前面 Day 3 已經實際測試過 Gemini Prompt，也設定了基本的分析分類。
後來在 Day 9 和 Day 10 又進一步確定了「AI 避雷探針」需要分析的項目，以及評論異常特徵的判斷方式。
所以今天要把前面已經做好的內容重新整理，讓它更符合之後網站實際使用的需求。

目前的 Prompt 需要注意什麼？

經過前面的測試，我發現如果希望 Gemini 的結果可以直接放進網站，Prompt 需要把一些規則寫得更清楚。
例如：

• 每次分析都要有固定的項目
• 只能根據提供的評論分析
• 沒有相關資訊時要有固定的表示方式
• 不要直接判斷評論是真是假
• 異常評論要說明「發現了什麼特徵」
• 評論送贈品或優惠要另外列為可能影響評論的因素
  這些規則如果沒有寫清楚，AI 的回答就可能會出現差異。

整理目前的分析項目

目前「AI 避雷探針」預計分析以下內容：

• 整體評價
• 可能的雷點
• 餐點／服務
• 環境
• 價格
• 等待時間
• 疑似罐頭評論／異常評論
• 評論參考度
  另外，如果評論中有提到：
• 評論送贈品
• 評論送優惠
• 5 星評論相關獎勵
  也會另外整理成：可能影響評論的因素
  這樣就不會把「評論送東西」直接當成異常評論。

優化後的 Prompt

今天把前面幾天整理出的規則整合到 Prompt 中。
new Prompt
你是一個「店家評論分析助手」。
請根據提供的店家評論，整理一份「AI 避雷報告」。
請分析以下項目：

1. 整體評價
2. 可能的雷點
3. 餐點／服務
4. 環境
5. 價格
6. 等待時間
7. 疑似罐頭評論／異常評論
8. 評論參考度
9. 可能影響評論的因素

請遵守以下規則：

1. 只能根據提供的評論內容進行分析，不可以自行補充評論中沒有提到的資訊。

2. 如果某個項目沒有相關資訊，請顯示「無相關資訊」。

3. 不要直接判斷評論是真是假，也不要直接使用「假評論」或「水軍」等結論。

4. 如果評論出現以下情況，可以列為異常特徵：

   • 評論內容過短
   • 缺乏具體細節
   • 多則評論內容相似
   • 多則評論出現相似或固定的句型
   • 缺乏實際體驗資訊

5. 發現異常特徵時，只描述實際觀察到的情況，不要直接推測評論的真實性。

6. 如果評論中提到評論送贈品、評論送優惠、5 星評論獎勵等資訊，請列為「可能影響評論的因素」。

7. 不要因為評論是 5 星、內容正面或使用相似詞語，就直接判斷評論異常。

8. 「評論參考度」是根據評論是否包含具體、實際的體驗資訊進行判斷，不代表評論真假。
   請分析以下評論：
   (評論內容)

實際測試

Prompt 整理完成後，我拿實際的 Google Maps 評論進行測試。
這次挑選了一間餐廳的 1 星評論和 5 星評論
1星評論內容：
麻辣肥腸麵加菜30塊備註蛋半熟謝謝哦
結果全熟就算了，還被攪個粉碎😨
到底是誰這麼狠心這麼反社會？！
加了30塊的菜也超沒感覺有加😣
可能最近菜真的很貴吧～
但我碗裡的這顆蛋......祂白死了啊啊啊😭
以下是AI產出的報告

5星評論內容
今天剛好來到這附近， 剛好很想吃粥大福， 所以就來了。
環境真的很棒， 明亮乾淨， 自助點餐， 飲料自助吧，自助回收， 就當作自己家一切自己來， 大大聲的音樂聽起來也很舒服 ~
最棒的地方是可以自己加減配料， 什麼不吃的，手指頭點一點就行， 不需要挑撿半天，還覺得自己浪費食物。
謝謝老闆，提供這麼好的餐點和用餐環境~
以下是AI產出的報告

從這兩則評論AI的回答中，可以看到有確實照Prompt走，把使用者會需要的資訊都顯示出來，也沒有亂寫沒提到的資訊。

這次測試主要觀察什麼？

這次測試主要確認：
1.分析項目是否都有出現
2.有沒有抓到評論中的重要資訊
3.是否只根據評論內容進行分析
4.沒有相關資訊時是否能正確處理
5.是否會直接把評論判斷成真假
6.是否能分辨「異常特徵」和「可能影響評論的因素」

這次修改的重點不是增加很多新的功能，而是把前幾天討論過的內容整理成更明確的規則。
例如 Day 10 討論到：「評論內容相似」不代表一定是假評論。
所以現在 Prompt 中會特別寫：「只描述實際觀察到的情況，不要直接推測評論的真實性。」
另外，「評論送贈品」也不放進異常評論，而是另外分類成：可能影響評論的因素
這樣 AI 的分析結果會比較清楚。

今天的學習

今天不是從零開始設計 Prompt，而是把前面幾天已經測試和討論過的內容整合起來。
我發現 Prompt 的設計其實會隨著專案進度一直調整。
一開始只需要讓 Gemini 「分析評論」，但當網站功能越來越明確後，就需要進一步規定：
分析什麼、怎麼分析，以及哪些事情不能直接下結論。
這樣才能讓 AI 的輸出更接近網站真正需要的結果。