程式的第一堂課
老師通常會說：
「電腦很笨，只會照指令執行」

其實 Prompt 也是一樣
AI 不會「主動」去發想你的問題
你得先提問 AI 才能回答

不是有一句話嗎 ?

「garbage in garbage out」?

1. 程式與 Prompt 的共通點

寫程式就像一道流程：

• 輸入 → 你給的指令或資料

• 處理 → 電腦依照邏輯運算

• 輸出 → 得到的結果

Prompt 也是：

• 輸入 → 你下的問題或要求

• 處理 → AI 根據語言模型推算

• 輸出 → 生成的文字、答案、建議

所以
Prompt 跟程式的精神是一樣的：

結果好不好
取決於輸入是否「精確」

2. 大問題要切割成小問題

很多人會一口氣丟一個大需求：
「幫我寫一篇關於 AI 的文章」

結果 AI 給一大坨「不是想要」的資訊
為什麼？

因為你給的「輸入」太模糊
就像寫程式沒有先定義變數
跑出來的東西哪裡會跟你想的一樣呢？

正確的做法：
先把「大問題」切割成「小問題」

3. 實際範例

錯誤示範：

幫我寫一篇關於 AI 的文章
（也太籠統？？？範圍也太大？）

正確示範：

• 先問 → 幫我整理一個「AI 與程式設計」的文章大綱（3-5 個段落）

• 再問 → 請幫我展開第一段，舉一個生活化例子

• 接著 → 幫我展開第二段，說明技術面

• 最後 → 幫我把全文合併成一篇 1000 字文章

這樣就像程式中的「模組化設計」：
先定義架構，再逐步執行，最後組合完成

4. 為什麼要拆解？

因為不可能完美的「一次做完」
不論是寫程式還是寫 Prompt
先「拆解需求」再逐一執行
才是精準輸出的關鍵！

因為
AI 在小範圍問題上的表現
往往比大範圍問題更可靠

故「控制輸出」的條件是很重要的

✦ 今日小結

Prompt 就像寫程式：

• 先定義「輸入」

• 再拆解成「小步驟」

• 最後組合「輸出」

AI 只能是「執行者」
可以協助走捷徑抵達終點

但發想者得是「人類」本身！
因為 AI 不會主動思考啊

然而拆解的過程
才是人類智慧的核心與價值所在