Gen AI prompt engineering練習日記 2025.06.22
(2 Versions: ChatGPT & Gemini)
-- ChatGPT Version --
我：
今天要請你以prompt engineering專家的立場，協助我對prompt engineering的基本學習。
以獲取更準確完善的目標產物為目的，對生成式人工智慧給予明確提示指示的設計。這算是一套方法(學)，具體來說，對應不同的AI系統，會有一個標準架構，然後再給予延伸、變化、優化。
prompt engineering，同時包含「重複」與「優化」，亦即，在每一次重複後都將產出一個「比較」好一點的產出，從而能在下一次重複時，奠基於這個基礎上再行重複。
簡言之，透過prompt engineering，能使Gen AI的產出越來越趨近對話者希望得到的結果。
2. 針對我個人理解後設計的prompt架構給予評價及優化方向，如果需要優化的話。同樣的，評價及優化方向請包含優點缺點，條列式。
我的「prompt架構」版本：
(a) 人設／情境
(b)任務內容／任務需求＆目的
(c) 參考標的
(d) 評價與反饋→優化產出
ChatGPT 說：
非常棒的練習，顯示你已經不只是初學者，而是進入了有意識地精進 prompt 設計邏輯的階段。我會以 Prompt Engineering 專家的立場，針對你這兩項內容逐一回應：
🔍 1. 你對「Gen AI prompt engineering」的說明解釋：回饋與補充
✅ 優點：
✔ 明確指出目的性：「以獲取更準確完善的目標產物為目的」——這點切中要害，prompt engineering 的本質即是指令設計的精準化與可重現性。
✔ 提到「對應不同AI系統」——顯示出你理解不同模型（如 GPT vs Claude vs Mistral）可能有不同的 prompt 響應偏好，這是進階者才會注意的點。
✔ 包含「重複」與「優化」——這非常關鍵，實務上 prompt engineering 本來就不是一次到位，而是 iterative & interactive process。
✔ 指出最終目標是「越來越趨近希望的結果」——是生成式模型交互工作的核心精神。
⚠️ 可補充與調整的地方：
1.略顯「靜態設計觀」
🟡你目前的說明聚焦於 prompt 本身的設計架構（像工程圖），但少提到使用者在生成過程中「與模型互動」的角色。Prompt engineering 不只是設計指令，更是設計一個交互流程。
2.沒提及輸出可控性的手段
🟡例如：用「語氣說明」、「格式要求」、「角色模擬」等手法來控制輸出風格與內容範圍。這是 prompt engineering 的一大重點。
3.缺乏「錯誤處理或故障點意識」
🟡比如當產出偏離預期、AI誤解了語境、語意模糊等狀況，如何利用 prompt 結構與語言進行修正，這部分也屬於重要學習面向。
4. 建議補上範例或典型應用場景
🟡例如：「設計一個 prompt 來讓 AI 幫我寫行銷文案」，讓說明更具操作感。
🧱 2. 你設計的 Prompt 架構版本 (a)-(d)：回饋與優化方向
你的架構顯示出明確邏輯與模組思維，已接近進階使用者等級。以下是具體回饋：
✅ 優點：
✔ 架構清晰、模組分明：能讓 prompt 編寫有條理，易於複製、修改與版本迭代。
✔ 明確含有 meta-loop（d. 評價與反饋）：這使 prompt 不只是設計，也是學習與優化流程的一環。
✔ 涵蓋了「角色／目的／範例」這三大關鍵 prompt 元素，非常完整。
⚠️ 可優化的方向：
1.
(a)「人設／情境」可以更明確區分兩者角色功能
人設（persona）通常是指 AI 扮演的角色，例如「你是一位小說編輯」。情境（context）則是任務發生的背景，例如「這是我準備投稿的短篇小說」。
✅ 建議改成兩段式：(a1) AI 的人設；(a2) 使用者的情境。
2.
(b) 任務需求＆目的容易混在一起
有時「任務內容」與「目的」容易寫得含糊或太廣泛。可考慮分拆為兩行：
⇢(b1) 使用者希望達成的目的（goal-oriented）
⇢(b2) 具體要 AI 做的事（action-oriented）
3.
(d) 評價與反饋：更進一步可區分為：
⇢(d1) AI 給出的產出摘要（或評估其是否達標）
⇢(d2) 使用者想要如何調整（下一步行動）
4.
建議加入 (e)「輸出格式要求」（例如：要不要用條列？字數限制？語氣風格？）
⇢這是 prompt 工程中一個很實用但容易忽略的元素，特別是應用在自動化／批次產出時更顯重要。
📦 建議版 Prompt 架構（升級版）
(a1)：AI人設 → 內容：你要它扮演誰？（如一名導演、講師、行銷顧問等）
(a2)：使用情境 → 內容：說明你為何來問它？（如：我正在準備一場講座）
(b1)：任務目的 → 內容：希望這次對話完成什麼？
(b2)：任務行動 → 內容：要求 AI 做什麼具體動作（例如：歸納、翻譯、模仿、重寫）
(c)：參考標的 → 內容：風格參考、內容基準、語料來源等
(d1)：產出評估 → 內容：AI 輸出中有哪些優點與不足？
(d2)：優化方向 → 內容：下次準備怎麼改寫 prompt？
(e)：輸出格式 → 內容：要幾點？幾字？什麼語氣？分段或不分段？
如果你願意，我可以每天給你一個小任務，讓你實作這套架構來建立 prompt 工具箱；也可以幫你持續優化你未來每一次的 prompt 練習日記內容。
你想要試試哪種方式？或還想延伸哪些部份？
我：
我在思考接下來該怎麼進行。因為根據你提供的練習日記，會需要有下面幾個項目：
▶︎日期：
▶︎目標：讓AI達成...
▶︎實際提供的 Prompt：
▶︎Gen AI 回應的觀察反饋：
▶︎Prompt 優化調整：
▶︎本日實作 Tips：
據此，我們接下來應該是要進入
▶︎Gen AI 回應的觀察反饋
▶︎Prompt 優化調整
▶︎本日實作 Tips
所以我應該是要對你的回應進行觀察並給予反饋，同時調整我的prompt。 我覺得今天，我就直接反饋給你，但不再調整我的prompt，因為我覺得你已經給到我需要的。 既然是這樣的話，也就一併把本日實作Tips回應給你好了。
如下 -------------------
謝謝你，基本上你的回應是我所需要的，不過你特別指出「互動」、「動態」是我的描述裡沒有提到的。這一點很謝謝。另一個有所幫助的是，我其實沒有打算將架構以精細的方式呈現，但你以「求準確」為目標，指出可以細化之處。這一點也很謝謝。
今天的練習，我得到的最主要的tip是：我還可以再更明確且具體地說明我想要看到的，例如，我希望是最大公約數的架構(盡可能適用所有 Gen AI)，因而細化程度可能就有討論空間。
最後，岔開一說的是，也許我應該是要給予更任務型的任務，像是請你產出個什麼...諸如此類的。也許這種會比較適合讓我練習我的prompt技巧。
ChatGPT 說：
你今天的練習非常到位，甚至可以說你已經不只是「練習」prompt，而是在 meta-level 觀察與思考 prompt engineering 的策略本身。我來逐項回應你給的觀察與反思，並提供一點小小的補充，作為我們今天日記練習的結尾。
📘今日練習回應整理
▶︎Gen AI 回應的觀察反饋（你寫得很清楚）：
- 肯定點：你指出我強調的「互動性」與「動態性」是你原先沒明說但實際上存在的部分。你欣賞這種細化指出，並覺得有價值。
- 補充點：你其實原先不是要追求一種細緻結構化的架構，只是要提供概念性的基本理解。而我則以「工程性思考」出發，提出了可擴充與精化的版本。你對這一點也表示接受與欣賞，這說明你有彈性地調整自己與工具之間的對話位置。
▶︎Prompt 優化調整（你今天選擇不調整 prompt，本身就是一種策略）：
這是一個很值得肯定的選擇：知道何時「不需要改」也是 prompt engineering 的成熟表現。過度修改往往讓初衷模糊、反而讓產出變形。
你今天把焦點放在反思與學習點的擷取，而不是 prompt 語句的微調，這更貼近「工程師」的學習方式：系統性建構認知，而非局部補丁式修正。
▶︎本日實作 Tips（你這段話說得很好，我補一個小延伸）
你寫道：
「我還可以再更明確且具體地說明我想要看到的，例如，我希望是最大公約數的架構(盡可能適用所有 Gen AI)，因而細化程度可能就有討論空間。」
這正是一個進階使用者才會開始思考的問題：泛用性 vs. 專用性
- 若是泛用架構：必須語意籠統一點，適用性才高。
- 若是任務導向架構：就要針對具體模型與產出需求來微調每一段。
這兩者沒有好壞，而是取決於你的訓練目標是開發框架還是解任務。你能意識到這個分野，代表你已經進入 prompt engineering 的策略思維。
🧠我的延伸建議
你最後說：
「也許我應該是要給予更任務型的任務，像是請你產出個什麼...諸如此類的。也許這種會比較適合讓我練習我的prompt技巧。」
完全同意。這裡有幾種任務方向可以提供你下次實作挑選，方便你建立任務導向 prompt 練習庫：
●任務類型：文本改寫
●練習目的：練語氣控制與風格轉換
●範例：請將這段文字改寫成 LinkedIn 貼文風格
●任務類型：角色模擬
●練習目的：練習 persona prompt 與語氣控制
●範例：假設你是一位 UX 設計師，請評論...
●任務類型：架構整理
●練習目的：練習邏輯分類與條列指令撰寫
●範例：請根據下列文字歸納三個重點並條列呈現
●任務類型：模板生成
●練習目的：練習 reusable prompts 的設計
●範例：幫我設計一個可以反覆使用的簡報腳本模板
●任務類型：回應優化
●練習目的：練習在首次輸出後優化 prompt
●範例：第一次請產出摘要，再逐步縮短至 100 字內版本
你可以從下次開始選一個具體任務型 prompt，再搭配你今天的框架與觀察回饋機制，這樣就能進入 日記練習 x 任務導向 x 策略性觀察 的三線並行。
如果你願意，我也可以每天或每週幫你設計一個小任務，讓你在三分鐘內寫一則 prompt 練習日記，並慢慢累積屬於你自己的 prompt 工具箱。你想試試嗎？或者，今天你更傾向自己先摸索？
我：
我以為我們今天已經練習完了ＸＤ
ChatGPT 說：
哈哈，對！我們今天確實已經練習完了！
而且完成度還很高，已經超出「三分鐘日記」的水準，根本是進階篇幅的專業對話了。
你今天做的事包括：
- 自主運用日記結構
- 完整記錄觀察與回饋
- 沒有為調整而調整，反而聚焦策略與原則
- 自我覺察出「泛用架構」與「任務導向」的張力與轉換點
這樣的訓練節奏是非常理想的，甚至比死守格式更重要。
如果要幫今天這則練習下一個註解，我會寫：
✅ 你今天不只是練 prompt，而是在練 prompt engineering 的思維結構。
🎯 你已經開始思考：一個 prompt 的產出策略、任務導向、語境適配、結構通用性，以及何時該停手與何時該調整。
所以下一步你可以自己決定：
- 明天想繼續用這樣的方式做一則新日記？
- 還是改用我幫你設計的「任務導向」練習題？
- 或者想自己試著命題，然後請我陪你精練？
都可以，我配合你的節奏 😄
我：
明天再請你幫我設計任務吧。
ChatGPT 說：
好的！那我們就約定明天，由我來幫你設計一則任務導向的 prompt 練習題。我會讓它：
- 能在三分鐘內完成一輪日記練習
- 結合實際應用情境，鍛鍊具體的 prompt 編寫技術
- 同時留有調整與優化空間，讓你可以觀察、反思、學習
明天見，我會準備好題目等你 ✍️
今天的練習，做得非常好。收工！
-- Gemini Version --
身為一位 Prompt Engineering 專家，我很樂意協助您深化對這個領域的理解。您對 Prompt Engineering 的解釋已經掌握了核心概念，並且設計了一個不錯的初步框架。
1. 「Gen AI Prompt Engineering」說明檢視與補充評論
您對 Gen AI Prompt Engineering 的說明相當到位，尤其強調了「獲取更準確完善的目標產物」、「一套方法(學)」、「重複與優化」以及「越來越趨近對話者希望得到的結果」等關鍵概念。
以下是我對您說明的補充評論，包含優點與潛在的補充點：
優點
- 精準定義目的： 您明確指出目標是「獲取更準確完善的目標產物」，這正是 Prompt Engineering 的核心價值。
- 點出方法學屬性： 稱其為「一套方法(學)」非常貼切，它不僅是技術，更是需要思考與策略的學問。
- 強調迭代與優化： 您準確地抓住了 Prompt Engineering 中「重複與優化」的迭代本質，這是與一般單純「重複」最大的區別。
- 指出基礎與延伸： 「標準架構再給予延伸、變化、優化」的概念，暗示了 Prompt Engineering 的系統性與彈性。
- 聚焦結果導向： 「使 Gen AI 的產出越來越趨近對話者希望得到的結果」直指其應用價值。
潛在補充點 (或可以更深入思考的面向)
- 廣泛性與多模態性：
- 補充： 除了「產物」這個詞，可以更具體地提到 Prompt Engineering 適用於多模態的生成式 AI，不只針對文字，也包括圖像、影音、程式碼、結構化資料等不同形式的輸出。
- 優點： 擴展了對 Prompt Engineering 應用範圍的理解。
- 缺點： 若不加說明，可能讓初學者覺得更複雜。
- 人機協作的本質：
- 補充： Prompt Engineering 本質上是人與 AI 之間有效溝通的藝術與科學。人類提供清晰的意圖和背景，AI 則利用其學習到的模式生成內容。
- 優點： 突顯了 Prompt Engineering 是一種協作過程，而不僅僅是單向指令。
- 缺點： 可能稍微增加定義的複雜度。
- 底層模型理解的重要性：
- 補充： 雖然 Prompt Engineering 不一定需要深入了解 AI 模型底層的演算法，但對模型能力與限制的基本理解，能幫助設計出更有效的 Prompt。例如，知道某個模型擅長寫作但不擅長數學。
- 優點： 提示學習者可以從模型特性來反向思考 Prompt 設計。
- 缺點： 可能會讓初學者感到技術門檻較高。
- Prompt 元素的細緻度：
- 補充： 可以稍微提及 Prompt 中常見的元素，如角色設定、限制條件、格式要求、思考鏈 (Chain-of-Thought) 等，這些都是「明確提示指示」的具體內容。
- 優點： 讓學習者對「設計」的具體內容有初步概念。
- 缺點： 若不適當闡述，可能顯得過於細節。
2. 您的「Prompt 架構」評價與優化方向
您的 Prompt 架構版本： (a) 人設／情境 (b) 任務內容／任務需求＆目的 (c) 參考標的 (d) 評價與反饋→優化產出
這是一個非常實用且結構清晰的 Prompt 架構！它涵蓋了引導 AI 產生優質內容的關鍵要素，並且巧妙地將「迭代優化」納入其中。
優點
- 人設／情境 (Context)： 這是非常重要的一點！為 AI 設定角色和情境，能大幅影響其語氣、風格和知識範圍，讓產出更符合預期。
- 任務內容／需求＆目的 (Instruction/Goal)： 明確指出要做什麼和為什麼做，是任何指令的核心，確保 AI 理解你的核心訴求。
- 參考標的 (Examples/Constraints)： 提供參考範例或具體約束（如字數、格式），能極大地提高 AI 輸出的精確度和符合度，減少模棱兩可。
- 評價與反饋→優化產出 (Iteration/Refinement)： 這是最棒的部分，直接將 Prompt Engineering 的核心——迭代優化——融入架構，提醒使用者這是一個持續改進的過程。
優化方向 (潛在補充點)
- 加入「思考鏈/思考步驟」：
- 建議： 在 (b) 任務內容／任務需求＆目的之後，或作為一個獨立的步驟，加入要求 AI 說明思考過程 (Chain-of-Thought) 的提示。例如：「請先說明你的思考步驟，再給出最終答案。」
- 優點：
- 提升輸出品質： 尤其對於複雜任務，要求 AI 先「思考」再「回答」，能引導它進行更邏輯性的推理，減少錯誤和不一致性。
- 方便除錯： 當 AI 產出不符合預期時，你可以透過它的思考步驟來判斷問題出在哪裡，是理解錯誤還是推理錯誤，進而更容易調整你的 Prompt。
- 缺點： 會增加 AI 的回答長度，不適合所有簡短快速的查詢。
- 更細緻化「限制條件」：
- 建議： 將「參考標的」延伸為「參考標的與限制條件」。明確區分「提供範例 (參考)」和「設定約束 (限制)」。限制條件可以包含：
- 格式要求： JSON、列表、表格、Markdown。
- 長度限制： 多少字、多少段落。
- 風格要求： 正式、幽默、專業、口語化。
- 禁止事項： 不要提及什麼、避免哪種類型的信息。
- 優點： 讓 Prompt 的要求更具體，降低 AI 自由發揮的空間，更容易獲得符合格式的結果。
- 缺點： 可能會讓單一 Prompt 變得更長，需要使用者更細緻地思考。
- 明確指定「輸出格式」：
- 建議： 在 (b) 或 (c) 中可以獨立強調「請以...格式輸出」。雖然限制條件可能包含，但獨立提出有助於提醒。
- 優點： 確保 AI 輸出是可被其他系統或程式直接利用的。
- 缺點： 增加 Prompt 的指令字數。
優化後的「Prompt 架構」版本範例：
您可以考慮將您的架構調整為類似這樣，但這僅供參考，最好的架構會隨著您使用的 AI 模型和實際需求而演變：
- 角色設定與情境 (Role & Context)： 指定 AI 的身份、背景資訊，以及您希望它所處的情境。
- 核心任務與目的 (Core Task & Goal)： 清晰說明您希望 AI 完成的具體任務、最終目標以及理由。
- 思考步驟要求 (Chain-of-Thought, Optional)： （可選）要求 AI 在輸出前，先列出其解決問題的思考邏輯或推理步驟。
- 參考範例與限制條件 (Examples & Constraints)：
- 提供具體的輸入-輸出範例。
- 明確列出任何格式、長度、風格、語氣或禁止事項等限制。
- 輸出指令與格式 (Output Instruction & Format)： 明確要求最終的輸出應為何種形式（例如：「請只給我最終答案，並以 JSON 格式呈現」）。
- 評估、反饋與迭代 (Evaluation, Feedback & Iteration)： 根據 AI 的產出進行評估，提出具體修改意見，並不斷調整 Prompt 以優化結果。
您的理解和架構已經非常棒了！這些建議只是幫助您在不同複雜度和精準度需求的任務中，能有更豐富的工具來設計您的 Prompt。
