提升對話品質！必學 Prompt 技巧（上）

在這個 AI 快速發展的時代，「AI 提示工程」（Prompt Engineering）已經成為每個想善用人工智慧的專業人士必學的技能。你是否曾經遇過AI回答不夠精準、內容不夠貼近需求？其實，關鍵就在於我們如何設計提示語（Prompt）與互動模式。這篇文章，我會用輕鬆又專業的角度，帶你認識幾種必學的LLM 互動技巧與提示模式，讓你和 AI 的對話品質大幅提升！

AI 提示工程是什麼？輕鬆掌握 Prompt Engineering 核心概念

說到「AI 提示工程」，你可以把它想像成一門設計「AI 對話設計」的藝術。

所謂 Prompt Engineering，就是根據不同的需求，設計出能讓AI給出最精準回應的提示語設計。

舉例來說，當我們希望 AI 幫忙寫一封正式的 Email、產生流程圖，甚至是協助查核事實，背後其實都需要一套精心設計的提示語。

為什麼提示語設計這麼重要？因為 AI 的理解力雖然強大，但還是需要明確的指令和結構。只要善用 AI 提示工程，我們就能大幅提升 AI 的回應品質，讓它成為真正的工作夥伴！

自訂暗語與模板輸出：打造專屬 AI 互動語言

在 AI 提示工程裡，有一個很有趣的技巧叫做「Meta Language Creation」，也就是自訂你和 AI 之間的暗語。舉例來說，你可以定義一組專屬語法，例如「2 -> 3」代表某種函數映射關係。這種做法的好處是高度自訂，讓AI能更精準地理解你的需求。不過，設計時一定要保持語言結構清晰，否則AI可能會誤解你的意思。

另一個常見的技巧是「模板輸出（Template）」。這種方式就是預先設定好格式，讓AI自動填入變數。例如：「Hello [NAME], your account [ACCOUNT_ID]...」。這種方法能確保輸出一致性，非常適合正式通訊或自動化通知。不過，模板太過剛性時，可能會限制AI在複雜情境下的靈活應對。

角色扮演與視覺化描述：讓 AI 成為你的專業助手

你知道嗎？只要善用「Persona（角色扮演）」模式，AI 就能搖身一變成為各種專業角色。舉例來說，當你需要財務建議時，只要設定 AI 為「財務顧問」，它就能根據這個角色提供更貼近專業領域的建議。不過，要注意AI有時可能會基於錯誤假設給出不夠精確的資訊，這時就需要我們進行適當的 AI 問題優化。

此外，「視覺化描述（Visualization Generator）」也是一個很實用的提示模式。像是利用 PlantUML 這類語法，讓 AI 自動把複雜資訊轉換成流程圖或圖像。這對於技術領域來說特別有幫助，能讓資訊一目了然。不過，這類工具通常需要使用者有一定基礎，學習成本相對較高。

步驟指引與自動化輸出：讓AI成為你的流程助理

在日常工作中，我最常用的提示模式之一，就是「步驟指引（Recipe）」。這種方式會讓 AI 用明確步驟列出操作指南，例如：「1. 安裝 Apache 2. 設定防火牆」。這不僅能簡化複雜任務，還有助於流程標準化。不過，過於簡化有時可能忽略細節或例外情況，這時就需要我們再補充說明。

再來是「自動化輸出（Output Automater）」。這個模式讓AI直接產生腳本或批次指令（像是 Bash 腳本），大幅提升工作效率，減少手動操作。不過，這類自動化內容一定要嚴格驗證，避免錯誤影響執行結果。

提升互動品質的關鍵技巧：問題優化與多元解法

最後，我想分享兩個提升 AI 互動品質的關鍵技巧。第一個是「問題優化（Question Refinement）」。有時候我們的問題太模糊，AI 就會給出不夠精準的答案。這時可以請 AI 主動協助優化問題，例如把「天氣如何？」改成「請提供台北市今天的天氣預報」。這樣一來，AI 的回應會更貼近我們的實際需求。

第二個是「多種解法（Alternative Approaches）」。當我們遇到複雜問題時，可以請 AI 同時提供不同的解決方案，例如：「節能方案：加強隔熱 vs. 改用節能電器」。這不僅能幫助我們從多角度思考，也有助於做出更全面的決策。

以上就是本次上篇的內容。下篇將繼續介紹更多進階的 AI 提示工程技巧，讓你在AI對話設計、Prompt Engineering、AI步驟指引等領域都能如魚得水。如果覺得有幫助，歡迎追蹤我們的Threads，持續獲得最新AI應用資訊！

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