當每個 AI 功能都像一次性手作

在導入生成式 AI 的初期，我們都經歷過那段充滿驚喜的「手作坊」時期。工程師或產品經理像變魔術一樣，用一句精巧的 prompt，讓 LLM 生成出驚豔的結果。

但當我們試圖將這些「魔術」規模化、產品化時，混亂開始浮現。

原本帶來突破的 prompt，如今卻成為團隊效率的絆腳石。每個新功能、每個微調，都像在重新發明輪子，而這些「輪子」散落在各處，無法管理、無法追蹤、也無法信任。

這就是 AI 系統開發中最普遍的挑戰：Prompt 的碎片化與失控。

Prompt 碎片化的四大症狀

如果你的團隊在 AI 開發過程中感到「卡卡的」，不妨看看是否存在以下四種典型症狀：

症狀一：Prompt 的「游牧式」管理

你的 prompt 存在哪裡？

• 程式碼的字串變數裡：最常見，但最難找。
• 團隊的 Notion 或 Confluence 頁面：版本混亂，不知哪個是最新版。
• Slack 的對話紀錄：靈光一現，然後被淹沒。
• 個人的 test.txt 或 prompt.md：成為「祖傳秘方」，無法共享。

這種游牧式的儲存方式，讓 prompt 成為一次性的消耗品，而非可累積的資產。當有人想「參考」時，只能大海撈針，最後往往選擇重寫。

症狀二：「重複造輪子」的開發文化

「我需要一個 prompt，幫我把使用者評論做情感分析。」
「我想寫一個 prompt，從財報裡抓出關鍵數字。」

這類需求在不同專案、不同團隊間反覆出現。但由於缺乏統一的管理與發現機制，每個開發者都只能從零開始，進行又一輪的「嘗試-錯誤-修正」循環。

這種重複勞動，不只浪費時間，更導致系統行為不一致。同一個任務，在 A 功能與 B 功能中的表現可能天差地遠，只因為它們底層的 prompt 出自不同人之手。

症狀三：隱藏在 Prompt 中的「隱性知識」

一個高效的 prompt，往往不只是一句問話，它背後隱含了：

• 對業務規則的理解
• 對使用者意圖的假設
• 對模型行為的經驗
• 對輸出格式的要求

這些寶貴的「隱性知識」，隨著 prompt 的完成而被鎖在字串裡。它們沒有被文件化、沒有被標準化，更無法被傳承。

當新人加入，或需要調整功能時，只能望著 prompt 感嘆：「當初為什麼要這樣寫？」最終，只能選擇重構或放棄。

症狀四：改動的「蝴蝶效應」

「我只是改了 prompt 的一句話，怎麼整個系統都怪怪的？」

在缺乏治理的環境下，一個看似無害的 prompt 修改，可能引發意想不到的連鎖反應。由於無法清晰地知道：

• 這個 prompt 被哪些功能使用？
• 它的改動是否經過測試？
• 它的表現是否符合預期？

任何調整都像在進行一場豪賭。為了避免風險，團隊要不就選擇「複製一份再修改」，製造更多碎片；要不就選擇「能不動就不動」，犧牲了系統優化的可能性。

為什麼碎片化會扼殺你的 AI 專案？

Prompt 碎片化不僅僅是管理上的不便，它會直接轉化為商業成本與風險：

如果把 AI 系統比喻成一座用樂高積木搭建的城堡，碎片化的 prompt 就像一堆沒有說明書、沒有標準尺寸、散落一地的積木。

你或許能勉強拼湊出幾個小模型，但永遠無法建造一座宏偉、堅固且可擴展的城堡。

從「手作坊」到「工業化」的唯一路徑

要解決碎片化問題，我們必須轉變對 prompt 的根本看法：

Prompt 不是即興的藝術創作，而是嚴肅的工程資產。

這意味著，我們需要一套系統性的方法，來管理 prompt 的生命週期，從它的誕生、使用、演進到淘汰。

這套方法，必須賦予 prompt：

• 可發現性 (Discoverability)：讓團隊知道有哪些 prompt 可用。
• 可重用性 (Reusability)：讓 prompt 成為可組合的標準元件。
• 可追蹤性 (Traceability)：讓每一次改動都有跡可循。
• 可信賴性 (Reliability)：讓 prompt 的表現穩定且可預測。

這正是 Prompt Orchestration Governance (POG) 框架試圖解決的核心議題。

結語

Prompt 的碎片化並非開發者的錯，而是我們沿用了舊地圖來探索新大陸。當 AI 系統的複雜度超越了「即寫即用」的模式，我們就需要新的工程思維與工具。

承認並正視 prompt 碎片化帶來的挑戰，是邁向規模化、可治理 AI 系統的第一步。

下一篇，我們將深入探討 POG 的核心理念：
如何將 Prompt 視為「一級軟體資產」？ 它背後的價值與實踐路徑是什麼？

最完整的內容 : https://enjtorian.github.io/prompt-orchestration-governance-whitepaper/zh-tw/