儘管市面上眾多新款 AI 模型，例如 DeepSeek R1、Gemini 2.0、GPT-o3 等，可能全都十分聰明能幹，但 AI 畢竟沒辦法完全讀到使用者的心，為了得到自己想要的答案，關於對 AI 下指令的提示技巧，自然就成了一門專業學問。
除了給予 AI 清晰、精確、有條有理的問題之外，基礎模型開發商 Lazarus AI 的提示工程師，同時身兼提示總監職位的 Kelly Daniel，近日就提出一道十分獨特的觀點，那就是建議大多數的 AI 工具使用者，應該要把人工智慧當成一名小孩，並且透過實例教學，傳授打造提示詞的小技巧。
如何命令小孩，就如何命令 AI
Kelly Daniel 表示，當我們在使用 AI 工具時，其實可以想像成，自己正在跟一名「極度聰明」，而且希望你感到快樂、開心，同時又能夠有所行動的孩子說話。
然而最重要的一點在於，這位「小孩」對於你給出的問題、任務，並非擁有足夠的了解，因為 AI 會受到背景和經驗限制，因此人類的工作就是為 AI 補足這項空白，藉此得到更準確的答案。
Kelly Daniel 提醒，雖然生成式 AI 模型在處理自然語言輸入方面，對於複雜問題的理解力變得越來越強，但這並不代表操作 AI 工具時，就不需要組織自己的語言和文字。
Kelly Daniel 建議使用者，可以回想一下自己是如何跟小孩說話，即如何要求小朋友完成某些事情；舉例來說，大人通常會指示小朋友從地板上撿起玩具，並要求孩子把玩具放回正確的位置，例如拼圖要放回收納盒裡、某隻娃娃要擺回特定的房間之類。
組織發問語言，增加提示詞效力
以大人命令小孩收拾玩具為例，成人若提前組織好語言，通常會出現像這樣一段話：
我需要你去把你的玩具撿起來，也就是說你所有的玩具，必須從房子的每個角落，全部放回正確的盒子裡，或者放在你拿到它們的地方，而不是隨便扔在你的房間裡或者玩具箱裡。
Kelly Daniel 指出，透過提示詞調教 AI 的方式，就跟上述範例中，大人命令小孩的語言組織非常類似，如果能夠以前述範例為參考，用思考過後的文具對 AI 提問和要求，其答案生成結果通常會比毫無語言組織的問題來得更好。
Kelly Daniel 提醒，使用 AI 工具時，人類應該花點心思，好好思考如何安排、撰寫提示，以便讓模型朝著明確的方向給予回應，尤其是當任務更加複雜的時候。
當任務太過複雜，那就列成清單
然而就跟某些小孩的理解力不夠強一樣，但要求和任務變得複雜，而且步驟開始增加，Kelly Daniel 建議使用者透過「清單條列」方式給予 AI 提示，由人類先為 AI 擬好步驟、規則。
同樣以收拾玩具為例，要是大人對小孩開出步驟清單，比方說：
- 首先從每個房間拿回你的玩具，讓所有玩具集中擺在一個地方
- 接著將所有玩具和拼圖碎片進行分類，以便將它們放回正確的收納盒
- 把拼圖盒放回架子上
- 把較大的玩具放回玩具箱
- 將睡覺時不用陪在身邊的毛絨玩具放回架上
- 仔細檢查床底下，確保沒有遺漏任何東西
- 完成後告訴我，我們一起吃甜點！
上述清單可以讓小朋友一一遵循，並且得到十分精確的結果，調教 AI 下達提示詞時，亦可以採取相同方法，只是要注意步驟本身的指示需要容易理解，並且重複要求 AI 檢查自己的工作。
Kelly Daniel 再以工作場景舉例，假如使用者要求 AI 從會議記錄中，建立一份摘要和工作項目清單，那麼提示詞的結構大概就會像以下內容：
- 整場會議討論重點的概述
- 目前已知風險
- 詳盡的工作項目清單，包括任務負責人（如果在會議記錄中有清楚指示）
- 請小心納入所有必要細節，並在輸出您的回應之前，仔細檢查是否遺漏了任何項目
加入語氣要求，混合應用技巧
除了正經、嚴肅的文件處理之外，假如使用者需要 AI 進行更有創造力的任務，比方說提出適用於廣告行銷的文案，則可以適當在提示詞中，加入擁有語氣、態度或風格的指示，例如：
為我們的新商店生成 Instagram 宣傳文案，這間店的規模更大，而且將在開幕當月延長營業時間，從早上 10 點到晚上 10 點。使用令人興奮的語調來接觸我們的主要受眾，也就是有年幼小孩的成人，同時要讓廣告感覺像類似「玩具反斗城」的宣傳方式。
當學會前述所提及的各種提示技巧之後，最重要的一點就是融會貫通，即多個技巧的交叉應用，比方說以撰寫公司內部演講稿為例，一個優秀的提示詞或許會像這樣：
我需要為公司的年度活動撰寫演講稿，整體內容必須讓人感覺，好像賈伯斯正在經營一家比較小的公司，以下演講稿中需要逐步提及的內容：
- 認可每位員工的辛勤工作的成果
- 讚揚特定員工在年底前完成的巨大交易
- 承認其他公司帶來的激烈競爭
- 預告我們明年的收入目標，並激勵團隊實現加以實現
最高級應用：請 AI 組織提示詞
Lazarus AI 提示工程師 Kelly Daniel 表示，當使用者對生成式 AI 更進一步熟悉，其實就會更偏向透過 AI 的思考模式去組織想法，最高級的應用方法甚至是要求 AI 產出自己想要的提示詞，
只不過從長遠發展來看，在發問 AI 之前先準備好一份有組織、有條理的提示詞，並為 AI 提供一份像是給小孩一樣的清楚指示，仍是從複雜任務中取得精確回應的最佳方法。
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