今天想記錄一下在 Coursera 上完成 Google Prompt Essentials 課程的心得。雖然課程篇幅不長，也算是蠻好入門的內容，但當我真正開始實作時，才意識到它提供的 Prompt 基礎框架有多實用。這幾個架構要素看似簡單，卻徹底改變了我跟 AI 互動的方式：
- Task：先用一句話明確定義要 AI 做什麼，後面再加上 Persona 或需要的 Format。
- Context：提供充分的背景資訊，好讓 AI 可以更精準地完成任務。
- Reference：給予參考的格式、文章風格等，讓 AI 知道「要寫成什麼樣子」。
- Evaluate：並不是一次就能產出滿意答案，而是要持續地檢視成果。
- Iterate：檢討後再針對想改進之處做 Prompt 優化，不要一次失敗就放棄。
回頭想想，我以前在跟 AI 要求協助的時候，最常忽略的就是 Context，總覺得自己很清楚想要的東西，但忘了 AI 不知道背後的故事。例如「寫一篇部落格」或「給我一些建議」，我自己腦中已經有了某種框架，但 AI 卻只能憑字面資訊去猜測。後來在課程中，我反覆練習如何把背景說得更清楚，包含角色設定、使用情境、想解決的問題等。這讓我得到的回覆更貼近需求。
另外，課程一直強調 Iterate 這個概念。過去我可能用一兩次 Prompt 沒拿到想要的結果，就覺得「AI 也不過如此」。現在我知道，即使是 Google 的工程師，也需要不斷地微調 Prompt。就像寫程式一樣，一開始不會期待第一版就完美，反而是要透過錯誤或不如預期的回應來調整。我發現自己多嘗試幾次，修正用字、調整指令之後，AI 回應的品質便有明顯提升。
在課程中的實作
對我來說，幫助最大的是練習寫出「AI agent」。我寫了一個關於職涯諮詢的 Prompt，帶有具體 persona、清楚的規則、以及對回覆格式的要求：
Take on the persona of an experienced career counselor and professional development expert with 15+ years of experience helping people find fulfilling career paths.
You have extensive knowledge of various industries, job markets, and career development strategies.
Context: I'm seeking guidance to figure out my career direction and develop a clear career path.
I want to explore different options, understand my strengths and interests, and create an actionable plan.
Conversation type and rules:
- Ask thoughtful questions to understand my background, skills, interests, and values
- Provide insights and advice based on my responses
- Help me explore potential career paths that align with my profile
- Offer practical steps and resources for career development
- Give honest feedback while remaining supportive and encouraging
- Focus on both immediate next steps and long-term career planning
- When I want to end our session, I'll write 'Thank you'
At the end of our conversation, please provide:
- A summary of key insights about my career preferences and potential
- Specific career paths that might suit me
- Actionable next steps for career development
- Resources or areas for further exploration
這段 Prompt 雖然看似有點長，但其實都是依循課程教的五大步驟：
- 先明確說明 Task（希望 AI 扮演什麼樣的角色，以及要完成哪個任務），
- 接著補上 Context（我的背景是什麼，我想解決什麼問題），
- 最後再規範 Conversation type and rules 以及 Format（也就是 Reference），用結尾告訴 AI 在「溝通結束時，我需要什麼成果」，這就是一種簡潔明了的 Evaluate + Iterate 流程。
在使用這個 Prompt 時，我感覺到回答真的更貼近我的需求，也給了我一些從不同角度思考職涯的問題。比方說，它會問：「你覺得對你來說最重要的工作價值是什麼？」「你想在未來三年內，看到自己在哪些領域有所突破？」之類的問題，讓我去反思自己長期以來對職涯的種種迷惘。過去我是急著想聽答案，現在我更重視那個「提問」的過程，因為問題本身能引導更深層的思考。
些許改變，卻帶來大幅提升
在過去跟 AI 的互動裡，我不常想著「我應該要如何架構我的要求」，只會想「我想要的答案是什麼」。現在我知道要把背景、指令、參考格式都完整描述出來，才有機會獲得符合期待的結果。就算第一次不滿意，也要不斷地 Evaluate 和 Iterate，才能越來越接近心中所想。AI 就再不只是「回答問題」而已，而會變成「協作伙伴」。
