10大情境與AI溝通必學的提示工程
1. 技術文件撰寫
技巧：使用「系統提示」定義AI角色（如「擔任資深軟體工程師」），並搭配具體格式要求（例如Markdown或程式碼區塊）。需明確指定輸出結構，例如：「生成Python函式，使用Pandas處理CSV數據，附帶3行使用範例」。
2. 行銷內容生成
技巧：結合「角色扮演」與「風格指令」，例如：「作為資深行銷總監，撰寫一封推廣環保餐具的電子郵件，語氣專業且帶有行動呼籲，限200字內」。可進一步要求調整情感基調（如正向或緊迫感）。
3. 程式碼開發輔助
技巧：提供輸入/輸出範例引導AI生成正確程式碼。例如：「根據以下SQL查詢結構（附範例），改寫為MongoDB聚合管線查詢」。需搭配「分步思考提示」，要求AI解釋每段程式碼功能。
4. 學術研究分析
技巧：使用「思維鏈（Chain-of-Thought）」引導分析流程，例如：「請逐步分析氣候變遷對東南亞農業的影響，先定義關鍵變因，再比較不同預測模型差異」。可追加驗證指令如：「列舉3項可能反駁此結論的研究」。
5. 客戶服務對話設計
技巧：建立「情境邊界」與「特權控制」，例如：「僅能使用核准的產品資訊回答，若遇客訴則提供退換貨表單連結，嚴禁猜測公司政策」。需搭配負面示例訓練AI避開敏感回應。
6. 創意發想與腦力激盪
技巧：採用「開放式比喻」激發創意，例如：「若將智慧城市比喻為生物體，各子系統如何像器官協作？列出10種跨領域創新點子」。可要求AI混合不同領域知識（如科幻文學×材料科學）。
7. 多語言翻譯與本地化
技巧：指定文化背景參數，例如：「將英文笑話翻譯成中文，保留原意並改用臺灣慣用語，避免直譯造成的文化隔閡」。需追加指令檢查在地化適切性（如政治正確用語）。
8. 數據視覺化解讀
技巧：上傳數據後使用「分層提問」，例如：「先描述此銷售報表的整體趨勢，再指出3項異常數據點，最後建議2種改善策略」。可要求AI生成可視化程式碼並解釋圖表選擇邏輯。
9. 法律文件審查
技巧：設定嚴謹的「否決條件」，例如：「標示此合約中所有模糊條款，比對臺灣民法第x條，若發現潛在風險則以紅字警示」。需禁止AI進行法律判斷，僅限事實比對。
10. 教育課程設計
技巧：應用「分齡提示法」，例如：「為國小五年級生設計Python入門課綱，每單元含互動遊戲與生活化範例，排除抽象程式術語」。可要求AI生成測驗題與錯誤答案分析。
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進階應用原則
動態調整：根據輸出品質追加「二階指令」，例如：「將第3點建議擴充為執行步驟表，並評估每步驟所需資源」。
風險管控：對關鍵任務設定「熔斷機制」，例如：「若回答信心低於85%，需明確標註存疑部分」。
跨模型優化：同一提示在不同AI模型（如GPT-4、Claude）測試後，比較結果並融合最佳方案。
