在生成式 AI 的時代，一定聽過 Prompt 或提示詞這樣的關鍵詞。有人稱它是給予 AI 的指令，也有人認為這是一種嶄新的語言，那提示詞到底是什麼呢？他在使用 AI 的過程中扮演了什麼角色？這次我想利用鐵人賽這 30 篇的系列文章，與大家介紹分享這可愛又迷人的提示詞工程 Prompt Engineering。
提示詞的英文是 Prompt，我們也常稱呼他為提示詞或指令，如果要給他一句話定義，也許可以這樣說：
透過文字向人工智慧下達明確的任務，使其根據輸入的內容產生對應的輸出
如果曾經使用過像 ChatGPT 這樣的 AI 工具，並寫下「幫我寫一篇跟水果和嬰兒有關的小故事」那這段文字就是一個提示詞，AI 會根據這個指令，產生一個故事當作輸出的內容。
簡單來說，提示詞就是我們人類與 AI 之間溝通的橋樑，正如同我們利用 SQL 語言查詢資料庫、利用 HTML / CSS / JavaScript 設計網頁，提示詞就是與 AI 對話的語言。
我身邊有一些不是資訊背景的朋友，當他們開始使用 AI 時的共同疑惑，大多為：「AI 不是很聰明嗎？為什麼還要特地學習提示詞跟他對話？他不是用自然語言就能溝通了嗎？」
的確，這些大型語言模型(LLM)，例如 GPT、Claude、Gemini... 等，的確擁有龐大的知識庫和超強的推理能力，但他們不是讀心大師，無法憑空猜測我們的想法，所以一旦指令模糊不清，AI 就可能給出不相關或品質低落的回應，也因此，剛開始使用 AI 的朋友可能會覺得 AI 很笨，但事實上，有可能是因為我們沒有提供給他好的提示詞。
我們就用一段提示詞來做對照，分享「模糊」與「明確」的提示詞，會對 AI 的輸出造成什麼影響，以下已 ChatGPT 5 Instant 模型為例：
模糊的指令：「幫我寫一篇金融相關的文章」，也許他會產生一篇不錯的文章，但細看之下是一篇通用卻搔不到癢處的文，你還需要再來回討論才能得到自己想要的內容
再來試試明確的指令：「幫我撰寫一篇約 1500 字的文章，主題聚焦於 ESG 在金融業的影響，並將內容區分為三大章節：背景介紹、挑戰與機會、未來發展」，此時 AI 的回應會更貼近你的具體需求，因為我們已經很明確地告訴 AI 要產生哪些內容，也就是說，你要先了解自己需要什麼，AI 才能給你你想要的。
由此可知，提示詞的價值在於讓 AI 的輸出結果能夠符合我們的要求。如果缺乏明確的引導，再強大的 AI 模型也難以發揮最大的潛力，如果我們能投入時間學習寫出優秀的提示詞，就可以大幅提升與 AI 協作的效率。
從上述例子可以看出提示詞不僅僅是隨意輸入文字那麼簡單，隨著人們的不斷嘗試，提示詞也發展出了專門的研究領域與方法論，這就叫做提示詞工程 Prompt Engineering。
目前，在設計提示詞時，可以思考以下四個面向，幫助我們更好的進行規劃：
我們要學習如何將複雜的需求拆解成清晰、有層次的指令，這樣的目的是確保 AI 能夠理解，並按部就班的執行
引導模型思考，是一個稱之為思維鏈 (Chain of Thought, CoT) 的技巧，我們透過一系列步驟的提示，訓練 AI 逐步推理、模仿人類的思考過程，從而獲得更準確、更有邏輯的答案。
跟直接給出最終答案不同的地方是，CoT 會要求模型在回答之前要先展示自己的思考與解題過程，透過這樣的方法，真的能提高模型回答問題時的準確性，不得不說，思考真的是一個很重要的過程 XD。
我們需要明確告訴 AI 要輸出的資料格式，常見的如 JSON、Markdown、表格 ... 等等
我們還要練習如何在單一任務中使用提示詞來引導 AI 進行多輪對話，並逐步收斂。
AI 不只能幫我們寫程式，還能協助我們產生文章內容、輔助進行商業決策 ... 等，所以只有工程師才需要學習提示詞工程嗎？我覺得不是這樣的，應該是各行各業，只要工作會使用到 AI 的人，都應該學習提示詞工程，因為他已經變成一種提升效率的核心工具。
而我也想透過鐵人賽的推廣，讓更多人了解並懂得運用提示詞，如果你還不確定提示詞跟你的職業有什麼相關？以下我列出一些提示詞在各領域的應用實例，讓各位了解提示詞的重要性。
可以協助產生文章大綱、標題、文案... 等，也可以做 SEO 優化文章內容
撰寫 Facebook、Instagram 等社群貼文，以及規劃 Youtube 影片腳本
製作電子報內容、行銷 eDM、廣告文案、標語 ... 等，也能針對不同的受眾客製化調整內容
協助整理會議記錄，快速生成會議摘要與行動項目
產生市場趨勢的分析報告、競爭者分析草稿、也可以提供初步的市場進入策略建議
製作商業計劃書草稿、SWOT 分析、專案管理中的風險評估報告
可以快速產生指定框架的程式碼架構、前後端程式碼、資料庫查詢語法 ... 等
協助找出程式碼中的錯誤，並提供修正建議，或是更好的寫法
產生單元測試或整合測試，幫助開發者提供更好的程式碼品質
產生程式碼註解、API 文件
根據每個人的學習進度和學習風格，產生專屬的學習計劃、練習重點與題目
可以將複雜的理論或專業術語，轉化成更容易理解的白話解釋，而且可以不厭其煩的解釋給你聽
協助產生模擬考題與解答，幫助學生準備考試
快速摘要書籍重點、文章精華，或將複雜的資訊轉成心智圖等通俗易懂的圖表
使用精準的提示詞，更能產生高品質的圖像與更符合需求的視覺
協助發想故事大綱、劇本橋段、角色設定、世界觀 ... 等
可以提供產品概念的草稿、介面設計元素、使用者情境 ... 等，加速產品初期的發想與討論
只要提示詞運用得當，他就能適用於每個產業，而且完全不需要學習額外的語言，全程依然使用自然語言與 AI 溝通，真的強烈推薦大家都來了解一下。
AI 的確愈來愈進步，那提示詞的存在還有其必要性嗎？提示詞會不會變得不重要呢？
我覺得，未來提示詞的重要性會轉移，但提示詞工程不會消失。
因為 AI 的確會更懂人話，也能自動理解上下文，但如果要處理複雜的任務，仍然需要高品質的提示詞。此外提示詞也會結合像 RAG、Agent Workflow 這些技術，變成一套更完整的 AI 任務語言。
即使 AI 變得更聰明，它仍然需要我們提供的指令來引導其行為，未來提示詞的地位可能會拉高，變成更高層次、更具策略性的指令，而不再是詳盡的細節描述。提示詞工程也會從如何明確告訴 AI 要做什麼變成如何設計一個 AI 系統並更有效率的完成目標。
這會是一個更具挑戰性，卻也更好玩、更有價值的領域。
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