在人工智慧浪潮洶湧澎湃的當下，許多人對大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 充滿期待，認為它們將成為解決複雜問題的全能利器。網路上更不斷流傳各種「最強 Prompt 攻略」、「一行指令搞定所有問題」的秘訣，彷彿只要找到那個神奇咒語，就能讓 AI 完美理解並回應。
然而，現實往往不如預期。大量使用者抱怨：「ChatGPT 回答的內容前後矛盾、牛頭不對馬嘴」，甚至直言「它根本沒弄懂我真正想要什麼」，導致體驗大打折扣。這種現象的背後，其實是我們在使用 LLM 時的典型誤區：過度聚焦在「怎麼問」的表面技巧，卻忽略了在「問之前，該先做什麼」這個更根本的問題。換句話說，急著求神，卻忘了先把自己講清楚。
享譽全球的領導力大師史蒂芬·柯維（Stephen Covey）在其經典著作《高效人士的七個習慣》中提出了極為深刻的溝通真理：
“Seek first to understand, then to be understood.”
— Stephen Covey，《與成功有約：高效能人士的七個習慣》（The 7 Habits of Highly Effective People）
柯維提醒我們，溝通的首要原則是「先理解對方」，而非一味只想被理解。這句話不僅適用於人與人之間，同樣適用於我們與 AI 的互動。若我們不先花時間讓 AI 理解我們的背景、目標與需求，再直接拋出問題，期待它立刻給出準確答案，無疑是在剝奪模型進行「有效理解」的可能。
從心理學角度看，溝通是一種「意義協商」（meaning negotiation）的過程。根據社會心理學家 Herbert H. Clark 的「共識理論」（common ground theory），有效溝通依賴於雙方共享的知識、信念與假設。換言之，沒有共同背景，訊息就無法被正確解碼。AI 雖非人類，卻仍依賴提供的上下文與訊息來構建「共識基礎」，缺乏明確背景，就無法生成具體而精確的回答。(Clark, H. H. (1996). Using Language. Cambridge University Press.)
語言學上，語境（context）是理解任何話語不可或缺的條件。語境包含了語言環境、社會文化背景、說話者意圖等元素。語用學（pragmatics）指出，話語的意義不僅取決於字面內容，更取決於說話者的意圖與聽者的解讀框架(Levinson, S. C. (1983). Pragmatics. Cambridge University Press.)。AI 模型同樣需要這些語境線索，才能理解你的真實需求，避免誤解或模糊回答。
這一觀念也被 OpenAI 官方明確提出，強調：
“Providing sufficient context and clear role-setting is key to improving the accuracy and relevance of model responses.”
— OpenAI API Documentation, 2024 官方說明連結
他們指出，給予充足的上下文與明確的角色指示，不僅能有效提升模型回應的精準度，也能確保回答與使用者需求高度相關。簡而言之，想在 AI 的幫助下獲得高品質答案，千萬不要陷入尋找「一勞永逸神級 Prompt」的迷思。與其急於用最簡短的指令榨取 AI 的潛能，不如先投入時間與精力，向模型說明「我是誰」、「我想要什麼」、「我處於什麼樣的情境」，讓 AI 有機會真正理解你的需求，這才是成功溝通的基礎。
就像真實世界的人際交流，如果你從未清楚表達自己的想法和處境，怎能奢望對方給出恰當的回應？與 AI 互動亦是如此。因此，想破除「它只會亂猜」的誤解，釋放 LLM 真正價值的第一步，不是埋頭鑽研五花八門的 Prompt 技巧，而是先讓 AI 認識「你是誰、你想做什麼、你面臨什麼挑戰」。這才是提升回應品質、實現智能協作的根本所在。
什麼是「先對話，再執行」？
「先對話，再執行」是近年來隨著 Prompt Engineering（提示工程）興起而逐漸被重視的一項關鍵思維。它指的是，在向大型語言模型（LLM）發出具體指令或任務前，先花時間與模型建立充分的上下文、角色設定和背景說明，讓 AI 有足夠的「認知」基礎，以生成更貼合需求、具有針對性的回答。
這一過程類似於人與人溝通中的「破冰」與「背景交換」，是建立雙方共識（common ground）的核心步驟。Joe Pulizzi，內容行銷學院（Content Marketing Institute）的創辦人，長期致力於推動內容行銷的策略與實踐。他強調，成功的內容創作與行銷，必須基於清晰的背景與角色設定，才能確保內容具有針對性與有效性。
Pulizzi 在多篇文章中指出：
“Providing clear context and defined roles helps AI function as a true collaborator, rather than just a tool.”
— Joe Pulizzi, Content Marketing Institute
這句話深刻點出，「先對話，再執行」的本質：在任何創作或溝通過程中，先建立明確的背景、角色與目標，讓 AI 不僅是被動回應，而是成為真正理解你需求的合作夥伴。這與 Pulizzi 提倡的內容行銷流程高度契合：在產出內容之前，必須先深入了解目標受眾、明確品牌定位及行銷目標。只有這樣，所創造的內容才能精準打中受眾需求，達到最佳效果。「先對話，再執行」強調在與大型語言模型互動時，先花時間建立明確且完整的溝通基礎，這並非只是一次簡單的說明，而是一個持續且有策略的溝通過程。具體而言，它涵蓋以下幾個核心步驟：
- 上下文設定
在開始具體任務前，先提供相關背景資訊，包括產業類型、目標受眾、現階段挑戰等。這使模型能夠在合適的脈絡下理解問題。 - 角色明確
通過明確指示模型扮演特定角色（如市場顧問、技術專家），幫助 AI 聚焦於該領域的專業知識與語氣風格，避免回答過於泛泛或不合調性。 - 目標定義
明確告知模型你期望達成的成果，例如「撰寫一篇具說服力的銷售文案」，而非僅僅「寫一封郵件」。這種清晰目標指導使回應更具方向性。 - 溝通調整
在對話過程中根據回應持續提供反饋與修正，形成良性循環，逐步優化內容，這也是「先對話」的持續性體現。
實踐中，「先對話，再執行」能有效縮短完成任務的總時間，降低用戶後續的重複修改與修正需求，顯著提升效率與品質。它已成為高階用戶必備的操作心法，不只是技術手段，更是策略性思考。
為什麼讓 AI 先了解你很重要？
提升內容的相關性與精準度
在內容策略領域，Neil Patel 是公認的大師級人物，他指出：「模型若不知道你的目標受眾、行業背景與語氣偏好，就像是在黑暗中摸索，無法提供真正有價值的建議。」
If the model doesn't know your target audience, industry background, and tone preferences, it's like searching in the dark and can't provide truly valuable advice.— Neil Patel, Content Marketing Expert
這句話凸顯了上下文與背景對 AI 回應的決定性影響。AI 模型本質是依賴大量數據與模式來生成回答，缺乏具體的背景線索，模型只能基於普遍模式推斷，導致回應模糊、泛泛而談。 舉例來說，如果你想讓 AI 幫你撰寫科技產品的行銷文案，但未提供目標客群特徵、品牌風格或產品核心價值，模型可能給出通用且缺乏針對性的文案，無法打動特定受眾。提供清晰背景，能讓模型聚焦重要資訊，大幅提升回應的質量與實用性。
減少來回調整的時間成本
GPT 技術專家 Rachel Tatman 強調：「良好的角色設定與上下文能大幅降低重複修改的需求，節省大量時間。」
“Good role definition and context drastically reduce the need for repeated edits and save a lot of time.”— Rachel Tatman , NLP and GPT Specialist
這不僅是效率問題，更是提升工作品質的關鍵。每一次對 AI 輸入的改進和調整，都是對結果不滿意的反映，消耗了寶貴時間與精力。 良好的初期設定等於為 AI 打下堅實的基礎，讓第一次生成的內容就更接近理想狀態，降低了後續大幅修正的頻率。對企業和專業創作者來說，這種時間與資源的節省，往往意味著更快的市場響應速度與競爭優勢。
打造品牌專屬的內容風格
行銷顧問 Ann Handley 曾提到：「讓 AI 理解你的品牌人格，是創造一致性且具辨識度內容的關鍵。」
“Helping AI understand your brand personality is key to creating consistent and recognizable content.”— Ann Handley, Author of Everybody Writes
品牌風格是一個企業重要的資產，涵蓋語氣、用詞、價值觀等多方面。若 AI 未被賦予這些風格指南，生成的內容可能風格混亂，難以在市場中建立鮮明形象。 通過詳細告知 AI 品牌調性、核心理念與目標受眾，能夠讓模型創作出更符合品牌聲音的內容，促進消費者的情感連結與忠誠度。這在數位行銷競爭激烈的今天，尤為重要。
如何有效地讓 AI 了解你？
在與大型語言模型（LLM）互動時，通常你的第一步是請 AI 協助完成某項具體任務，比如撰寫行銷文案、策劃活動方案，或分析數據報告。然而，為了確保 AI 能準確理解並給出高品質回應，你要做的不只是單向輸入指令，還要主動發問：
「請問你還需要我提供怎樣的資料？」
這句話代表雙向溝通的關鍵節點，藉由詢問，讓 AI 反饋它對任務所需的資訊缺口。這樣做有以下幾大好處：
- 避免誤解與偏差
有時候你以為指令已經夠清楚，但 AI 可能仍缺乏關鍵背景。例如你請 AI 撰寫一則新品推廣文案，但沒說明目標客群的年齡層、購買習慣，AI 生成的內容可能偏離受眾喜好。透過詢問，你可以補足這些資訊，讓 AI 更精準鎖定目標。 - 提升效率，減少反覆修正
比起一次性丟出完整需求、等結果再來反覆調整，主動詢問 AI 需要什麼資料能節省不少時間與精力。例如你讓 AI 協助設計問卷，AI 反問「請提供調查的具體目標及目標受眾特徵」，你補充後，問卷設計更符合實務需求，避免後續大幅修改。 - 促進策略性思考
這種互動模式讓你不得不先釐清自己對任務的期望與背景，促使整體思考更具條理。這也是高階用戶與專業團隊常用的溝通方式，確保 AI 作為真正的合作夥伴，而非冰冷工具。
要做到這一點，實務上你需要透過以下幾個關鍵步驟，明確且有系統地「讓 AI 了解你」：
- 角色設定（Persona）
在對話開始時，清楚告訴 AI 你希望它扮演的角色，例如：「你是我的市場策略顧問，我專注於 B2B 軟體行銷。」
透過角色設定，模型能根據該身份調整語氣與知識範圍，避免回應泛泛，提升內容的專業度與針對性。這也是 OpenAI 官方推薦的重要做法，透過系統訊息（system prompt）來設定明確角色，為後續對話奠定基礎。 - 明確背景資訊
分享你目前面臨的挑戰、目標與環境狀況，例如：「我的目標是增加潛在客戶的轉換率，並提高品牌在中小企業市場的知名度。」
這些背景資訊能幫助 AI 理解你的業務脈絡，避免回答偏離主題，讓內容更具實用價值。 - 風格與語氣說明
明確告訴 AI 你偏好的語調與風格，例如：「請用專業且親切的語氣撰寫內容。」
這樣可確保生成的文字與你的品牌調性一致，建立品牌識別度，避免風格混亂。 - 範例與參考
提供過去成功的文案、內容或其他範例，讓 AI 有參考範本，能模仿風格與架構。這類似於人類學習寫作時參考優秀範本，有助 AI 更快進入狀況。像我大量的把我的部落格、社群發文全部都下載了下來，餵給 LLM 去學習，讓它產出的內容更像我
這套「角色→背景→風格→範例」的結構化方法，是我跟 AI 共同協作在產出內容時候的基礎邏輯 。OpenAI 官方文件同樣強調，使用系統訊息來建立明確角色與背景，是提升回答精準度和相關性的最佳實踐。因此，與 AI 的互動不該是單純「輸入指令、被動接收回應」的過程，而是需要你主動確認並持續補充資料，建立真正的雙向溝通。唯有如此，才能讓 AI 深入理解你的需求，產出高品質的結果。
實際上的應用：BackGPT Persona 產生器
我有設計一個的 BackGPT Persona 產生器 ，其中指令的設計就是依據這種結構化溝通的所做出來的結果，它引導使用者透過多輪對話，逐步完成讓 AI 深入理解產品與市場的過程：
- 先由使用者上傳產品圖片，AI 初步分析產品獨特賣點（USP），並用更貼近使用者利益的語言呈現，避免只是冷冰冰的產品描述。
- 多輪確認與補充：用戶被邀請確認或修正三大主要賣點，甚至可上傳更多圖片，確保 AI 收集到完整且精確的背景資訊。
- 收集銷售數據：請用戶提供客單價，AI 根據購買頻率模型估算消費者的月收入範圍，建立更立體的人物畫像。
- 結合這些資訊，AI 才能構建出完整、具體的 Persona，包括年齡、職業、價值觀及購買動機等多維度細節，讓後續的價值主張（Value Proposition）更有針對性和說服力。
我相信有用過這個工具的朋友應該有感受到，所做出來的 Persona 應該比較貼近真實的消費者，而不是只是一個幻想而已。這是我長年以來習慣透過網路跟人對話的習慣，也是讓你可以跟 AI 好好溝通的方式。
結語
你是不是也經常在想，要怎麼跟 AI 溝通才不會浪費時間？或者，懷疑自己是不是不夠會用，因為每次丟指令，結果都差強人意？ 其實問題不在你，是溝通的方式不對。「先對話，再執行」不是什麼高深的技巧，而是一種基本的態度，在你開始讓 AI 幫忙之前，先花點時間讓它知道你是誰，你要什麼，還有你怎麼想。 不是要你說一大堆資料，而是讓 AI 不用靠猜，能真正理解你背後的脈絡。
我知道你可能會想：「我沒有時間，直接講重點不好嗎？」
但說穿了，當你急著用最簡短的指令搶時間，反而會掉進「反覆修改」的無底洞。 那其實是時間被浪費在了讓 AI「猜你的意思」上。你不是不會用 AI，是因為你還沒用對溝通方式。當你學會了先跟 AI「聊聊你是誰」，接下來讓它根據你提供的背景、角色、風格，給你想要的回應，整個流程就會順很多。
這樣一來，AI 不只是個冷冰冰的工具，它開始像個理解你的人，陪著你一起思考、一起創造，甚至一起解決問題。別忘了，這不只是技術升級，更是你工作方式、思考模式的升級。
所以，下次你準備要叫 AI 幫忙，別急著丟出指令，先停下來，想想： 「我有沒有先跟它聊聊，我是誰？我想做什麼？」這一小步，會讓你發現，AI 真的不一樣了。
