前幾天我們學的Prompt Engineering，像是角色扮演、分步指令、指定格式之類的比較偏向基礎技巧，今天我們學比較刺激的，就是把提示設計成流程，讓模型回答更穩定。

使用進階 Prompt 流程的好處
簡單提示不夠穩定：同樣的指令可能在不同時間給出不同品質的結果，每一次的回答可能都不同。
複雜任務需要分步：像生成報告、分析資料、撰寫腳本，都沒辦法只用一句話搞定。
降低微調成本：如果能靠設計流程就滿足需求，就不用花錢做微調。

一些常見的策略
1.分階段對話
將複雜問題拆解成多個小任務，逐步讓模型知道該做什麼。
範例：
第一步：列出文章的三個主要重點。
第二步：根據重點生成摘要。
第三步：把摘要改寫成適合IG貼文的文案。
這樣就可以避免把所有要求一次寫在同一句話內，讓模型亂掉。
2.系統角色與用戶指令
先用API或Playground的system message 先定義模型角色，再讓使用者給需求

{"role": "system", "content": "你是一位資深技術部落客，擅長用簡單比喻解釋複雜技術"}
{"role": "user", "content": "解釋什麼是 RAG，給高中生看得懂的版本"}

這樣模型可以一直維持自己所要求的對話風格。
3.Prompt 模板化
將常用的風格做成模板，方便每次使用。
範例模板：
背景：{context}
任務：{task}
格式：{output_format}
語氣：{tone}
限制：{limit}
這種方式很適合團隊協作，能確保品質一致。

使用範例
假設我們需要從一段技術描述，產生教學文章。
Prompt 設計：
角色設定 : 你是一位資深技術講師。
分階段任務 :
1.先列出本文的三個教學重點。
2.接著用淺顯易懂的方式解釋每個重點。
3.最後生成一篇適合技術部落格的文章（包含標題、簡介、段落）。

這樣問AI更知道可以做什麼。

一些可以輔助的工具
LangChain：可將多步驟提示流程化。
Flowise：圖形化串接 Prompt 與外部資料。
OpenAI Playground：測試不同角色與參數。
PromptPerfect：自動優化提示用詞。