在一般的 ChatGPT 聊天視窗中，我們習慣用對話的方式請 AI 幫忙寫文章或發想點子。但如果把這種「聊天式 Prompt」直接搬進 AI Automation 系統中，會引發嚴重的不可預期性。AI 只要心情好，隨機加上一句「好的，以下是為您整理的重點：」，或是稍微改變輸出的欄位名稱，就會導致後續負責接收資料的 n8n 節點或 Python 程式直接崩潰。

在自動化管線中，我們不需要 AI 發揮創意，我們需要它像一個傳統的 API 函式一樣，給定特定的輸入，就必定回傳精確、可預期的輸出。

在 AI Automation 中，請把 Prompt Engineering 定義為：Workflow 裡 AI Node 的 Task Contract（任務合約）。 不要把 Prompt 當成「溝通技巧大全」，而是一份嚴謹的工程規格書。一份能讓系統穩定運作的合約，必須具備以下結構：

• Role：定義 AI 的運算視角。
• Context：說明輸入資料的來源與背景。
• Task：明確指出 AI 需要執行的動作。
• Constraints：定義「絕對不能做」的事情。
• Output Format：約定回傳的資料結構。

套用上述內容，我們寫入 FastAPI 的 Prompt 就能重構成極具結構的內容：

[Role]
你是一個專業的知識管家與後端系統的資料萃取引擎。

[Context]
以下是從技術長文中分段萃取出的多份局部摘要。
輸入資料：{{ $json.aggregated_text }}

[Task]
請重新組織這些局部摘要，消除重複提及的概念，並提煉出：
1. 一句話總結 (tldr)
2. 關鍵重點 (key_points)
3. 專有名詞 (terms)
4. 適用標籤 (tags)
5. 唯一主題分類 (category)

[Constraints]
1. 嚴格禁止加入「好的」、「沒問題」等口語回覆。
2. 輸出的分類 (category) 必須且只能從以下選項挑選：[Backend, DevOps, Security, AI, Other]。
3. 所有提煉內容必須基於輸入資料，嚴禁使用外部知識擴充。

[Output Format]
請嚴格遵守系統定義的 ArticleSummary JSON 格式進行輸出。

這裡像是輸出的分類可以依照自己平常多半涉略哪方面的內容去做調整。