前兩天了解了 AI 自動化的基本概念，今天開始進入比較實際的部分。

既然之後會讓 AI 幫忙完成工作，那第一個問題就是：我要怎麼跟 AI 說清楚我要做什麼？

這就會接觸到一個很常看到的名詞——Prompt。

Prompt 是什麼？

Prompt 簡單來說，就是我們給 AI 的「指令」或「問題」。

例如我直接跟 AI 說：

幫我介紹 AI。

AI 當然可以回答，但內容可能比較籠統。

如果我改成：

請用大學生可以理解的方式，介紹 AI 自動化是什麼，限制在 300 字以內，並舉一個日常生活中的例子。

這時候 AI 就會更清楚知道我要什麼樣的答案。

所以我覺得 Prompt 可以簡單理解成：

「告訴 AI 你希望它做什麼，以及你希望結果長什麼樣子。」

為什麼問法不同，結果會不同？

今天我實際測試了一下同一個問題。

Prompt ①

介紹一下 AI 自動化。

得到的結果通常會比較廣泛，可能會介紹定義、應用方式以及一些案例。

Prompt ②

請用大學生的角度，簡單介紹 AI 自動化，並舉 3 個學生平常可能遇到的應用案例。

這次的回答就比較符合我想要的方向。

這讓我發現，AI 並不知道我腦中真正想要的是什麼。

如果指令太模糊，AI 只能根據我提供的內容自己判斷；如果我把需求講得更清楚，通常就比較容易得到符合需求的結果。

一個好的 Prompt 可以包含什麼？

目前我先把 Prompt 拆成幾個比較容易理解的部分：

角色（Role）
希望 AI 用什麼身分來協助我。

例如：

你是一名程式設計老師。

任務（Task）
告訴 AI 要完成什麼事情。

例如：

請解釋 JavaScript 的 API。

背景（Context）
提供 AI 必要的背景資訊。

例如：

我是一名完全沒有接觸 API 的初學者。

格式（Format）
告訴 AI 希望最後呈現什麼樣子。

例如：

請用條列式整理，並提供一個簡單例子。

把這些資訊組合起來，就能讓 Prompt 更完整。

今天的實際測試

我今天也嘗試把同一件事情用不同方式交給 AI。

一開始只給一個很簡短的指令，結果雖然沒有錯，但比較像一般性的介紹。

後來增加「使用對象、任務、格式」等要求後，結果就變得比較接近我真正需要的內容。

這也讓我開始理解，使用 AI 不代表把所有事情都丟給 AI 做，而是要學會怎麼下指令。

尤其未來如果要做 AI 自動化，Prompt 會變得更加重要。

因為到時候不是單純叫 AI「幫我整理一下」，而是需要明確告訴 AI：

收到什麼資料 → 要分析什麼 → 怎麼分類 → 最後輸出什麼結果。

今日小結

今天最大的收穫就是理解了 Prompt 的重要性。

以前使用 ChatGPT 時，我比較常想到什麼就直接問什麼，但經過今天的測試後發現，問題描述得越清楚，越容易得到自己真正需要的結果。

這也算是 AI 自動化的第一個基礎。

接下來就可以開始研究一個更實際的問題：

如果我每天都要做同一件事情，有沒有辦法讓 AI 幫我自動完成？