提示詞的三大要素：角色 (Role)、任務 (Task) 和格式 (Format)。

這三個要素就像一個座標系統，能幫助 AI 精確的定位，讓 AI 知道「我是誰？我要做什麼？我該怎麼做(輸出)？」，因此缺一不可。如果掌握了這三個核心元素，就可以掌握設計高品質提示詞的技巧唷。

角色 (Role)

角色是什麼？

角色就是我們希望 AI 扮演的身份，AI 會根據我們賦予的角色，採用相應的語氣、知識深度與思考角度來回答我們的問題。

為什麼要設定角色？

大家都知道 LLM 擁有非常龐大的知識庫，但也因此可能會顯得雜亂無章，所以設定角色可以讓 AI 縮小知識範圍，好處是能聚焦於特定的領域，提供我們更專業、更相關的資訊內容。

此外，角色的不同也會影響到 AI 輸出的風格和語氣，例如「科普作家」和「學術研究員」的語氣與敘事手法應該會不盡相同，以下就讓我們試試這兩個角色針對同一件事情的回覆，看看他們之間的差異：

我用同一個模型 (Gemini 2.5 Pro) 問了同一個問題 (解釋何為量子力學)，唯一的差別是請 AI 扮演不同的角色。仔細看能發現兩個角色回覆的學術程度、類比細別以及敘事手法都有很大的不同。

角色也可以搭配目標，讓輸出的內容更符合受眾。例如我希望目標是讓高中生也能聽得懂何為量子力學，再次看看他們之間的差異：

即使受眾相同，也會因為角色的不同讓輸出有微妙的差異感，這正是角色的有趣之處。而角色和目標定義的愈清楚，AI 回應的語氣、內容深度和適用對象就會越精準，大家不妨嘗試一下！

任務 (Task)

希望 AI 具體完成什麼工作？這就是任務，也是提示詞的核心，如果少了明確的任務指示，AI 就會無所適從沒有方向。

一個好的任務指令，應該包括以下幾個元素：

• 使用明確的動詞：例如 寫、解釋、比較、生成、翻譯、分析、總結 等。
• 附加具體的條件：例如字數限制 (1500 字)、結構需求 (分成四個部分)、語氣設定 (用專業但客觀的語氣)。
• 適時拆解複雜任務：與其讓 AI 一次完成一個龐大的任務，不如將其拆解成數個小步驟，引導 AI 逐步達成。例如：第一步，先產出文章大綱 → 第二步，根據大綱擴寫內容。

不同情境的任務提示詞

在此也分享幾個不同場景可以使用的任務提示詞給大家參考，讓大家對任務的提示詞更有感覺

內容創作

一步到位的寫法：請寫一篇文章，文長 1500 字，主題是「你所認識的 MUKi」，並分成四個部分：前言、優點、缺點，對他的期許，語氣要專業且客觀。

拆解任務的寫法：

• 第一步：生成一個文章大綱，包含四個章節
• 第二步：根據大綱擴寫內容，每個章節至少 300 個字

商業分析

一步到位的寫法：請分析這份市場數據，並總結三個主要趨勢，並用條列式清單輸出，且每一點不超過 50 字

拆解任務的寫法：

• 第一步，比較 A 公司與 B 公司的三項指標 (營收、成本、成長率)，並輸出成表格
• 第二步，根據表格，總結兩家公司競爭優劣勢

軟體開發

一步到位的寫法：請產生一段 JavaScript 程式碼，功能是計算陣列的平均值，並用註解解釋每一行程式的功能

拆解任務的寫法：

• 第一步：寫出程式大綱，包含輸入、處理，輸出三個部分
• 第二步：根據大綱，補上程式碼實作並加入註解
• 第三步：設計 N 個單元測試案例，以驗證程式的正確性

教育學習

一步到位的寫法：請解釋微積分，再舉一個實際例子，並用淺顯易懂的語氣讓高中生理解

拆解任務的寫法：

• 第一步：用白話總結微積分，限制在 100 字內
• 第二步：告訴讀者為什麼要學微積分，並舉一個生活中的應用場景解釋之
• 第三步：設計 2 題練習題，並附上逐步解答

文案設計

一步到位的寫法：請產生三個廣告文案，每個限制 20 字，主題是 ESG，語氣要鼓舞人心

拆解任務的寫法：

• 第一步，提供 5 個 ESG 相關的文案靈感方向
• 第二步，根據方向，寫出三個定稿的文案
• 第三步，比較三個文案的差異，說明哪一個最適合 Facebook 社群廣告

數據分析應用

一步到位的寫法：請總結這份 Excel 銷售報表，找出前三名暢銷的產品

拆解任務的寫法：

• 第一步：計算出每個產品的總銷售額，並降冪排序
• 第二步：輸出前三名的產品名稱與銷售額
• 第三步：分析這三個產品為什麼賣得特別好

以上這些任務提示詞，都有明確的動詞 ＋ 具體的條件 ＋ 清晰的結構；此外我還提供了拆解複雜任務的版本，希望這些範例能讓大家更了解任務提示詞的寫法

格式 (Format)

如果我們沒有指定輸出格式，AI 預設的呈現方式通常是純文字段落，不過現在的 AI 愈來愈聰明，他們也會自己判斷該輸出成表格、程式碼、列表，還是 markdown 格式 ... 等。

所以當我們有明確需求時，盡量額外指定格式，讓 AI 依照我們的需求產生對應的格式。

格式的常見類型

AI 通常可以接受的格式包括但不限：

• 文字結構類：段落、條列式清單、章節標題、引用、要不要粗體
• 資料結構：JSON、CSV、YAML、表格
• 標記語言：Markdown、HTML

你的提示詞可以這樣寫：

請幫我總結這篇文章，並用 Markdown 的無序清單，條列出三個核心重點，每個重點的描述限制在 30 個字以內

角色 + 任務 + 格式 = 高品質的提示詞

當提示詞同時擁有這三點時，可說是 1+1+1 > 3，可以大幅降低 AI 輸出的不確定性。

讓我們再次比較模糊與完整指令的差別，同樣使用 Gemini 2.5 Pro 模型：

模糊的指令

我：「幫我介紹 ESG」
AI：(因篇幅限制，這邊簡單說明 AI 的回應)

AI 提供了 2 大段內容，包含：

• ESG 的三大核心支柱：專注介紹 E & S & G 的意思
• 為什麼 ESG 如此重要

整篇內容偏向解釋與定義

完整的指令

我：

「請你扮演一位資深的金融專欄作家，為財經雜誌撰寫一篇 1500 字的專欄文章。  

角色：資深金融專欄作家

任務：主題是「ESG 投資在亞洲市場的發展」。文章結構需分為：背景介紹、現況分析、挑戰與機會、未來展望。文中請引用 3 個具體的行業案例，並用表格比較亞洲與歐美市場在 ESG 發展上的關鍵差異。

格式：請使用 Markdown 格式輸出，表格需清晰呈現。」

AI：(因篇幅限制，這邊簡單說明 AI 的回應)

AI 提供了 5 大段，包含：

• 背景介紹：全球共識下的亞洲覺醒
• 現況分析：政策驅動與市場響應的協奏曲
• 行業案例：三大巨擘的 ESG 實踐之路
• 挑戰與機會並存
  • 亞洲與歐美市場 ESG 發展關鍵差異比較 (此為表格)
• 未來展望：邁向永續的亞洲世紀

AI 會根據我們的需求整理段落，不會偏離主題，同時也會帶有深度的分析。

大家可以將上面的提示詞丟到慣用的 AI 請他輸出比較結果，就能發現角色、任務、格式他們疊加起來的差別。

小結

提示詞的品質會間接影響 AI 回應的品質，所以善用角色、任務、格式這三大要素，來提升 AI 的回應品質吧！

• 角色 (Role)：讓 AI 知道要用什麼角度來回答
• 任務 (Task)：讓 AI 知道要做什麼事
• 格式 (Format)：讓我們可以直接使用 AI 的輸出結果