本系列教學所設定的讀者是完全不會寫程式的人。
本系列教學的目標是讓讀者透過最簡單可行的方式，實現工作自動化。

我認為最簡單可行的方式，
就是連一行 code 都不用寫，
就把自動化的程式完成。

所以在此再次強調：
我們這系列文章並不是在教你寫程式。
我們也不會談任何的程式語法，

你聽過變數、資料類型、運算符、條件語句、迴圈、物件、陣列……這些程式術語嗎？

聽過也好、沒聽過也沒關係，
我們這一系列的教學完全不會教這些東西。

我們只專注一件事，
就是如何把你想要的自動化實現出來。

(不過前提是你要對你的自動化目標有具體的想像。
關於如何具體地想像，
請參考：
《零基礎快速入門：GenAI 搭配 Google Apps Script 的工作自動化寶典》Chapter 1-2 魔法是想像的世界)

不會寫程式，
要怎麼把程式碼生出來呢？

很簡單，你可以直接問 GenAI 程式要怎麼寫。

GenAI 種類繁多，
包含 ChatGPT, Gemini, Claude, etc.
為了行文與示範方便，本系列文後續皆會以 ChatGPT 為例。

發問品質的重要

曾經有人跟我說，
他覺得 ChatGPT 很笨、都沒辦法回答他的問題。

我好奇心起，就請他把發問的內容貼給我瞧瞧，
不看還好，一看昏倒。

該發問毫無章法，連中文句讀都用得凌亂不堪。
而且關鍵資訊也沒有講出來。
差點連我都要看不懂了。

我想疾呼：
並不是只有我不會通靈，ChatGPT 也不會好嗎！

如果我們問都問不清楚，
就真的不能怪 GenAI 答不好了。
因為再聰明的智者，也無法回答一個愚蠢的問題。

問出好問題的關鍵能力

直到 GenAI 出世之後，
我才直接意識到，
不同人提問的技巧落差竟然可以如此之大。

GenAI 與 Prompt Engineering 的概念才誕生沒多久，
所以那些很會下 prompt 的人，肯定不是靠多年練習來的。

於是我花了很多時間研究：
那些很會問問題的人，到底是怎麼做到的？

是什麼樣的核心能力，
讓 Prompt Engineer 變得像是為他量身打造的角色呢？

以下我總結出五項核心能力：

1. 語言表達能力：
   擅長使用精確且簡潔的語言表達思想的人，
   能夠更有效地設計 prompt。
   他們懂得如何用清晰的指令來表達需求，
   避免模棱兩可或過於複雜的表述，
   從而提高 AI 理解的準確性。

2. 問題解決能力：
   Prompt Engineering 很像是一種問題解決的過程。
   擅長拆解問題、找到關鍵點的人能夠快速確定 prompt 中需要關注的重點，
   從而精準引導 AI 生成他們所需的結果。

3. 批判性思維：
   具有批判性思維的人能夠不斷檢驗 AI 給出的回應，
   思考如何調整 prompt 來獲得更好結果。
   他們會對每一次生成的內容進行反思和優化，
   逐步提高 prompt 的質量。

4. 領域知識：
   對於特定領域有深入了解的人，能夠設計出具體且專業的 prompt。
   他們知道如何利用專業術語、背景知識來精確描述需求，
   這對於生成正確且符合預期的結果至關重要。

5. 創意與想像力：
   Prompt 的設計不僅依賴於邏輯思維，
   創意和想像力也非常重要。
   有創意的人能夠想到各種不同的方式來表達同一個需求，
   從而探索出更多可能性。

娃，講完了以上五項，
發現沒有一個能力是可以速成的。
每一項都需要多年的鍛練。

那我們還在這裡混什麼呢？

不用擔心！
核心能力確實需要時間培養，
但透過掌握幾個關鍵技巧，
我們就能快速讓自己的 prompt 變得有模有樣。

我不相信有那種立刻成為大師的速成捷徑。
但如果用對方法，
快速入門、快速上手，絕對是合理可行的目標。

下一篇，
我們就來聊聊要掌握哪些基本技巧，
以避免問出無效的問題。