鐵人檔案
從一位資安治理實習生的真實工作場景出發,記錄如何用 Prompt Engineering 打造一份可重複使用的報告範本——從心態建立、CO-STAR 框架,到資料前處理、防呆機制、版本控制,最終串接自動化,把重複性的日報週報工作,變成一條穩定運作的 AI 產線。
前言昨天的壓力測試,大概率會讓你發現一些不如預期的結果——這是正常的,甚至是好事,因為代表測試真的有效。今天要做的事,是把這些問題系統化地分類、定位,並且針對性...
前言昨天我們針對測試中發現的問題做了修正。但這裡有個容易被忽略的問題:改完之後,你有留下任何紀錄,說明「這次改了什麼、為什麼改」嗎? 如果沒有,你的範本正在悄悄...
前言昨天我們建立了修改日誌,記錄「改了什麼、為什麼改」。但日誌裡有一欄叫「驗證結果」,今天要深入處理的,正是這一欄背後的問題:你怎麼確定新版真的比舊版好,而不是...
前言第四階段最後一天,我們要把前面幾天(除錯、版本控制、A/B Testing)反覆出現的一個原則,正式獨立出來講清楚:修改範本時,為什麼應該針對單一問題局部調...
前言前四階段,我們把範本本身打磨得相當扎實了——結構清楚、防呆到位、有版本控制、有客觀驗證方法。但到目前為止,你每次使用範本,還是得手動打開對話介面、貼上資料、...
前言昨天我們理解了 API 的概念。今天要動手做一件實際的事:寫一段簡單的 Python 腳本,示範讀取一份 CSV 資料、組裝成 prompt、呼叫 API、...
前言昨天我們寫出的腳本,最後一步是把報告存成本機的 .md 檔案。但如果報告存在你的電腦裡,還是得靠你手動打開、上傳、或轉發給主管——這個環節,依然是一個需要人...
