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AI Prompt 提詞技巧大全：從入門到精通

AI Prompt 提詞技巧大全：從入門到精通

March 21, 2025

AI Prompt 提詞技巧大全：從入門到精通

1. 前言：AI提詞的藝術與科學

人工智能時代，我們不只是AI的使用者，更是與AI共同創造的夥伴。提詞（Prompting）是我們與AI溝通的橋樑，是解鎖AI潛力的鑰匙。掌握提詞技巧，就像學習一門新的語言，能夠讓我們更有效地利用AI工具，提升工作效率，釋放創意潛能。
本書將系統性地介紹AI提詞的各種技巧，從基礎的零樣本提詞到進階的思維鏈提詞和元提詞，從實用的CRAFT框架到精準的角色設定。無論你是AI新手還是資深用戶，都能在本書中找到提升AI使用體驗的關鍵方法。
在數位轉型的浪潮中，提詞技巧不僅是個人技能，更是組織競爭力的重要組成部分。讓我們一起探索AI提詞的奧秘，解鎖無限可能。

2. 生活中常用提詞範例

以下是10個一般人生活中常會用到的提詞範例，這些例子涵蓋了日常生活的各個方面，從美食探索到職業發展，從健康管理到技術支援。通過學習這些範例，你可以瞭解如何為不同場景構建有效的提示：

2.1 餐廳推薦提詞

你是專業美食顧問，請根據我想吃的義大利麵，推薦台北市3家評價最好的餐廳，並說明特色菜及價格區間。

2.2 旅遊規劃提詞

你是旅遊規劃專家，幫我規劃3天2夜的宜蘭行程，包含住宿建議、必去景點、美食推薦和交通方式，預算為每人5000元。

2.3 文章改寫提詞

你是專業文字編輯，請幫我改寫以下工作信件，使其更加專業、簡潔，並保持原意：[插入原文]

2.4 健身計劃提詞

你是健身教練，根據我的情況（30歲男性，體重80公斤，想減脂增肌，每週能運動3-4次，每次1小時），設計一個為期一個月的訓練計劃。

2.5 程式問題解決提詞

你是資深Python開發者，我的代碼出現了以下錯誤，請解釋原因並提供修正方法：[插入錯誤訊息和代碼]

2.6 學習計劃提詞

你是教育顧問，請為一位想在3個月內提升英語會話能力的上班族，制定每週學習計劃，包含學習資源推薦和練習方法。

2.7 產品比較提詞

你是3C產品專家，請比較最新的iPhone和Samsung Galaxy手機在以下幾個方面的差異：相機性能、電池續航、處理器效能、螢幕顯示，並給出適合不同用戶的購買建議。

2.8 菜單規劃提詞

你是營養師，請為一個需要控制血糖的糖尿病患者規劃一週的健康飲食菜單，要求營養均衡、美味，並標註每餐的碳水含量。

2.9 求職信撰寫提詞

你是職涯顧問，請根據我的背景（應屆畢業生，資訊管理系，有兩次實習經驗）為我撰寫一封申請數據分析師職位的求職信，突出我的優勢和熱情。

2.10 禮物建議提詞

你是禮物顧問，我要送禮給一位50多歲的女性長輩，她喜歡園藝和閱讀，預算1000-2000元，請推薦5個合適的禮物選項並說明理由。

3. 提詞方法分析

從上述範例中，我們可以歸納出以下常用的提詞方法：

mindmap
  root((提詞方法))
    角色設定
      定義AI身份
      賦予專業背景
      建立權威性
    任務明確化
      指定具體行動
      設定清晰目標
      避免模糊指令
    條件限制
      提供約束條件
      設定範圍邊界
      明確資源限制
    輸出格式指定
      結構化輸出
      數量限制
      格式模板
    背景提供
      情境描述
      相關資訊
      問題背景
    目標受眾說明
      定義最終使用者
      需求特點
      專業程度
    詳細參數列舉
      關鍵考量因素
      評估維度
      比較標準
    期望輸出量化
      具體數量
      篇幅長度
      深度要求
    情境描述
      使用場景
      特殊需求
      適用環境
    專業知識引導
      領域專業術語
      行業標準
      技術要求

3.1 角色設定

幾乎所有提詞都以定義AI的角色開始，如"你是專業美食顧問"、“你是旅遊規劃專家”。這種方法可以引導AI從特定專業角度思考問題。

3.2 任務明確化

清楚說明需要AI完成的具體任務，如"幫我規劃3天2夜的宜蘭行程"。明確的任務指令可以避免AI生成無關內容。

3.3 條件限制

提供相關條件或限制，如"預算為每人5000元"、“每週能運動3-4次”。這些限制條件幫助AI生成更符合實際需求的回應。

3.4 輸出格式指定

有些提詞明確要求了輸出的格式，如"推薦3家評價最好的餐廳"。格式指定可以使AI的回應更加結構化和易於閱讀。

3.5 背景提供

提供相關背景資訊，如"我的情況（30歲男性，體重80公斤）"。背景資訊可以幫助AI更好地理解問題的上下文。

3.6 目標受眾說明

指出內容最終使用者，如"為一位需要控制血糖的糖尿病患者"。這有助於AI調整內容的專業程度和關注點。

3.7 詳細參數列舉

列出需要關注的具體參數，如"相機性能、電池續航、處理器效能、螢幕顯示"。這種方法可以引導AI在回應中涵蓋所有重要方面。

3.8 期望輸出量化

明確指出期望的輸出數量，如"推薦5個合適的禮物選項"。量化要求可以控制AI回應的篇幅和詳細程度。

3.9 情境描述

描述使用情境，如"應屆畢業生，資訊管理系，有兩次實習經驗"。情境描述可以幫助AI理解問題的具體場景。

3.10 專業知識引導

透過提詞引導AI使用特定領域的專業知識，如"為一個糖尿病患者規劃…標註每餐的碳水含量"。這種方法可以激發AI運用其在特定領域的專業知識。

4. 大型語言模型（LLM）特性比較

不同的大型語言模型有各自的特點和適用場景，了解它們的差異可以幫助我們選擇最適合的模型並優化提詞策略。

4.1 主要LLM模型比較表

特性/模型	DeepSeek R1	DeepSeek V3	GPT-4	Gemini	Claude 2
模型架構	基於 Transformer 的改進架構	基於 Transformer 的改進架構	Transformer	Transformer	Transformer
參數量	10B	30B	175B	175B+	137B
訓練數據	多語言數據集，專注於亞洲語言	多語言數據集，專注於全球語言	多語言數據集，全球範圍	多語言數據集，全球範圍	多語言數據集，全球範圍
推理速度	快速推理，適合即時應用	快速推理，優化後更高效	中等推理速度	中等推理速度	中等推理速度
應用場景	客服、內容生成、亞洲市場	客服、內容生成、全球市場	通用 AI 任務、企業應用	通用 AI 任務、企業應用	通用 AI 任務、企業應用
多語言	支援亞洲語言（中文等）	支援全球主要語言	支援全球主要語言	支援全球主要語言	支援全球主要語言

4.2 模型特點視覺化

好的，為了讓 Mermaid 圖表更窄、更易於閱讀，我將其拆分成三個獨立的圖表，每個圖表專注於一個主要的 LLM 類型：DeepSeek、GPT 系列和其他主流模型。

4.2.1 DeepSeek 圖表：

graph TD
    A[DeepSeek] --> B[R1:10B];
    A --> C[V3:30B];

    B --> B1[亞洲語言];
    B --> B2[高性價比];
    B --> B3[快速推理];

    C --> C1[全球語言];
    C --> C2[高效推理];
    C --> C3[高可靠性];

4.2.2. GPT 系列圖表：

graph TD
    A[GPT系列] --> B[GPT-4:175B];

    B --> B1[全球數據];
    B --> B2[通用AI];
    B --> B3[企業應用];

4.2.3. 其他主流模型圖表：

graph TD
    A[其他模型] --> B[Gemini:175B+];
    A --> C[Claude 2:137B];

    B --> B1[全球語言];
    B --> B2[中速推理];

    C --> C1[全球語言];
    C --> C2[中速推理];

4.3 模型選擇建議

DeepSeek R1：適合需要快速回應、聚焦亞洲市場（特別是中文環境）的應用，參數量較小但效能優良，具有較高性價比。
DeepSeek V3：DeepSeek的升級版，參數量增加到30B，提供更強大的語言理解和生成能力，同時保持高效推理，適合需要高品質輸出的全球性應用。
GPT-4：參數量達175B，是功能最全面的大型語言模型之一，適合複雜的AI任務和企業級應用，支援全球主要語言。
Gemini：Google的大型語言模型，參數量超過175B，擁有強大的知識庫和推理能力，適合需要深度理解和分析的任務。
Claude 2：Anthropic開發的模型，參數量為137B，注重安全性和避免有害內容，適合需要高度控制和安全保障的應用場景。

4.4 心智圖：DeepSeek R1 與 V3 的主要特性

mindmap
  root((LLM比較))
    DeepSeek
      R1
        10B參數量
        高性價比
        快速推理能力
        專注亞洲語言
      V3
        30B參數量
        全球語言支援
        高效推理
        高可靠性
    其他主流模型
      GPT-4
        175B參數量
        全球範圍數據
        通用AI任務
      Gemini
        175B+參數量
        全球語言支援
        中等推理速度
      Claude 2
        137B參數量
        全球語言支援
        中等推理速度

5. 有效提詞的結構與技巧

5.1 良好的結構帶來良好的結果

在編寫提詞時，遵循某些結構原則可以顯著提高AI回應的質量。以下是幾個核心原則：

graph LR
    A[良好提詞結構] --> B(指令在前
參考文件在後)
    A --> C(命令後加冒號)
    A --> D(重要內容用星號強調)
    A --> E(使用井號標示標題)
    A --> F(參考文件用引號標記)

    B --> B1(先清楚說明指令
再提供參考資料)
    C --> C1(使用冒號清晰分隔
命令和內容)
    D --> D1(使用 **強調文字**
的格式強調重點)
    E --> E1(使用 #標題格式
組織多塊內容)
    F --> F1(使用 '參考文件'
格式標記資料)

5.1.1 指令在前，參考文件在後

先清楚說明指令，再提供參考資料。這樣可以確保AI首先理解任務，然後再處理相關資訊。

5.1.2 命令後方加上冒號

使用冒號清晰分隔命令和內容，如「請將以下內容翻譯成英文：」。這種明確的分隔可以減少歧義。

5.1.3 重要內容用星號強調

使用「強調文字」的格式強調重要內容。視覺上的強調可以引導AI注意關鍵點。

5.1.4 多塊內容使用井號標示

使用「# 標題」格式組織多塊內容。這種層次結構可以使提示更有條理。

5.1.5 參考文件用引號標記

使用「“““參考文件”""」格式標記參考資料。這種明確的分隔可以幫助AI識別哪些是參考資料，哪些是指令。

5.2 提升語言模型性能的方法

根據心智圖，提升語言模型性能可從以下方面著手：

mindmap
  root((提升LLM性能))
    基礎知識
      運用工具
        清晰指示
        工具選擇
        步驟說明
    記憶回憶
      思維鏈
        逐步推理
        問題分解
      角色扮演
        專業身份
        相關經驗
    預測準確性
      概念對齊
        術語統一
        定義清晰
      角色扮演
        專業視角
        領域知識
    價值對齊
      情緒勸索
        理解需求
        共情表達
        價值觀融合

5.2.1 基礎知識增強

提供運用工具的清晰指示，讓AI能夠調用適當的工具來解決問題。

5.2.2 記憶回憶能力提升

應用思維鏈和角色扮演技術助於模型記憶與理解。思維鏈鼓勵步驟化思考，角色扮演則賦予特定專業視角。

5.2.3 預測準確性強化

通過概念對齊和角色扮演提高預測的準確性。確保術語統一和定義清晰，同時從專業角度考慮問題。

5.2.4 價值對齊實現

運用情緒勸索使模型更能理解人類價值觀和情感需求，提供更符合人類期望的回應。

5.3 與AI溝通的三大要訣

graph TB
    A[與AI溝通三大要訣] --> B[角色設定
Role-play]
    A --> C[換位思考
理解能力邊界]
    A --> D[精準表達
情境與脈絡]

    B --> B1[定義專業角色]
    B --> B2[設定背景經驗]
    B --> B3[指定職位層級]

    C --> C1[了解模型限制]
    C --> C2[提供輔助資訊]
    C --> C3[選擇合適工具]

    D --> D1[5W1H1Q框架]
    D --> D2[明確問題範圍]
    D --> D3[提供具體情境]

5.3.1 角色設定 (Role-play)

角色設定是與AI有效溝通的核心要訣之一，包括以下要素：

清晰定義AI應扮演的角色：明確指出AI應該以什麼身份回答問題
專業背景描述：如「10年開發經驗」或「資深營養師」
職位描述：如「研發主管」或「專案經理」
行業經歷：如「大公司經歷」或「創業團隊經驗」

5.3.2 換位思考

換位思考要求我們理解AI的能力邊界，包括：

理解模型的限制：知道AI能做什麼和不能做什麼
提供不同類型的輔助資訊：根據需要提供文本、圖片、代碼等
選擇合適的模型和工具：根據任務複雜度選擇適合的AI模型

5.3.3 精準表達

精準表達注重情境與脈絡描述，可以使用5W1H1Q框架：

Where（在哪裡）：提供地點、環境資訊
What（是什麼）：明確說明任務或問題
Who（是誰）：相關人員或對象
When（何時）：時間點或時間框架
How（如何）：方法或過程要求
How many（多少）：數量或規模要求

6. CRAFT提詞架構深入解析

CRAFT架構是一種強大的AI提詞方法，包含五個核心元素：Context（背景脈絡）、Role（角色）、Action（行動）、Format（格式）和Target Audience（目標對象）。

CRAFT 架構總覽

graph TD
    A[CRAFT架構] --> B[Context 背景脈絡]
    A --> C[Role 角色]
    A --> D[Action 行動]
    A --> E[Format 格式]
    A --> F[Target Audience 目標對象]

Context & Role

graph TD
    B[Context 背景脈絡] --> B1[提供必要資訊]
    B --> B2[說明問題背景]
    B --> B3[建立知識基礎]

    C[Role 角色] --> C1[定義AI身份]
    C --> C2[賦予專業背景]
    C --> C3[設定經驗水平]

Action, Format & Target Audience

graph TD
    D[Action 行動] --> D1[具體任務步驟]
    D --> D2[明確行動指令]
    D --> D3[步驟順序說明]

    E[Format 格式] --> E1[輸出結構定義]
    E --> E2[呈現方式指定]
    E --> E3[格式要求說明]

    F[Target Audience 目標對象] --> F1[最終使用者]
    F --> F2[受眾特徵描述]
    F --> F3[專業程度說明]

6.1 Context (背景脈絡)

背景脈絡提供AI模型理解問題的必要資訊和知識基礎。有效的背景脈絡可以幫助AI生成更準確、更相關的回應。

淺層、中層與深層應用對比

應用層次	範例	效果
淺層應用	「我要參加一場商務會議。」	基本資訊，缺乏細節。
中層應用	「我將參加一場與外國客戶的商務會議，討論產品合作事宜。」	增加了會議的目的和參與對象。
深層應用	「我將參加一場與日本客戶的商務會議，討論我們新開發的智能家電產品合作事宜。這是我們首次與亞洲市場客戶洽談，對方公司是日本家電市場的領導品牌，非常重視產品品質和創新技術。」	提供全面詳盡的背景資訊，包括歷史、重要性和特殊考量。

pie title 背景脈絡提供的效果分佈
    "提高回應相關性" : 30
    "增強專業深度" : 25
    "減少誤解可能" : 20
    "提升結果準確性" : 15
    "建立知識共識" : 10

6.2 Role (角色)

角色定義AI應該扮演的專業身份，以提供更專業的回答。明確的角色設定可以引導AI從特定專業角度思考問題。

淺層、中層與深層應用對比

應用層次	範例	效果
淺層應用	「你是一位英文老師。」	基本角色定義。
中層應用	「你是一位有 10 年經驗的商業英文老師。」	增加了資歷和專業方向。
深層應用	「你是一位有 15 年經驗的商業英文專家，專長於跨文化商務溝通，曾協助多家跨國企業進行商務英語培訓，對亞洲與西方的商業禮儀和溝通差異有深入研究。」	詳細的專業背景、經驗和專長領域。

graph LR
    A[角色設定效果] --> B[專業視角]
    A --> C[知識深度]
    A --> D[回應一致性]
    A --> E[回應可信度]

    B --> B1[從專業角度
思考問題]
    C --> C1[調用相關
專業知識]
    D --> D1[保持專業
風格一致]
    E --> E1[增強回應
權威性]

6.3 Action (行動)

行動明確指出AI需要執行的具體步驟。詳細的行動指令可以引導AI按照預期方式完成任務。

淺層、中層與深層應用對比

應用層次	範例	效果
淺層應用	「幫我寫一封電子郵件。」	基本任務指令，缺乏細節。
中層應用	「幫我寫一封給客戶的電子郵件，說明產品延遲交付的情況。」	明確了目標受眾和內容重點。
深層應用	「請按照以下步驟幫我處理：1. 撰寫一封給日本客戶的商務道歉信，說明我們的產品因供應鏈問題將延遲兩週交付。2. 提供 3 個我們為彌補延遲可能提供的補償方案。3. 以禮貌且尊重的語氣，表達我們重視與他們合作的誠意。4. 確保信件格式符合正式商務信件標準，並考慮日本商業文化的特點。」	詳細的步驟說明，包括具體要求、數量和文化考量。

pie title 行動指令要素分佈
    "明確任務步驟" : 35
    "具體數量要求" : 20
    "完成順序" : 15
    "質量標準" : 15
    "文化考量" : 10
    "時間要求" : 5

6.4 Format (格式)

格式定義了AI應該如何組織和呈現內容。明確的格式要求可以使AI的回應更加結構化和易於閱讀。

淺層、中層與深層應用對比

應用層次	範例	效果
淺層應用	「以列表形式呈現。」	基本格式要求。
中層應用	「以正式信件格式呈現，包含標題、稱謂、正文和結尾。」	明確了文件類型和主要結構。
深層應用	「請以下列格式呈現：1. 開頭部分：使用正式日本商務信件格式，包含適當的敬語和問候語。2. 第一段：簡短說明來信目的。3. 第二段：詳細解釋延遲原因，但不超過 100 字。4. 第三段：列出補償方案，使用項目符號提高可讀性。5. 第四段：表達誠摯歉意和繼續合作的期望。6. 結尾：加上我的聯絡資訊和敬語。7. 全文使用簡潔明了的語言，避免技術術語。」	詳細的結構說明，包括每部分的內容要求、長度限制和語言風格。

graph TB
    A[格式要求類型] --> B[文件類型]
    A --> C[結構安排]
    A --> D[視覺呈現]
    A --> E[長度限制]

    B --> B1[報告/信件/簡報等]
    C --> C1[段落安排/章節劃分]
    D --> D1[項目符號/表格/粗體標註]
    E --> E1[字數/段落數量]

6.5 Target Audience (目標對象)

目標對象幫助AI了解內容最終面向的是誰，以調整適當的溝通方式。

淺層、中層與深層應用對比

應用層次	範例	效果
淺層應用	“面向客戶。”	基本受眾資訊
中層應用	“面向日本企業的高層管理人員。”	增加了地域和職位層級資訊
深層應用	“面向石田株式會社的採購部門經理池田先生，他是一位50多歲的資深經理，重視傳統商業價值觀，注重細節，偏好直接且有誠意的溝通風格。他精通英語但更欣賞合作夥伴能尊重日本文化的表現。”	詳細的個人資訊，包括文化背景、溝通偏好和專業特點

pie title 目標對象資訊的價值
    "調整專業程度" : 25
    "符合文化期望" : 20
    "匹配溝通風格" : 20
    "符合年齡特點" : 15
    "適應職業需求" : 15
    "考慮語言能力" : 5

7. 綜合應用示例

以下是綜合應用CRAFT架構的完整提詞示例：

7.1 生活健康飲食計劃

Context (背景脈絡)：
我是一名35歲的上班族，每天工作時間長達10小時以上，缺乏運動時間，有輕微高血壓問題，希望通過改善飲食習慣來提升健康狀況。我喜歡中式料理，但平時經常外食，很少自己下廚。

Role (角色)：
你是一位專精於亞洲飲食文化的臨床營養師，有15年的工作經驗，專門為忙碌的都市上班族設計可持續執行的健康飲食計劃。你熟悉各種控制血壓的飲食方案，並能提供具有實證基礎的營養建議。

Action (行動)：
1. 分析我目前的生活方式和健康問題
2. 設計一個為期7天的健康飲食計劃，包含三餐和零食
3. 提供適合外食時的健康選擇建議
4. 建議簡單易做且營養豐富的居家料理選項
5. 列出5種有助於降血壓的食物和其營養價值
6. 提供每週飲食追蹤表格，幫助我監控進度

Format (格式)：
1. 以清晰的標題和分段呈現
2. 使用表格展示7天的飲食計劃
3. 外食選擇和居家料理建議使用項目符號列表
4. 加入營養成分分析
5. 使用粗體標示重要資訊
6. 包含可列印的追蹤表格

Target Audience (目標對象)：
一位忙碌的都市上班族，有基本的營養知識但缺乏實踐經驗，希望透過簡單可行的飲食改變來改善健康，需要明確且易於執行的指導。

7.2 職場溝通技巧培訓

Context (背景脈絡)：
我是一家科技公司的人力資源經理，負責為公司30名新入職的年輕員工（大多是25-30歲的應屆畢業生）規劃職場溝通技巧培訓。團隊成員來自不同文化背景，將在跨國項目中合作。培訓時間為一天（6小時），需要兼顧理論和實踐。

Role (角色)：
你是一位擁有20年經驗的國際職場溝通顧問，曾為多家財富500強企業提供培訓服務，專長於跨文化溝通、衝突解決和團隊協作。你的培訓方法注重互動和實踐，並擅長設計適合年輕專業人士的學習體驗。

Action (行動)：
1. 設計一個6小時的職場溝通技巧培訓議程
2. 包含4-5個核心模塊，涵蓋跨文化溝通、有效郵件寫作、會議參與技巧和衝突解決
3. 為每個模塊設計一個簡短的理論介紹（15-20分鐘）
4. 為每個模塊創建1-2個互動練習或角色扮演活動
5. 設計一個團隊合作的綜合案例，讓參與者在培訓結束前應用所學
6. 提供評估方法來衡量培訓效果

Format (格式)：
1. 使用專業培訓計劃格式，包含目標、時間安排和所需材料
2. 每個模塊使用結構化框架：目標、理論、活動、反思
3. 提供視覺化的時間表
4. 包含參與者手冊大綱
5. 列出所有必要的準備工作和材料
6. 加入培訓師注意事項

Target Audience (目標對象)：
培訓對象是剛進入職場的年輕科技專業人士，他們擁有良好的技術知識但缺乏專業溝通經驗，需要實用而非理論化的指導，偏好互動式學習，注意力持續時間相對較短，對數字化工具和創新方法持開放態度。

8. 提詞技巧進階應用

8.1 迭代優化提詞

成功的提詞往往需要不斷調整。可以先提出基本提詞，然後根據AI的回應進行優化：

graph LR
    A[迭代優化流程] --> B[基本提詞]
    B --> C[AI回應]
    C --> D[分析結果]
    D --> E[調整提詞]
    E --> C
    D --> F[達到目標]

範例：文章寫作提詞的迭代優化

初始提詞：

幫我寫一篇關於人工智能的文章。

優化提詞：

你是一位科技趨勢分析師，請寫一篇2000字的文章，探討人工智能在未來五年內對醫療行業的影響，包含實際應用案例和可能的挑戰，文章面向對科技有基本了解但非專業人士的讀者。

再次優化提詞：

你是一位擁有醫療背景的科技趨勢分析師，曾參與多個AI醫療項目的開發。請寫一篇2000字的文章，探討人工智能在未來五年內對醫療行業的具體影響，聚焦於以下三個方面：
1. 診斷輔助系統的精確度提升
2. 個人化治療方案的智能推薦
3. 遠程醫療的AI應用

請包含至少3個已經在實施的實際案例（如IBM Watson在腫瘤學中的應用），以及2-3個可能面臨的技術和倫理挑戰。

文章應面向對科技有基本了解但非專業人士的讀者，使用簡明的語言解釋技術概念，避免過多專業術語。

請使用以下結構：
- 引言（約200字）
- 診斷輔助系統（約500字）
- 個人化治療方案（約500字）
- 遠程醫療AI應用（約500字）
- 挑戰與展望（約200字）
- 結論（約100字）

8.2 多角度思考提詞

要求AI從不同角度思考問題，可以獲得更全面的回答：

graph TD
    A[多角度思考提詞] --> B[明確角度數量]
    A --> C[定義各角度維度]
    A --> D[要求分別分析]
    A --> E[請求綜合比較]

    B --> B1[如:三種觀點]
    C --> C1[如:技術/倫理/經濟]
    D --> D1[各角度分開論述]
    E --> E1[綜合不同視角]

範例：投資分析多角度提詞

你是一位投資顧問，請從風險、報酬、流動性三個角度分析投資房地產與股票的差異，並針對不同年齡層投資者（25-35歲、35-50歲、50-65歲）給出建議。

對於每個年齡層，請考慮其典型的財務狀況、風險承受能力和投資目標。

請使用表格方式呈現各年齡段的建議資產配置比例，並提供具體的行動建議。

8.3 設定輸出條件提詞

明確設定輸出的長度、深度和複雜度：

pie title 輸出條件設定要素
    "長度限制" : 25
    "複雜度水平" : 20
    "專業程度" : 20
    "結構要求" : 15
    "語言風格" : 15
    "格式規範" : 5

範例：歷史解說條件提詞

你是歷史學家，請用500字左右，以中學生能理解的語言，解釋第二次世界大戰的起因和影響。

要求：
1. 避免使用過於專業的歷史術語
2. 按時間順序組織內容
3. 重點突出2-3個最關鍵的起因和影響
4. 使用簡短的段落和明確的標題
5. 加入1-2個能引起學生興趣的歷史小故事或趣聞

8.4 創意激發提詞

當需要創意內容時，可以設定特定的創意框架：

graph TB
    A[創意激發提詞] --> B[定義創意類型]
    A --> C[設定風格多樣性]
    A --> D[指定創意約束]
    A --> E[提供靈感來源]

    B --> B1[如:廣告/故事/設計]
    C --> C1[如:5種不同風格]
    D --> D2[如:字數/主題限制]
    E --> E1[如:參考元素/概念]

範例：廣告標語創意提詞

你是廣告創意總監，請為一款強調環保理念的新型電動自行車，設計5個不同風格的廣告標語，每個標語不超過10個字，風格包括：

1. 幽默風格
2. 感性訴求風格
3. 科技感強調風格
4. 挑戰性/激勵風格
5. 家庭溫馨風格

產品特點：
- 碳纖維車身，重量僅12kg
- 單次充電續航100km
- 使用可回收材料製造
- 每騎行100km可減少25kg碳排放
- 具有智能連接功能

請為每個標語提供簡短的創意說明，解釋其吸引力和目標受眾。

8.5 對比分析提詞

要求AI提供對比分析，幫助做出決策：

graph LR
    A[對比分析提詞要素] --> B[明確比較對象]
    A --> C[設定評估維度]
    A --> D[要求量化比較]
    A --> E[請求決策建議]

    B --> B1[如:兩種學習方式]
    C --> C1[如:5個評估角度]
    D --> D2[如:程度評分/百分比]
    E --> E1[如:適合不同人群]

範例：教育方式對比分析提詞

你是教育顧問，請對比分析線上課程和傳統課堂學習在以下五方面的差異：

1. 學習效果
2. 時間彈性
3. 互動性
4. 成本
5. 自律要求

請使用1-5分級評分系統（5分最高）對每個方面進行量化比較，並提供具體的優劣分析。

然後，針對以下三種不同學習風格和情況的學生，給出個性化建議：
- 視覺型學習者，時間有限的全職工作者
- 喜歡討論互動的社交型學習者，時間較為充裕
- 自律性強，偏好深度鑽研的獨立學習者

請以表格形式呈現量化比較，並在建議部分使用項目符號列出關鍵建議。

9. AI模型能力開發方法

根據前文資訊，以下是提升語言模型性能的四大核心方法：

mindmap
  root((AI能力開發方法))
    基礎知識增強
      運用工具
        清晰工具指導
        適當工具選擇
        步驟化工具使用
      資訊補充
        背景知識提供
        專業術語解釋
        相關理論框架
    記憶回憶增強
      思維鏈
        逐步推理過程
        問題分解策略
        中間結果輸出
      角色扮演
        專業角色設定
        領域經驗模擬
        專業視角思考
    預測準確性提升
      概念對齊
        術語統一定義
        明確需求表達
        避免概念混淆
      角色扮演
        專業人士思維
        領域標準參考
        專業判斷模擬
    價值對齊調整
      情緒勸索
        理解人類需求
        價值觀融合
        情感因素考量
      目標明確
        清晰目標定義
        期望結果表述
        標準條件設定

9.1 基礎知識增強

運用工具：提供明確的工具使用指導，讓AI能夠調用適當的工具來解決問題
- 清晰指示工具用途和使用方法
- 根據任務選擇合適的工具
- 提供步驟化的工具使用流程
資訊補充：提供足夠的背景知識和資訊，幫助AI更好地理解問題
- 補充專業領域知識
- 解釋相關概念和理論
- 提供參考資料和數據

9.2 記憶回憶能力

思維鏈：引導AI按照特定思考路徑逐步分析問題
- 將複雜問題分解為步驟
- 要求AI顯示中間推理過程
- 引導邏輯性分析
角色扮演：設定專業角色，協助AI從特定專業視角思考問題
- 模擬專業人士的思考方式
- 引入領域專業經驗
- 賦予特定知識背景

9.3 預測準確性

概念對齊：確保AI正確理解用戶提出的概念和需求
- 明確定義關鍵術語
- 澄清可能的歧義
- 建立共同理解框架
角色扮演：通過專業角色設定提高回答的專業性和準確性
- 從專業角度評估問題
- 應用領域專業標準
- 模擬專業判斷過程

9.4 價值對齊

情緒勸索：引導AI理解人類的情感需求和價值觀，提供更符合人類期望的回答
- 考慮情感因素
- 理解社會價值觀
- 調整回應滿足期望
目標明確：清晰定義任務目標和成功標準
- 明確期望結果
- 設定評估標準
- 提供優先級指導

10. AI提詞方法由淺入深

graph TB
    A[AI提詞方法] --> B[零樣本提詞]
    A --> C[少樣本提詞]
    A --> D[思維鏈提詞]
    A --> E[元提詞]

    B --> B1[無需範例
依賴預訓練知識]
    C --> C1[提供少量範例
上下文學習]
    D --> D1[逐步思考過程
推理能力增強]
    E --> E1[提詞生成提詞
反思與自我優化]

    style B fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style C fill:#e6f7ff,stroke:#333,stroke-width:1px
    style D fill:#d9f2e6,stroke:#333,stroke-width:1px
    style E fill:#fff2e6,stroke:#333,stroke-width:1px

10.1 零樣本提詞 (Zero-shot Prompting)

零樣本提詞是一種提示工程方法，其核心在於要求AI模型在沒有任何事先提供的範例或針對特定任務的訓練下，僅憑藉其預先存在的知識來生成回應。

10.1.1 核心原理

graph TD
    A[零樣本提詞核心原理] --> B[利用預訓練知識]
    A --> C[無需特定範例]
    A --> D[直接指令引導]

    B --> B1[模型已習得的
廣泛知識]
    C --> C1[避免示例偏見]
    D --> D1[清晰明確指令]

利用LLM在訓練階段所習得的廣泛知識
無需提供任何期望輸出的範例
模仿人類學習新事物的方式，運用既有知識解決新問題

10.1.2 運作方式

通過清晰且明確的自然語言提示來引導模型執行特定任務
模型基於預先習得的知識解釋任務並生成答案
利用模型內建知識在多個任務間進行泛化

10.1.3 核心原則

pie title 零樣本提詞核心原則重要性
    "清晰性和明確性" : 30
    "結構化指令" : 25
    "任務導向指導" : 20
    "提供相關背景" : 15
    "定義回應格式" : 10

清晰性和明確性：提示應盡可能清晰描述任務，避免模糊指令
結構化指令：將複雜任務分解為易於遵循的步驟
任務導向指導：專注於需要完成的工作，設定成功標準
提供相關背景：幫助模型理解任務要求和限制
定義回應格式：明確輸出的預期格式
使用自然語言：表達更自然和對話化的提示

10.1.4 優勢

靈活性：無需特定任務訓練數據，單一模型可執行多種任務
快速適應：無需耗時的重新訓練或微調
處理新情況：能應對以前未考慮過的任務
自訂行為：只需調整提示，無需修改底層模型
效率：節省時間和資源，無需大量特定任務數據
簡潔性：提示易於構建和理解

10.1.5 局限性

graph LR
    A[零樣本提詞局限性] --> B[準確性有限]
    A --> C[提示敏感性]
    A --> D[潛在偏差]
    A --> E[知識限制]

    B --> B1[複雜任務準確度低]
    C --> C1[對提示措辭敏感]
    D --> D1[可能繼承訓練數據偏見]
    E --> E1[新穎/專業領域知識有限]

準確性：可能不如針對特定任務訓練的模型準確
提示敏感性：對提示措辭非常敏感，微小變化可能導致不同結果
潛在偏差：可能表現出訓練數據中的偏見
知識限制：難以處理全新或複雜主題
上下文理解：可能難以捕捉特定上下文或細微差別

10.1.6 適用情境

缺乏標註數據的情況
快速原型設計或概念測試
簡單任務（如翻譯、摘要、基本問答）
廣泛的通用查詢

10.1.7 實際應用

graph TD
    A[零樣本提詞應用領域] --> B[文本分類]
    A --> C[情感分析]
    A --> D[資訊提取]
    A --> E[文本摘要]
    A --> F[翻譯]
    A --> G[內容生成]

    B --> B1[無需標註的分類]
    C --> C1[情感判斷]
    D --> D1[關鍵資訊提取]
    E --> E1[長文本縮減]
    F --> F1[語言間轉換]
    G --> G1[創意內容產出]

文本分類和情感分析
資訊提取和問答
文本摘要和內容生成
翻譯和自動內容審核
合成數據生成

10.1.8 零樣本提詞範例

請分析以下評論的情感是正面、負面還是中性：

"這家餐廳的食物味道非常美味，但服務態度確實讓人失望，等了40分鐘才上菜。"

10.2 少樣本提詞 (Few-shot Prompting)

少樣本提詞是一種提示工程技術，它在提示中提供少量範例（通常為2到10個）來引導語言模型對特定任務的回應。

10.2.1 核心運作原理

graph TD
    A[少樣本提詞原理] --> B[提供少量範例]
    A --> C[範例學習]
    A --> D[模式識別]

    B --> B1[通常2-10個範例]
    C --> C1[上下文學習]
    D --> D1[從範例識別模式
應用到新輸入]

在提示中提供少量範例（2-10個）
介於零樣本學習和完全監督微調之間
利用LLM從提示中直接學習範例的能力
範例作為模型輸入的延伸，協助提供更準確的輸出

10.2.2 範例運用方式

範例如同迷你數據集，調整模型回應
展示預期答案類型，指導模型遵循特定模式
提供上下文，提高輸出的準確性和相關性
模型從範例中識別模式和關係
實現上下文學習(In-Context Learning, ICL)

10.2.3 優勢

pie title 少樣本提詞優勢分布
    "提高準確性" : 25
    "減少數據需求" : 20
    "任務調整靈活" : 15
    "節省資源" : 15
    "對提示表達更穩健" : 15
    "快速部署" : 10

更高準確性：提供範例使模型更好理解特定任務
一致性：引導模型產生更一致的回應
任務調整：幫助LLM理解和執行新的特定任務
減少數據需求：通常僅需2-5個範例
節省資源：無需更新模型參數
可及性：使進階NLP能力更易於使用
靈活性：高效適應新任務
魯棒性：對不同提示表達方式更穩健
快速原型設計：無需廣泛重新訓練即可部署
資源效率：需要的範例更少，減少數據和計算需求

10.2.4 挑戰與缺點

graph LR
    A[少樣本提詞挑戰] --> B[過度擬合風險]
    A --> C[範例敏感性]
    A --> D[泛化能力有限]
    A --> E[計算負載增加]
    A --> F[偏差風險]

    B --> B1[過度適應提供範例]
    C --> C1[結果依賴範例品質]
    D --> D1[受模型訓練限制]
    E --> E1[處理範例增加計算量]
    F --> F2[近因偏差/多數標籤偏差]

過度擬合風險：模型可能過度適應提供的範例
範例敏感性：結果取決於範例品質和類型
泛化能力有限：受訓練數據和架構限制
可靠性不一致：取決於提示品質和相關性
計算負載增加：處理範例增加計算量
回應時間延長：可能影響使用者體驗
多數標籤偏差：傾向選擇頻繁出現的答案
近因偏差：後面的範例可能影響更大
上下文窗口限制：範例數量受模型窗口大小限制

10.2.5 選擇有效範例的策略

graph TD
    A[有效範例選擇策略] --> B[相關性]
    A --> C[多樣性]
    A --> D[清晰度]
    A --> E[一致格式]
    A --> F[範例數量]
    A --> G[排序考量]

    B --> B1[與任務直接相關]
    C --> C1[涵蓋不同情境]
    D --> D1[清晰明確範例]
    E --> E1[統一格式風格]
    F --> F1[通常2-8個足夠]
    G --> G1[考慮近因偏差影響]

確保範例與任務直接相關
使用多樣化範例，涵蓋不同方面和情境
選擇清晰明確的範例
保持一致的格式
考慮使用正面和負面範例
隨機排序範例減輕近因偏差
範例複雜度應與目標任務相符
通常使用2-8個範例即可
考慮將最佳範例放在最後

10.2.6 少樣本提詞範例

任務：判斷文本情感（正面/負面/中性）

範例1：
文本："這部電影太棒了，情節緊湊，演員表演出色。"
情感：正面

範例2：
文本："服務很慢，食物也不新鮮，價格卻很貴。"
情感：負面

範例3：
文本："天氣今天是晴天，溫度25度。"
情感：中性

現在分析：
文本："這家餐廳的食物味道非常美味，但服務態度確實讓人失望，等了40分鐘才上菜。"
情感：

10.3 思維鏈提詞 (Chain of Thought, CoT Prompting)

思維鏈提詞是一種強大的提示技術，引導大型語言模型展示逐步推理過程，而不僅是直接給出答案。

10.3.1 核心原理

graph LR
    A[思維鏈提詞原理] --> B[逐步推理]
    A --> C[問題分解]
    A --> D[透明思考過程]
    A --> E[自我校正]

    B --> B1[展示思考步驟]
    C --> C1[複雜問題拆解]
    D --> D1[使推理過程可見]
    E --> E1[識別並修正錯誤]

引導模型展示解決問題的思考過程
模擬人類解決複雜問題時的推理步驟
允許模型分解複雜問題為可管理的步驟
促進更深層次的理解和更準確的結果

10.3.2 實施方法

零樣本思維鏈：在提示中直接要求模型"一步步思考”
少樣本思維鏈：提供帶有思考步驟的範例，引導模型採用相似推理方式
自我一致性CoT：生成多個推理路徑，然後取多數答案

10.3.3 優勢

pie title 思維鏈提詞優勢
    "提高複雜問題解決能力" : 30
    "降低錯誤率" : 25
    "增強透明度" : 20
    "改進問題理解" : 15
    "提高可解釋性" : 10

提高複雜問題解決能力：特別適用於邏輯推理和多步驟計算
降低錯誤率：通過分解問題減少推理錯誤
透明度增強：使推理過程可見，方便審查
問題理解改進：幫助模型更全面地理解問題
可解釋性增強：用戶可以理解模型如何得出結論

10.3.4 應用領域

graph TD
    A[思維鏈提詞應用] --> B[數學問題]
    A --> C[邏輯推理]
    A --> D[複雜決策]
    A --> E[程式設計]
    A --> F[時間計算]

    B --> B1[方程式/代數/幾何]
    C --> C1[謎題/推論]
    D --> D1[多因素決策]
    E --> E1[算法設計/除錯]
    F --> F1[日期時間計算]

數學問題求解：方程式、代數、幾何問題
邏輯推理：謎題、邏輯難題、推論
複雜決策：多因素決策問題
程式設計：算法設計、代碼除錯
日期時間計算：日曆問題、時間跨度計算

10.3.5 思維鏈提詞範例

零樣本思維鏈提詞：

問題：小明有12個蘋果，給了小華3個，又給了小強5個，然後小明媽媽又給了小明2個蘋果。現在小明有多少個蘋果？

請一步步思考解決這個問題。

少樣本思維鏈提詞：

問題：如果8本書的價格是96元，那麼2本書的價格是多少？
思考過程：每本書的價格是96元÷8=12元。所以2本書的價格是12元×2=24元。

問題：小明有12個蘋果，給了小華3個，又給了小強5個，然後小明媽媽又給了小明2個蘋果。現在小明有多少個蘋果？
思考過程：

10.4 元提詞 (Meta Prompting)

元提詞是一種高級技術，指導AI如何生成自己的提示或優化現有提示，實現自我引導和提示優化。

10.4.1 核心概念

graph TD
    A[元提詞核心概念] --> B[提示優化]
    A --> C[自我反思]
    A --> D[提示生成]
    A --> E[元層次思考]

    B --> B1[優化現有提示]
    C --> C1[分析改進回應]
    D --> D1[自動生成提示]
    E --> E1[高階策略思考]

提示模型如何構建和優化提示
使AI反思如何最好地完成任務
結合自我批評和自我改進
提高提示效率和準確性

10.4.2 運作方式

指導生成提示：教導AI如何為特定問題創建最佳提示
提示優化：讓AI評估並改進現有提示
反思循環：AI分析其回應並進行自我調整
元層次思考：引導AI考慮不同的提示策略

10.4.3 優勢

pie title 元提詞優勢比例
    "自適應性" : 25
    "提示工程自動化" : 20
    "跨任務遷移" : 20
    "質量改進" : 20
    "提示知識增強" : 15

自適應性：模型能夠根據任務需求調整提示
提示工程自動化：減少人工提示設計
跨任務遷移：在不同領域應用提示知識
質量改進：通過反思提高輸出質量
提示知識增強：模型學習構建更好提示的模式

10.4.4 應用場景

複雜問題解決：需要多級思考的問題
創意內容生成：當一般提示不足時
提示優化研究：探索最佳提示結構
自動化提示工程：減少手動提示編寫工作
自我改進系統：能夠持續學習的AI系統

10.4.5 元提詞範例

我想要創建一個優質的提示，用於生成創意故事。作為提示工程專家，你能幫我設計一個結構良好的提示嗎？這個提示應該能夠引導AI生成原創的、引人入勝的短篇故事。

請在設計這個提示時考慮以下幾點：
1. 如何引導AI創造有深度的角色
2. 如何確保故事有引人入勝的情節
3. 如何激發創意和原創性
4. 應該包含哪些關鍵元素和結構

設計完提示後，請解釋你為什麼選擇這種結構，以及各部分如何協同工作來產生最佳結果。

10.5 零樣本與少樣本提詞比較

特徵	零樣本提詞	少樣本提詞
定義	僅依賴預先訓練的知識	在提示中使用少量範例進行引導
所需範例	無	少量（通常2-10個）
資料需求	不需要額外數據	需要少量相關範例
準確性	對於複雜或細微的任務可能較低	對於特定任務通常高於零樣本
提示敏感度	對措辭和清晰度非常敏感	由於範例的引導，敏感度較低
靈活性	對於廣泛的一般任務非常靈活	透過範例靈活地適應特定任務
可擴展性	高度可擴展	由於需要範例，可擴展性稍低
計算成本	較低	由於處理範例，成本較高
回應時間	較快	由於處理範例，可能較長
最佳使用情境	一般知識、簡單任務、快速原型設計	專業任務、特定輸出格式、數據有限
局限性	準確性較低、提示敏感、可能存在偏差	過度擬合風險、範例敏感、上下文窗口有限

11. 提詞方法對比與選擇指南

不同提詞方法各有優缺點，適用於不同場景。以下是選擇合適提詞方法的指南：

11.1 方法選擇決策樹

flowchart TD
    A[需要使用AI提詞] --> B{任務複雜度?}
    B -->|簡單任務| C{有相關範例?}
    B -->|複雜任務| D{需要逐步推理?}

    C -->|沒有| E[零樣本提詞]
    C -->|有| F[少樣本提詞]

    D -->|是| G{有範例?}
    D -->|否| H{需要自優化?}

    G -->|有| I[少樣本思維鏈]
    G -->|沒有| J[零樣本思維鏈]

    H -->|是| K[元提詞]
    H -->|否| L[CRAFT架構提詞]

11.2 方法優勢比較

提詞方法	最適合場景	實施難度	資源需求	輸出質量
零樣本提詞	一般知識、簡單任務	低	低	中
少樣本提詞	特定任務、有少量範例	中低	中	高
思維鏈提詞	複雜推理、數學問題	中	中高	很高
元提詞	提示優化、自適應系統	高	高	極高
CRAFT架構	需要結構化、專業輸出	中高	中	很高

11.3 選擇建議

graph TB
    A[提詞方法選擇建議] --> B[零樣本提詞]
    A --> C[少樣本提詞]
    A --> D[思維鏈提詞]
    A --> E[元提詞]
    A --> F[CRAFT架構]

    B --> B1[快速回應
一般性問題
無相關範例]
    C --> C1[有高品質範例
需要一致性
特定領域任務]
    D --> D1[邏輯推理任務
多步驟計算
複雜問題解決]
    E --> E1[需要自我改進
提示優化
高度創意任務]
    F --> F1[高度結構化需求
專業性強輸出
明確背景和目標]

零樣本提詞：當你需要快速回應、處理一般性問題，或沒有相關範例時使用。
少樣本提詞：當你有高品質範例，並需要一致性輸出或處理特定領域任務時使用。
思維鏈提詞：當處理需要邏輯推理、多步驟計算或複雜問題解決的任務時使用。
元提詞：當你需要AI自我改進或優化提示，或處理高度創意性任務時使用。
CRAFT架構：當你需要高度結構化、專業性強的輸出，且有明確背景、角色和目標時使用。

12. 提詞最佳實踐摘要

基於所有提詞方法的研究，以下是通用最佳實踐：

mindmap
  root((提詞最佳實踐))
    明確性與具體性
      使用清晰語言
      避免模糊指令
      提供具體約束條件
    結構化指令
      分解複雜任務
      使用編號列表
      指定輸出格式
    角色設定與專業性
      定義AI角色
      提供專業背景
      設定相關經驗
    上下文提供
      給予背景資訊
      說明問題重要性
      分享限制條件
    反饋循環
      迭代改進提示
      分析結果調整
      實驗不同結構
    格式與風格指導
      指定輸出格式
      提供風格參考
      說明輸出期望
    提示調整技巧
      指令放在開頭
      使用分隔符
      具體且詳細

12.1 明確性與具體性

使用清晰、簡潔的語言
避免模糊不清的指令
提供具體的約束條件和期望

12.2 結構化指令

將複雜任務分解為步驟
使用編號列表或項目符號增加清晰度
指定輸出格式

12.3 角色設定與專業性

明確定義AI應扮演的角色
包含專業背景和經驗資訊
提供相關領域知識

12.4 上下文提供

給予足夠的背景資訊
說明問題的重要性或用途
分享相關限制條件

12.5 反饋循環

迭代改進提示
分析結果並調整
實驗不同提示結構

12.6 格式與風格指導

明確指定輸出格式
提供風格參考
使用範例說明期望的輸出形式

12.7 提示調整技巧

將指令放在提示開頭
使用分隔符（如###或”""）分隔不同部分
盡可能具體且詳細

13. 生活應用50例

以下是50個生活中不同領域的實用提詞範例，每個範例後標註了主要使用的提詞方法：

職場與專業發展

簡歷優化提詞：

你是一位資深職涯顧問，請檢視我的簡歷並提供改進建議，重點關注如何強調我的成就、使用更有影響力的動詞，以及如何更好地針對[目標職位]進行客製化。以下是我的簡歷內容：[插入簡歷]

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會議摘要生成：

你是專業會議記錄員，請將以下會議記錄整理成簡潔的摘要，突出關鍵決策、行動項目和負責人。格式應包括：會議目標、主要討論點、決策事項、待辦事項及負責人、下次會議時間。[插入會議記錄]

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業務計劃書撰寫：

你是商業策略顧問，請協助我為一家[產業類型]的初創公司撰寫一份商業計劃書大綱，包括市場分析、競爭優勢、營運模式、財務預測和風險評估等部分。

使用方法：角色設定、零樣本提詞、結構化指令

客戶溝通郵件：

你是客戶關係經理，請幫我撰寫一封專業郵件，通知客戶我們的產品價格將在下個月上調5%。郵件需要解釋原因（原材料成本增加），表達我們的歉意，並提供客戶一些優惠措施來減輕影響。語氣要專業但友善。

使用方法：角色設定、情境描述、CRAFT架構

專業技術解釋：

你是一位資深軟體工程師，請用非技術人員能理解的語言解釋什麼是"區塊鏈技術"，包括其工作原理、主要優勢和潛在應用，避免使用行業術語，並使用生活中的比喻來幫助理解。

使用方法：角色設定、目標受眾說明、零樣本提詞

教育與學習

學習計劃制定：

你是教育規劃專家，請為一位準備TOEFL考試的大學生制定8週的學習計劃，目標分數是100分（滿分120）。現在的水平是75分。計劃應包括每週學習重點、推薦資源、每日學習時間分配和進度追蹤方法。

使用方法：角色設定、條件限制、CRAFT架構

概念解釋：

你是一位高中物理老師，請用簡單易懂的方式解釋"相對論"的基本概念，適合15-16歲的學生理解。包括一些生活中的例子和可能的應用，並設計3個思考問題來促進理解。

使用方法：角色設定、目標受眾說明、零樣本提詞

論文大綱創建：

你是學術寫作顧問，請幫我為一篇關於"人工智能對就業市場的影響"的研究論文創建詳細大綱。論文長度約5000字，目標讀者是大學經濟學專業學生。大綱應包括引言、文獻回顧、研究方法、主要討論部分、結論和參考文獻格式。

使用方法：角色設定、條件限制、CRAFT架構

教案設計：

你是小學教育專家，請為三年級學生設計一堂關於"水循環"的45分鐘科學課。包括教學目標、所需材料、教學活動步驟、互動環節、評估方法和延伸活動。注重動手實驗和參與式學習。

使用方法：角色設定、格式指定、CRAFT架構

知識點記憶技巧：

你是記憶力優化專家，請提供5種有效的記憶技巧，幫助醫學生記住人體解剖學中大量的術語和結構。包括每種技巧的具體例子和應用方法。

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健康與健身

健身計劃定制：

你是私人健身教練，請根據我的情況（30歲男性，身高175cm，體重85kg，目標是12週內減重8kg，每週可健身4次，每次1小時，有輕度膝蓋疼痛）設計一個全面的健身計劃，包括有氧訓練、力量訓練和飲食建議，包括有氧訓練、力量訓練和飲食建議。請詳細列出每週訓練安排、動作組數和重量建議，以及每日營養攝入目標。

使用方法：角色設定、條件限制、CRAFT架構

飲食計劃設計：

你是臨床營養師，請為一位患有2型糖尿病的50歲女性設計一週的飲食計劃。她的活動水平適中，需要控制血糖、降低體重（目前BMI為28），同時解決常感疲勞的問題。請包含三餐和兩次零食的具體食物選擇、份量和營養成分分析。

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症狀分析指導：

你是家庭醫學醫師，我最近出現了[症狀描述]。請幫我分析可能的原因，建議哪些居家護理措施可以嘗試，以及何時應該尋求專業醫療幫助。注意，你應該提供教育性資訊而不是診斷或治療建議。

使用方法：角色設定、任務明確化、零樣本提詞

冥想引導腳本：

你是冥想指導師，請為初學者創作一段10分鐘的冥想引導腳本，主題是減輕工作壓力。腳本應包括呼吸引導、身體掃描和正念觀察，語調應平靜舒緩，指令清晰簡單。

使用方法：角色設定、條件限制、零樣本提詞

睡眠改善計劃：

你是睡眠專家，我最近工作壓力大，難以入睡且常在凌晨醒來。請制定一個14天的睡眠改善計劃，包括睡前習慣調整、環境優化建議、放鬆技巧和白天活動調整。計劃應循序漸進，每天有明確的行動項目。

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生活管理與組織

週計劃優化：

你是時間管理顧問，請幫我優化我的週計劃安排。我是一名全職工作的單親父親，同時在進修線上課程。工作時間是週一至週五9:00-18:00，週二和週四晚上19:00-21:00有線上課程，需要每週安排至少3次健身、孩子的課外活動接送、家務和學習時間。

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家庭預算規劃：

你是個人理財顧問，請幫我設計一個月度家庭預算計劃。我們是四口之家（兩個成人、兩個孩子），月收入總計15000元，需要涵蓋住房貸款（5000元）、日常開銷、教育費用、交通、娛樂和儲蓄目標。請提供各類別合理分配比例，以及追蹤和優化預算的方法。

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旅行行程規劃：

你是旅遊規劃專家，請為一個喜歡歷史和美食的四人家庭（包括兩個10-12歲的孩子）規劃一個5天4夜的京都之旅。預算中等（不含機票的情況下每人每天預算約1000元），希望體驗當地文化但避免過度擁擠的景點。行程包括每日活動建議、交通方式、用餐推薦和住宿區域建議。

使用方法：角色設定、條件限制、CRAFT架構

家居整理建議：

你是專業整理顧問，請為一個60平方米的小公寓提供空間優化和整理建議。公寓有一個小客廳、一間臥室、開放式廚房和一個小浴室，住有一個人和一隻貓。重點解決收納空間不足、物品堆積和視覺雜亂的問題。

使用方法：角色設定、情境描述、零樣本提詞

生活習慣改善：

你是行為心理學家，我想要改掉拖延症的習慣。請設計一個30天的漸進式改變計劃，包括每日具體可行的小步驟、追蹤進度的方法、常見障礙的應對策略，以及如何建立長期持續的新習慣。

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創意與娛樂

故事創作提示：

你是創意寫作導師，請根據以下元素創作一個1500字左右的短篇故事：一把古老的鑰匙、一位失憶的老人、一家即將關閉的書店，以及一個雨夜。故事風格偏向魔幻現實主義，應該有一個出人意料但合理的結局。

使用方法：角色設定、詳細參數列舉、少樣本提詞

活動策劃：

你是派對策劃師，請為一位即將滿30歲的科技公司員工策劃一個有趣的生日聚會。他喜歡桌遊、80年代復古文化和日本料理。預算約5000元，預計15-20位賓客參加。需要包括主題建議、活動流程、餐飲安排、遊戲或互動環節，以及裝飾構想。

使用方法：角色設定、背景提供、CRAFT架構

食譜創新：

你是一位創意廚師，請根據我冰箱中的食材（雞胸肉、花椰菜、藜麥、芒果、希臘優格和各種基本調味料）設計三道創新但簡單的健康晚餐食譜。每道食譜應包括準備時間、詳細步驟、營養資訊和可能的變化建議。

使用方法：角色設定、條件限制、零樣本提詞

角色扮演遊戲腳本：

你是角色扮演遊戲設計師，請為一個奇幻主題的團隊建設活動創建一個90分鐘的劇本。故事設定在一個魔法學院，10-12名參與者將扮演不同角色（如學生、教授、守護者）解決一個神秘事件。包括角色描述、情節發展、解謎元素和互動環節。

使用方法：角色設定、情境描述、CRAFT架構

藝術賞析指南：

你是藝術歷史學家，請為非專業人士創建一份印象派繪畫鑑賞指南。包括這一流派的歷史背景、主要特點、5位代表藝術家及其標誌性作品解析，以及欣賞印象派作品時應注意的元素和技巧。語言應淺顯易懂但不失專業性。

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技術與數字生活

技術問題排解：

你是IT支援專家，我的筆記型電腦最近出現了以下問題：開機後運行速度極慢、風扇聲音很大、有時會突然藍屏。這是一台3年的Windows筆電，主要用於辦公和輕度圖片編輯。請提供可能的原因診斷和分步故障排除指南，包括軟硬體解決方案。

使用方法：角色設定、背景提供、思維鏈提詞

智能家居設置建議：

你是智能家居顧問，請為一個三居室的公寓提供智能家居設置建議。預算為15000元，優先考慮提升能源效率、安全性和便利性。我們已有智能手機和WiFi網路，但沒有其他智能設備。請推薦具體產品、安裝順序和整合方案。

使用方法：角色設定、條件限制、CRAFT架構

數據分析解釋：

你是數據分析師，請幫我解釋以下客戶滿意度調查數據的主要發現和業務含義。數據顯示NPS從去年的65降至42，回應者中18-24歲群體的滿意度下降最明顯，產品易用性和客戶服務是投訴最多的兩個領域。請提供可能的原因分析和3-5個改進建議。

使用方法：角色設定、背景提供、思維鏈提詞

個人網站規劃：

你是網站設計顧問，請幫我規劃一個個人作品集網站。我是一名產品設計師，需要展示我的項目作品、技能和專業經歷。網站應該簡潔現代，重點突出視覺設計。請提供網站結構建議、必要頁面、內容組織方式和推薦的平台或工具。

使用方法：角色設定、情境描述、零樣本提詞

社交媒體策略：

你是社交媒體營銷顧問，請為一家新開的本地有機麵包店制定一個30天的社交媒體啟動策略。目標是提高本地知名度和吸引首批顧客。策略應包括平台選擇建議、內容主題日曆、發帖頻率、互動策略和簡單的效果追蹤方法。

使用方法：角色設定、條件限制、CRAFT架構

溝通與人際關係

衝突解決建議：

你是衝突調解專家，我最近與一位同事在專案方向上有分歧，導致工作氣氛緊張。我認為應該優先確保產品質量，而他更關注按時交付。我們都是團隊的資深成員，需要繼續合作。請提供促進建設性對話和找到共識的具體策略。

使用方法：角色設定、背景提供、零樣本提詞

重要對話準備：

你是溝通教練，請幫我準備一場與老闆的談話，主題是申請加薪。我在公司工作了兩年，過去六個月承擔了額外的項目責任，並成功帶領團隊完成了一個重要客戶項目。請提供談話的結構大綱、要點、可能的問題及回應，以及應避免的溝通錯誤。

使用方法：角色設定、情境描述、CRAFT架構

人際關係建議：

你是關係心理學家，我最近發現很難在新的工作環境中建立友誼。作為一個較為內向的人，我發現團隊的社交活動通常圍繞著酒吧聚會和大型活動，這讓我感到不舒服。請提供一些策略，幫助我在尊重自己性格的同時與同事建立更好的連接。

使用方法：角色設定、背景提供、零樣本提詞

感謝信撰寫：

你是禮儀顧問，請幫我撰寫一封真誠的感謝信給我的前任主管。他在我最近的職業轉變中提供了寶貴的指導和推薦，幫助我獲得了夢想中的工作機會。我們共事三年，他特別在我的領導能力和創新思維方面給予了鼓勵。信件應專業但帶有個人色彩。

使用方法：角色設定、情境描述、CRAFT架構

團隊建設活動：

你是團隊建設專家，請為一個15人的遠端工作團隊設計3個能在視訊會議中進行的團隊建設活動。團隊成員分布在不同時區，有不同文化背景，目標是增強團隊凝聚力和跨文化理解。每個活動應在30分鐘內完成，需要簡單或不需要準備材料。

使用方法：角色設定、條件限制、零樣本提詞

文化與教養

文化習俗指南：

你是文化顧問，我將前往日本東京進行為期兩週的商務旅行，會與當地企業合作夥伴會面。請提供一份日本商務文化和禮儀指南，包括會議禮節、名片交換、飲食禮儀、適當的商務著裝，以及應避免的常見文化誤區。

使用方法：角色設定、情境描述、CRAFT架構

讀書計劃制定：

你是文學顧問，請為一位希望拓展閱讀視野的愛好者制定一個6個月的讀書計劃。重點是世界文學經典，但讀者之前主要接觸的是當代小說。計劃應包括12本不同文化和時期的代表作品，每本書的簡短介紹，閱讀順序建議，以及提升理解和鑑賞能力的思考問題。

使用方法：角色設定、背景提供、CRAFT架構

藝術欣賞指導：

你是藝術教育家，請為一位對古典音樂感興趣但缺乏基礎知識的初學者設計一個入門欣賞指南。包括基本音樂術語解釋、聆聽技巧、主要音樂時期介紹，以及一個由10首代表作品組成的漸進式聆聽清單，從最容易欣賞的作品開始。

使用方法：角色設定、目標受眾說明、零樣本提詞

語言學習計劃：

你是語言學習專家，請為一位商務專業人士制定一個3個月的西班牙語速成學習計劃。學習目的是能夠進行基本的商務對話和理解簡單文件。學習者每週可投入約10小時，已有法語基礎。計劃應包括每週學習目標、推薦資源、練習活動和進度評估方法。

使用方法：角色設定、條件限制、CRAFT架構

民族文化解析：

你是文化人類學家，請探討瑞典「Lagom」（恰到好處）與日本「Wabi-Sabi」（接受無常與不完美）這兩種文化概念的異同。分析它們的歷史起源、在日常生活中的表現、對國民性格的影響，以及現代人如何從這些概念中獲得生活智慧。

使用方法：角色設定、對比分析提詞、零樣本提詞

心理健康與個人成長

壓力管理策略：

你是心理健康顧問，請為一位面臨工作倦怠風險的企業中層管理者提供一套壓力管理策略。這位管理者負責管理一個10人團隊，經常加班，難以平衡工作和家庭生活，近期出現失眠和焦慮症狀。請提供立即可行的短期緩解技巧和長期壓力管理策略。

使用方法：角色設定、情境描述、CRAFT架構

自我反思引導：

你是個人成長教練，請設計一個關於「發現個人核心價值觀」的自我反思引導練習。練習應包括10-15個深度思考問題、2-3個實用的反思活動，以及如何將發現的價值觀應用於日常決策的指導。整個練習可分為3-5個階段，每階段20-30分鐘。

使用方法：角色設定、條件限制、零樣本提詞

情緒管理建議：

你是情緒智商專家，請提供有效管理和調節憤怒情緒的技巧和策略。包括識別憤怒早期信號、短期冷靜方法、長期情緒調節練習，以及轉化憤怒為建設性行動的方法。建議應該實用且有科學依據。

使用方法：角色設定、任務明確化、零樣本提詞

目標設定指導：

你是目標設定專家，請指導如何為未來一年設定有效的個人和職業發展目標。我想在保持當前市場營銷工作的同時，發展數據分析技能，並改善工作與生活的平衡。提供SMART目標設定框架的應用、分解大目標為小步驟的方法，以及定期檢視和調整進展的系統。

使用方法：角色設定、背景提供、CRAFT架構

習慣培養指南：

你是行為科學專家，請設計一個21天的計劃來培養每日冥想習慣。我是一位忙碌的專業人士，早上時間有限，之前嘗試過冥想但難以堅持。計劃應包括漸進式的每日任務、克服常見障礙的策略、追蹤進度的方法，以及如何將這一習慣長期融入生活。

使用方法：角色設定、情境描述、CRAFT架構

商業與創業

商業提案撰寫：

你是商業策略顧問，請幫我撰寫一份商業提案大綱，向潛在投資者推介我的可持續時尚初創品牌。品牌專注於使用回收材料生產平價時尚配飾，目標客群是25-40歲的環保意識強的城市專業人士。提案應包括市場機會、品牌差異化、初步財務預測和增長策略。

使用方法：角色設定、背景提供、CRAFT架構

營銷策略制定：

你是數位營銷專家，請為一家本地有機農產品配送服務制定一個季度營銷計劃。企業剛成立六個月，在社區內有小群忠實客戶，但希望擴大客戶群。預算有限（10000元），目標是在三個月內將訂閱客戶增加50%。請提供具體的營銷渠道、內容策略和活動創意。

使用方法：角色設定、條件限制、CRAFT架構

產品定價分析：

你是定價策略專家，請分析一款新推出的高端智能家居設備的定價策略。產品製造成本為2000元，市場上類似功能的產品價格範圍在3500-6000元。目標客群是科技愛好者和高收入家庭。請考慮不同定價策略（撇油定價、滲透定價等）的優缺點，並針對不同的市場目標提出建議。

使用方法：角色設定、思維鏈提詞、零樣本提詞

創業計劃評估：

你是創業顧問，請評估以下創業構想的可行性：一個專門針對忙碌專業人士的個人化健康餐盒訂閱服務，根據個人健康目標和偏好提供量身定制的餐點。請從市場需求、競爭分析、營運挑戰、成本結構和增長潛力五個方面進行SWOT分析，並提出改進建議。

使用方法：角色設定、詳細參數列舉、思維鏈提詞

客戶問題解決：

你是客戶體驗專家，請設計一個解決方案來應對我們電子商務網站上增加的退貨率問題。數據顯示，退貨的主要原因是「產品與描述不符」和「尺寸/效果不符合期望」。請提供短期解決策略和長期系統性改進建議，平衡客戶滿意度和業務盈利能力。

使用方法：角色設定、背景提供、CRAFT架構

14. 總結：掌握AI提詞的未來

有效的AI提詞是獲得高品質AI回應的關鍵。從零樣本提詞的簡單直接，到少樣本提詞的範例引導，再到思維鏈提詞的逐步推理和元提詞的自我優化，每種方法都有其特定的使用場景和優勢。
CRAFT架構（Context、Role、Action、Format、Target Audience）提供了一個全面的提詞框架，幫助使用者獲得更精準、更有用的AI回應。
與AI溝通的三大要訣（角色設定、換位思考、精準表達）搭配各種提詞技術的應用，能夠大幅提升AI輸出品質。
在實際應用中，根據不同LLM模型的特性和任務需求選擇適合的提詞策略非常重要。透過實踐和迭代，使用者可以發展出適合自己需求的提詞模式，進一步提升AI輔助效能。
隨著AI技術的不斷發展，提詞技術也將持續演進。掌握這些技巧不僅可以提高工作效率，還能有效釋放AI的潛力，使其成為更得力的助手和創意夥伴。在AI時代，精通提詞技巧將成為個人和組織的關鍵競爭力。

mindmap
  root((AI提詞藝術))
    基礎方法
      零樣本提詞
      少樣本提詞
    進階技術
      思維鏈提詞
      元提詞
    結構框架
      CRAFT架構
      三大溝通要訣
    持續發展
      迭代優化
      反饋循環
      新技術融合

掌握AI提詞的藝術，就是掌握了未來的溝通方式。透過本書的方法和技巧，你將能夠更有效地與AI互動，實現更多創意和生產力的可能。
祝你在AI提詞的旅程中不斷成長，創造出更多驚喜和價值！

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目錄

1. 前言：AI提詞的藝術與科學

2. 生活中常用提詞範例

2.1 餐廳推薦提詞

2.2 旅遊規劃提詞

2.3 文章改寫提詞

2.4 健身計劃提詞

2.5 程式問題解決提詞

2.6 學習計劃提詞

2.7 產品比較提詞

2.8 菜單規劃提詞

2.9 求職信撰寫提詞

2.10 禮物建議提詞

3. 提詞方法分析

3.1 角色設定

3.2 任務明確化

3.3 條件限制

3.4 輸出格式指定

3.5 背景提供

3.6 目標受眾說明

3.7 詳細參數列舉

3.8 期望輸出量化

3.9 情境描述

3.10 專業知識引導

4. 大型語言模型（LLM）特性比較

4.1 主要LLM模型比較表

4.2 模型特點視覺化

4.3 模型選擇建議

4.4 心智圖：DeepSeek R1 與 V3 的主要特性

5. 有效提詞的結構與技巧

5.1 良好的結構帶來良好的結果

5.1.1 指令在前，參考文件在後

5.1.2 命令後方加上冒號

5.1.3 重要內容用星號強調

5.1.4 多塊內容使用井號標示

5.1.5 參考文件用引號標記

5.2 提升語言模型性能的方法

5.2.1 基礎知識增強

5.2.2 記憶回憶能力提升

5.2.3 預測準確性強化

5.2.4 價值對齊實現

5.3 與AI溝通的三大要訣

5.3.1 角色設定 (Role-play)

5.3.2 換位思考

5.3.3 精準表達

6. CRAFT提詞架構深入解析

CRAFT 架構總覽

Context & Role

Action, Format & Target Audience

6.1 Context (背景脈絡)

淺層、中層與深層應用對比

6.2 Role (角色)

淺層、中層與深層應用對比

6.3 Action (行動)

淺層、中層與深層應用對比

6.4 Format (格式)

淺層、中層與深層應用對比

6.5 Target Audience (目標對象)

淺層、中層與深層應用對比

7. 綜合應用示例

7.1 生活健康飲食計劃

7.2 職場溝通技巧培訓

8. 提詞技巧進階應用

8.1 迭代優化提詞

範例：文章寫作提詞的迭代優化

8.2 多角度思考提詞

範例：投資分析多角度提詞

8.3 設定輸出條件提詞

範例：歷史解說條件提詞

8.4 創意激發提詞

範例：廣告標語創意提詞

8.5 對比分析提詞

範例：教育方式對比分析提詞

9. AI模型能力開發方法

9.1 基礎知識增強

9.2 記憶回憶能力

9.3 預測準確性

9.4 價值對齊