昨天順利把「技術程度」與「程式語言」的對話變數接進提示詞，今天我想處理另一個很常見的使用者體驗問題：「使用者一進來，如果對著空白輸入框，往往不知道該問什麼。」

為了解決冷啟動的尷尬，今天打算幫這個顧問加上歡迎詞與建議問題。原本翻看部分教學，想直接找介面上的快捷開關，但考量到未來整合彈性，我決定直接透過「系統提示詞（System Prompt）」來掌管開場的互動邏輯。

為什麼選擇用 Prompt 實作引導？

相較於單純依賴固定的靜態開場白，直接把互動引導寫入 Prompt 有幾個明顯的好處：

• 動態帶入變數：能把昨天設定好的 {{language}} 和 {{level}} 變數無縫融入歡迎詞，讓使用者一開口就感受到專屬客製化

• 意圖邊界控制：大語言模型如果沒有約束，面對打招呼往往會發散隨聊；透過規則限制，能把互動鎖定在技術諮詢的範疇

• 邏輯集中管理：將人設、專業規則與初次接待邏輯整合在同一套提示詞中，便於後續統一微調與版本控管

實作方法：在 Prompt 建立「冷啟動」防呆規則

我在原本的提示詞最下方，追加了一段「初始互動引導」規範：

#初始互動引導
若使用者尚未提出具體問題（或僅傳送打招呼詞彙如 Hi、你好、哈囉），請一律回覆：
「你好！我是你的專屬全端與系統架構顧問。
我已收到你的設定：主要語言為 {{language}}，目前以【{{level}}】模式提供協助。

你可以直接貼上報錯訊息、請我審查程式碼，或是從以下熱門方向開始提問：

1. 如何排查高併發下的記憶體洩漏？
2. 幫我優化一段執行緩慢的 SQL 查詢
3. 微服務架構中，Redis 快取與資料庫的一致性該如何保證？

請告訴我你今天想解決什麼問題？」

實測驗證

儲存並發布後，在右側設定好變數（Java / 新手初心者），接著在對話框輸入一句簡單的「你好啊」。

實測結果非常精準：AI 沒有跳針或隨意寒暄，而是準確抓取上方輸入的變數，並主動列出 3 個技術方向供使用者選題提問，順利解決了對著空白輸入框發呆的問題。

今日總結與下一步

到目前為止，我們在 Chatbot 架構下完成了角色人設、動態變數以及對話引導的完整配置，問答體驗已經相當流暢。然而，純粹的 Chatbot 本質上依然是被動問答，遇到即時資訊或外部計算時很容易受限於模型的知識庫。為了讓顧問具備查閱即時網路資料與使用工具的能力，明天Day7我們將正式邁出關鍵一步——開啟Dify的 Agent（代理） 架構，掛載外部搜尋工具，讓AI真正具備自主調用工具的能力！