阱。

6. 工作流程提示
   ：建議逐步推理或先草稿後編輯的循環。

7. 
   說「我不知道」或先提出澄清問題，這算是一種安全

迷你前後對比
修改前： 「為我們的新應用程式撰寫行銷文案。」
修改後： 「您是一位資深品牌文案撰稿人。請為3位重視節省時間的忙碌自由工作者撰寫3個落地頁標題。語氣：簡潔、可信、不誇張。5-7個字。輸出一個包含標題及其有效原因的。包含一個反例。

你實際會用到的主要AI提示類型🧪

• 直接提示：
  一條指令，上下文資訊極少。速度快，但有時不夠可靠。

• 少量提示法：
  提供幾個例子來教導模式。非常適合學習格式和語調。 [3]

• 角色提示：
  指派一個角色，例如資深編輯、數學輔導員或安全審查員，以塑造行為。

• 連鎖提示
  要求模型分階段思考：計畫、草擬、評論、修改。

• 自我批評提示：
  讓模型根據標準評估自身的輸出並解決問題。

• 工具感知提示：
  當模型可以瀏覽或執行程式碼時，告訴它何時以及如何使用這些工具。 [1]

• 護欄提示
  嵌入安全約束和披露規則，以減少風險輸出——就像保齡球館的緩衝球道：雖然有點吱吱作響，但很有用。 [5]

實用有效的提示模式🧯

• 任務三明治法
  ：首先提出任務，中間加入背景和範例，最後重申輸出格式和品質標準。

• 先提出批評意見，再提出創作要求。
  先要求進行分析或批評，然後再要求提供包含該批評意見的最終交付成果。

• 清單驅動：
  提供一份清單，並要求模特兒在最終確定之前確認清單上的每一項。

• 模式優先（Schema-First）：
  提供一個 JSON 模式，讓模型填滿它。非常適合結構化資料。

• 對話循環：
  邀請模型提出 3 個澄清問題，然後繼續。一些供應商明確建議採用這種結構化的清晰度和具體性。 [2]

小小的調整，就能帶來巨大的改變。你會看到的。

AI提示 vs. 微調 vs. 直接切換模型 🔁

有時，更好的提示可以提升品質。而有時，最快的方法是選擇不同的模型或針對特定領域進行一些微調。優秀的供應商指南會解釋何時需要使用提示進行工程設計，以及何時需要更換模型或方法。簡而言之：使用提示來建立任務框架並確保一致性，並考慮針對特定領域風格或大規模穩定輸出進行微調。 [4]

按領域劃分的範例提示🎯

• 行銷：
  您是資深品牌文案撰稿人。請為面向注重節省時間的繁忙自由工作者的電子郵件撰寫 5 個主題。主題應簡潔有力，字數不超過 45 個字符，並避免使用感嘆號。請以兩個列表格的形式呈現：主題，理由。其中包含一個打破常規、出人意料的選項。

• 產品
  經理：請將這些原始筆記整理成清晰的問題陳述、符合「給定-當-則」邏輯的使用者故事以及五步驟發布計畫。並標明不明確的假設。

• 支援：
  將這位沮喪的客戶留言轉化為安撫人心的回复，解釋解決方案並明確預期。保持同理心，避免指責，並附上一個有用的連結。

• 統計
  假設，然後對其進行批判性分析。最後提出一種更穩健的方法，並附上詳細的步驟說明和簡短的偽代碼範例。

• 簡單易懂的語言
  ，為非法律人士概括這份合約。僅需列出要點，無需提供法律建議。請用淺顯易懂的語言指出所有賠償、終止或智慧財產權條款。

這些是可以根據需要調整的模板，而不是死板的規則。我想這一點顯而易見，但還是要強調一下。

對比表格 - AI提示選項及其優勢所在📊

是的，桌子有點不平。現實生活也是如此。

AI提示中常見的錯誤以及如何修正它們🧹

1. 含糊不清的問題：
   如果你的提問聽起來像是在敷衍，那麼輸出結果也會如此。請新增受眾、目標、時長和格式等資訊。

2. 沒有例子。
   當你想表達一種非常具體的風格時，請舉例說明。哪怕只是一個很小的例子。 [3]

3. 提示訊息
   過長或缺乏結構會使模型感到困惑。請使用分段和要點式表述。

4. 跳過評估步驟。
   務必檢查事實性陳述、偏見和遺漏。在適當情況下，請提供引用。 [2]

5. 忽視安全隱憂。
   請謹慎對待可能引入不受信任內容的指令。瀏覽或從外部頁面取得資料時，提示注入和相關攻擊是真實存在的風險；請設計防禦措施並進行測試。 [5]

無需猜測即可評估快遞品質📏

• 預先定義成功標準：
  準確性、完整性、語氣、格式合規性以及可用輸出所需時間。

• 使用檢查清單或評分標準
  ，請模特兒在交回最終作品之前根據標準進行自我評分。

• 消融並比較：
  每次只改變一個提示元素，並測量差異。

• 嘗試不同的型號或溫度。
  有時最快的解決方法是更換型號或調整參數。 [4]

• 追蹤錯誤模式：
  幻覺、範圍蔓延、受眾錯誤。編寫反提示，明確阻止這些錯誤。

AI提示中的安全、倫理和透明度🛡️

良好的提示應包含降低風險的限制條件。對於敏感話題，應要求提供權威來源的引用。對於任何涉及政策或合規性的內容，應要求模型提供引用或說明。成熟的指南始終提倡使用清晰明確的指示、結構化的輸出以及迭代改進作為更安全的預設。 [1]

此外，在整合瀏覽或外部內容時，應將未知網頁視為不可信內容。隱藏或對抗性內容可能會誘使模型得出錯誤結論。建構能夠抵禦這些伎倆的提示和測試，並在關鍵問題上保持人工審核。 [5]

強大的AI提示快速入門清單✅🧠

• 請用一句話概括任務。

• 新增受眾、語氣和限制條件。

• 請舉1-3個簡短的例子。

• 指定輸出格式或模式。

• 先問步驟，再問最終答案。

• 需要進行簡短的自我批評並提出改進意見。

• 如有需要，允許它提出澄清問題。

• 根據發現的不足之處進行迭代……然後儲存最佳提示。

哪裡可以了解更多信息，又不會陷入專業術語的泥沼🌊

權威的廠商資源能幫你撥開迷霧。 OpenAI 和微軟都提供了實用的提示指南，其中包含範例和場景建議。 Anthropic 則解釋了何時應該使用提示，何時應該嘗試其他方法。如果你想獲得直覺以外的第二意見，不妨瀏覽一下這些資料。 [1][2][3][4]

太久沒讀了，最後想說幾句🧡

人工智慧提示是將一台聰明但思維僵化的機器變成得力助手的秘訣。告訴它任務是什麼，展示模式，確定格式，並設定品質標準。稍作迭代。就這麼簡單。剩下的就是練習和經驗積累，以及一點堅持。有時你會想太多，有時你會描述得不夠具體，偶爾你會編造出一個關於保齡球道的奇怪比喻，但效果卻出奇的好。堅持下去。平均和卓越水平之間的差距，通常就在於一個更好的提示。

參考

1. OpenAI - 工程指南：閱讀更多

2. OpenAI 幫助中心 - ChatGPT 的提示工程最佳實踐：閱讀更多

3. Microsoft Learn - 提示工程技術（Azure OpenAI）：閱讀更多

4. 人類學文件 - 工程概覽：閱讀更多

5. OWASP GenAI - LLM01：快速注射：了解更多

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