你必須要學的Prompt技巧(二):學習超高創意的咒語。

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發佈於AI
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目錄

  1. 什麼是 Prompts?為什麼那麼重要?
  2. 創意工具(Creative Tools, CT):讓 AI 成為你的創作夥伴
  3. 語境記憶訓練卡(Contextual Memory Cards, CMC):記憶變得好玩又有效
  4. 模型工具化(Model-to-Tool Conversion, MTC):把理論變成好用的工具
  5. 心智結構圖譜(Mental Mapping Framework, MMF):把複雜的知識整理得一清二楚
  6. 想要了解更多 AI 資訊?就來找阿峰老師吧!




什麼是 Prompts?為什麼那麼重要?

大家好,我是阿峰老師!今天想要跟大家聊聊 AI 中最重要的一個概念,那就是「Prompts」。很多人可能好奇,什麼是 prompts?簡單來說,prompt 就是你輸入給 AI 的指令,它決定了 AI 如何回答你。可以把 prompts 想像成一把鑰匙,而這把鑰匙可以開啟 AI 的智慧大門。不管是想讓 AI 寫文章、回答問題、還是設計有趣的教學計劃,好的 prompts 能讓你得到更有創意、更精準的結果。

那為什麼 prompts 那麼重要呢?因為它們直接影響到 AI 給你的回應品質。像我們日常生活中的問答,如果我們問得清楚具體,對方也會更容易回答。同樣的道理適用於 AI。掌握 prompts,不僅能提高效率,還能幫助你在各種學習與創作中發揮更大潛力!




創意工具(Creative Tools, CT):讓 AI 成為你的創作夥伴

今天跟大家分享的是可以讓你把腦海裡的想法更輕鬆地轉化成現實的prompts,無論是想記住某些專有名詞、理解一個理論,還是發展新的創意,CT 都能幫助你達成目標。

CT 的其中一個特色在於,它可以幫你用創意的方式加深記憶,甚至是把理論模型工具化,讓你學到的知識立刻變成可以操作的具體應用。這就是為什麼 CT 如此重要,因為它讓我們不只是「學習」,而是把學到的東西變得「有用」,並且能夠融入生活中。




語境記憶訓練卡(Contextual Memory Cards, CMC):記憶變得好玩又有效

再來要介紹的是「語境記憶訓練卡」(Contextual Memory Cards, CMC)。這是我非常推薦的一個方法,它的目的是透過創意情境加深對詞彙或概念的記憶。這是如何做到的呢?

你可以想像一下,在學習一個新的詞彙或概念時,不是只背單字,而是將它放到一個有趣的故事背景中。例如,如果你在學習一個科學概念,我們可以給它一個充滿冒險的情境,像是 "太空探險中發現新元素",這樣一來,學習變得更生動,也更容易記住。

CMC 的設計也很簡單:它包含主題、背景故事、概念解釋、實際應用情境,還有挑戰記憶的延伸問題。這樣不但能加深記憶,還能讓學習過程充滿樂趣。


完整整理:語境記憶訓練卡(Contextual Memory Cards, CMC)

用創意情境加深對詞彙或概念的記憶

Prompt:

我正在學習「{主題}」,希望製作幫助記憶的訓練卡。請依以下格式生成:
1. 主題:{概念/詞彙名稱}
2. 背景故事/情境描述(簡短且有趣)
3. 詞彙或概念的解釋
4. 實際應用情境
5. 延伸問題(挑戰記憶或理解)


案例:https://chatgpt.com/share/674a910c-08fc-8006-88f0-5d71eca9e142

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模型工具化(Model-to-Tool Conversion, MTC):把理論變成好用的工具

除了記憶卡,我們還有一個很強大的方法叫「模型工具化」(Model-to-Tool Conversion, MTC)。它的目的就是將學到的理論模型轉化為實際可用的工具或流程。

有沒有發現,我們平時學的很多理論雖然很有道理,但卻不一定知道怎麼應用?這時候 MTC 就能派上用場了。例如,你學到了 5 Why 分析法,想要找到問題的根本原因,透過 MTC,我們可以設計一個簡單的指令,讓 ChatGPT 幫助我們進行深入分析,並提供具體的解決方案。

這樣不僅能讓理論知識變得更實際,更能幫助我們解決工作或生活中的問題,是不是很棒呢?


完整整理:模型工具化(Model-to-Tool Conversion, MTC)

將學到的理論模型轉化為可操作的工具或流程。

Prompt:

請用「{學到的模型或方法}」設計一個可操作的ChatGPT指令。
例:使用5 Why分析法,針對以下情境進行問題根因分析:
情境描述:{描述你的問題情境}
指令要求:
1. 分析問題的表層與根本原因
2. 建議解決方案
請將此模型改寫為簡單、通用的指令格式,方便未來快速使用。


案例:https://chatgpt.com/share/674a9193-38a0-8006-a848-76ab45a7aab4

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心智結構圖譜(Mental Mapping Framework, MMF):把複雜的知識整理得一清二楚

在學習過程中,很多時候會遇到資訊過多、概念過於複雜的狀況,這時候「心智結構圖譜」(Mental Mapping Framework, MMF)就能幫上忙了。

MMF 的用途是把複雜的知識點轉換成心智圖,讓我們更容易理解。心智圖是一種圖像化的工具,能幫助我們把內容有系統地分類,進而加強理解和記憶。無論是條列式的資料還是繁複的流程,透過 MMF,所有資訊都能變得有條不紊。

比如說,你有一堆需要整理的資料,透過 MMF,可以迅速理清每個關鍵點,讓你一眼就知道各個部分之間的關聯,學習效率立刻提升!


完整整理:心智結構圖譜(Mental Mapping Framework, MMF)

將複雜的知識點轉化為簡潔的心智圖,輔助理解。

Prompt:

我正在整理以下內容,希望將其轉換成心智圖:
{列出具體的條列內容或流程}
請幫我用條列式整理成心智圖格式,並清楚標示每個分支與重點。
如果可能,提供工具建議以視覺化心智圖。


案例:https://chatgpt.com/share/674a91d7-6110-8006-bfca-8dccff7b23cf

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想要了解更多 AI 資訊?就來找阿峰老師吧!

如果你想持續接收這些有關 AI 的新知,或者你和你的公司有興趣了解更多 AI 的應用,歡迎隨時聯繫阿峰顧問。我們有豐富的教學經驗,曾經在以下企業與機構進行 AI 培訓:

企業組織:華碩電腦、南山人壽、新加坡商蝦娛樂電商、歐德傢俱、裕隆日產、順益集團、南都汽車集團(Toyota經銷商)、圖爾思生物科技。

政府單位:行政院數位發展部、行政院勞動力發展署分署、經濟部能源署計畫專案管理辦公室、高雄市政府、高雄市社會局、高雄市文化局、國立美術館、中華民國海洋委員會、新竹市衛生局、嘉義縣政府、宜蘭縣工業會、財團法人中衛發展中心、紡織產業綜合研究所、世新大學。

其他組織:台北市東南扶輪社、台北市e東扶輪社、台北市東和扶輪社、台北市新北投扶輪社、新北市中和扶輪社、台中市豐原北區扶輪社、IMC桃園社。

累積教學時數超過 500 小時。




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大家好,我是阿峰老師,一位熱愛人工智慧並致力於把 AI 技術帶進日常生活的教育者。一直以來,我都相信教育不只是傳遞知識,而是要激發學生的好奇心與創造力,並培養他們的批判思考和實踐能力,讓每位學生都能在未來職場中脫穎而出。 我的教學理念是「學以致用」。「AI峰哥」的部落格,專門分享各種最新的 AI 新知與應用。
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