什麼是提示詞 (Prompt)?
提示詞是我們給 AI 模型的指令。它不僅僅是「問問題」，更是設定條件、提供背景並引導 AI 產出特定結果的過程。
指令 (Instruction)
告訴 AI 具體要完成什麼任務。例如：「總結這篇文章」或「寫一封電子郵件」。
上下文 (Context)
提供背景資訊，幫助 AI 了解狀況。例如：「我們的目標受眾是 20-30 歲的年輕人」。
格式限制 (Format)
規範 AI 輸出的樣貌。例如：「以表格呈現」、「限制在 100 字以內」或「使用 Markdown 語法」。
CREATE 萬用提示詞框架
掌握框架可以幫助你在寫提示詞時不遺漏關鍵資訊。CREATE 框架是一個易於記憶的結構：
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C
Character (角色)： 賦予 AI 身份 (如：資深行銷專家)
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R
Request (請求)： 明確的任務目標
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E
Examples (範例)： 提供參考範本 (Few-shot)
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A
Adjustment (微調)： 語氣、風格設定 (如：幽默、專業)
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T
Type (類型)： 輸出格式 (如：清單、表格、程式碼)
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E
Extras (補充)： 其他限制條件 (如：字數限制、避開特定詞彙)
# Character
你現在是一位擁有十年經驗的專業履歷顧問。
# Request & Extras
請幫我優化以下工作經歷描述，使其更具吸引力，突出數據成效。請保持在 100 字以內。
# Examples
原版：負責公司社群媒體經營，粉絲增加。
優化版：獨立策劃社群媒體活動，於一季度內將活躍粉絲數量提升 150%，帶動流量轉換率增長 20%。
# Type & Adjustment
請以「原版」與「優化版」的【表格】格式輸出，語氣請保持專業自信。
進階提示詞技巧
給予範例 (Few-Shot Prompting)
大型語言模型擅長模仿。如果你想要特定風格的答案，最快的方法就是「給它幾個例子」，而不是試圖用文字描述風格。
高麗菜 -> 蔬菜
飛機 -> 交通工具
香蕉 -> [AI會自動接：水果]
思維鏈 (Chain of Thought, CoT)
面對複雜的邏輯或數學問題，要求 AI 「一步一步來思考」 (Let's think step by step)。這能強制 AI 展示推導過程，大幅降低出錯率與幻覺。
請計算 15 * 12 是多少？
請一步一步寫下你的計算過程，最後再給出答案。
上下文管理策略 (Context Management)
AI 模型有「Token 限制」（記憶容量限制）。如果對話太長，AI 會忘記前面的內容。有效的管理策略能確保對話品質。
定期摘要 (Summarization)
在長篇對話中，每隔一段時間請 AI：「請總結我們上面討論的核心結論與目前進度。」
然後在開啟新話題時，把這個「摘要」作為新的背景資訊貼給 AI，釋放寶貴的 Token 空間。
模組化輸入 (Modular Input)
不要把所有資料塞在一個巨大的提示詞中。將資訊分類：
【背景文件 A】...
【使用者數據 B】...
【任務目標】根據 A 和 B，產出...
使用明確的分隔符 (如 `###` 或 XML 標籤 `
系統提示詞 (System Prompt)
如果是使用 API 或自訂 GPTs，善用 System Prompt 來設定「絕對不可遺忘的規則」。
將 AI 的角色、核心原則、不該回答的問題寫在系統層級，這比在一般對話中不斷重複指令更有效率。
實戰演練：提示詞產生器差異對比
點擊下方標籤，看看「一般提示詞」與「優化後提示詞」在結構與預期輸出的巨大差異。