AI 溝通術：掌握 TCE 架構，三步驟寫出完美的精準提示詞

您是否曾經對 ChatGPT 或其他 AI 工具下達指令，得到的結果卻總是答非所問，或者內容空泛得無法使用？這通常不是 AI 不夠聰明，而是我們「說話」的方式不夠精確。本文將帶您深入了解一套簡單卻強大的溝通公式——「TCE 架構」，協助您徹底解決與 AI 的溝通障礙。

AI 溝通術：掌握 TCE 架構，三步驟寫出完美的精準提示詞

在人工智慧（AI）工具日益普及的今天，許多人已經習慣使用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 來協助處理日常事務。然而，我們經常聽到使用者抱怨：「AI 寫出來的東西太生硬了」、「它完全誤會了我的意思」。其實，絕大多數的無效產出，都源於模糊不清的指令（Prompt）。

要讓 AI 成為真正的生產力神器，我們需要一套邏輯清晰的溝通框架。今天這篇文章將為您詳細拆解「TCE 架構」（Task-Context-Expectation），這是一個由「任務、背景、預期」三個核心元素組成的黃金公式。只要掌握這個架構，無論是撰寫文案、整理資料還是規劃行程，您都能輕鬆駕馭 AI，獲得高品質的成果。

什麼是 TCE 架構？為什麼它如此重要？

TCE 架構是專為優化人機協作而設計的提示詞撰寫模型。它的核心理念在於：AI 雖然擁有海量知識，但它缺乏「讀心術」。它不知道您的職業、您當下的處境，以及您對成果的具體偏好。TCE 架構就像是給 AI 的一張詳細導航圖，確保它不會在資訊的大海中迷路。

這個架構由三個英文單字的字首組成：

T (Task) - 任務： 您要 AI 做什麼？
C (Context) - 背景： AI 需要知道哪些資訊才能做好這件事？
E (Expectation) - 預期： 您希望看到的成果長什麼樣子？

透過這三個步驟的引導，我們可以將原本模糊的請求，轉化為結構化的指令，大幅降低 AI 產生「幻覺」或偏離主題的機率。

本段重點小結：
AI 需要明確的指引而非模糊的暗示。
TCE 代表任務 (Task)、背景 (Context) 與預期 (Expectation)。
使用此架構可有效減少溝通來回修正的時間成本。

第一步：Task 明確任務——給出清晰的動詞

Task（任務）是提示詞的靈魂，也是您對 AI 下達的第一道指令。這看似簡單，卻是許多人最容易犯錯的地方。一個好的任務指令應該包含「精確的動詞」與「明確的目標」。

避免模糊不清的指令

許多初學者會使用過於籠統的詞彙，例如：「幫我看看這個」、「處理一下這篇文章」。這類指令讓 AI 無所適從——是要總結？要改寫？還是要翻譯？

使用精準的行動動詞

為了讓 TCE 架構發揮作用，請嘗試使用更具體的動詞。例如：

❌ 弱指令：幫我寫關於咖啡的文章。
✅ 強指令：請撰寫一篇介紹手沖咖啡入門步驟的部落格文章，旨在吸引初學者嘗試。
❌ 弱指令：整理這個會議記錄。
✅ 強指令：請提取這份會議逐字稿中的待辦事項，並依據負責人進行分類。

當您定義任務時，請自問：「如果我把這個指令交給一位剛報到的實習生，他能不問任何問題就開始工作嗎？」如果答案是否定的，那麼您的 Task 就需要更具體一些。

Task 設定檢查清單：
是否使用了明確的動詞（如：撰寫、分析、摘要、翻譯）？
是否清楚說明了最終目標？
指令是否單一且聚焦（避免在一個句子中塞入過多互斥的任務）？

第二步：Context 給足背景——提供決策所需的燃料

如果說 Task 是方向盤，那麼 Context（背景） 就是引擎的燃料。AI 模型在沒有背景資訊的情況下，只能依賴其訓練數據中的「平均值」來回答，這往往導致產出內容過於平庸或大眾化。

在 TCE 架構中，Context 的作用是限制 AI 的發散思維，將其聚焦在特定的情境中。您提供的背景資訊越豐富，AI 的表現就越像一位資深專家，而非泛泛之輩。

關鍵的背景資訊包括：

角色設定（Persona）： 您希望 AI 扮演什麼角色？是資深行銷經理、國小老師，還是一位嚴謹的法律顧問？
目標受眾（Target Audience）： 這份內容是寫給誰看的？是寫給投資人看的專業報告，還是寫給兒童看的科普故事？
既有素材（Material）： 您是否已經有草稿、數據庫、參考文章或逐字稿？請務必將這些資料「餵」給 AI。
使用情境（Scenario）： 這份內容將在哪裡發布？是在 Instagram 上、公司內部的電子郵件中，還是在學術研討會上？

實例對比

無背景：「寫一封道歉信。」（AI 可能會寫出一封非常制式、甚至過於戲劇化的信。）
有背景：「我是一間網拍服飾店的店長（角色）。因為物流延誤，導致顧客王小姐的訂單晚了三天（前因後果）。請寫一封信給王小姐（受眾），解釋原因並提供下次購物 9 折的優惠碼作為補償（具體細節）。」

透過補充這些 Context，AI 就能精準地掌握語氣的拿捏與內容的重點。

Context 設定重點小結：
明確告知 AI 應扮演的角色（Who）。
清楚定義目標讀者與受眾（To Whom）。
提供必要的參考資料或限制條件（Data/Constraints）。

第三步：Expectation 期待成果——定義輸出的規格

最後一步是 Expectation（預期成果）。這是 TCE 架構中確保「成品即用」的關鍵。很多時候 AI 的內容是正確的，但格式卻不符合您的需求（例如：太長、太短、語氣太兇、沒有分段），這就是缺乏明確的預期設定。

您需要像個嚴格的編輯一樣，告訴 AI 具體的輸出標準。這包含了風格、格式、長度以及任何特殊的限制。

常見的預期設定維度：

格式（Format）： 表格、條列式、Markdown 語法、JSON 格式、HTML 代碼等。
長度（Length）： 300 字以內、不超過 3 句話、詳細的 2000 字報告。
語氣（Tone）： 幽默風趣、親切正式、冷靜客觀、激勵人心、學術嚴謹。
結構（Structure）： 先講結論再解釋原因、依時間順序排列、使用 SMART 原則分析。
特殊要求： 不要使用成語、必須包含 3 個 Emoji、請保留英文專有名詞。

明確的 Expectation 設定能為您節省大量的排版與潤飾時間。與其在產出後自己手動修改格式，不如一開始就要求 AI 做對。

Expectation 設定範例清單：
請使用「親切但專業」的口吻。
輸出為 Markdown 格式，並包含 H2、H3 標題。
將重點整理成 5 點的條列式清單。
文案長度控制在 150 字以內，適合手機閱讀。

實務應用：TCE 架構的具體操作範例

為了讓您更直觀地理解如何運用 TCE 架構，以下我們提供兩個不同情境的完整提示詞範例。您可以直接複製並修改這些模板來適應您的需求。

範例一：行銷情境——撰寫社群貼文

情境： 您是一位健康食品的行銷人員，需要為一款新的「無糖燕麥奶」撰寫 Instagram 貼文。

Task（任務）： 請為我撰寫一篇 Instagram 產品推廣貼文。
Context（背景）：
- 產品特色：100% 植物性、無添加糖、口感滑順、適合搭配咖啡。
- 目標受眾：25-35 歲的上班族女性，關注健康與體態，喜歡喝拿鐵但怕胖。
- 發布平台：Instagram。
Expectation（預期成果）：
- 語氣：活潑、閨蜜感、有共鳴。
- 結構：開頭先用問句吸引注意（痛點），中間介紹產品好處，結尾加入行動呼籲（CTA）。
- 格式：請加入適量的 Emoji，並在文末提供 5 個熱門 Hashtag。

【組合後的完整 Prompt】：

請為我撰寫一篇 Instagram 產品推廣貼文（Task）。產品是「無糖燕麥奶」，特色是 100% 植物性、無添加糖且口感滑順，非常適合搭配咖啡。目標受眾是 25-35 歲的上班族女性，她們關注健康體態，愛喝拿鐵但怕胖（Context）。
請保持活潑、像閨蜜聊天的語氣。結構上，開頭請用問句點出「想喝拿鐵又怕胖」的痛點，中間介紹產品如何解決問題，結尾呼籲點擊主頁連結購買。請加入適量 Emoji 增加親切感，並在文末附上 5 個相關的 Hashtag（Expectation）。

範例二：行政情境——整理會議摘要

情境： 您有一份冗長的專案啟動會議逐字稿，需要快速整理給團隊成員。

Task（任務）： 請閱讀以下會議逐字稿，並整理出一份會議摘要。
Context（背景）：
- 會議主題：2024 年度 Q3 網站改版計畫。
- 讀者：網頁設計師與後端工程師（需要看具體執行細節）。
- 素材：（在此貼上逐字稿內容...）
Expectation（預期成果）：
- 風格：Smart Brevity（聰明簡潔），只要重點，不要廢話。
- 結構：分為「關鍵決策」、「待辦事項（標註負責人）」、「下次會議時間」三個區塊。
- 格式：請使用 Markdown 的表格呈現待辦事項。

【組合後的完整 Prompt】：

請閱讀以下會議逐字稿，整理一份會議摘要（Task）。會議主題是「2024 年度 Q3 網站改版計畫」，這份摘要將提供給設計師與工程師閱讀，因此需要專注於執行細節（Context）。
產出風格請採用 Smart Brevity 風格，力求簡潔。結構請包含「關鍵決策」、「待辦事項」、「下次會議時間」三部分。其中「待辦事項」請務必使用 Markdown 表格呈現，欄位包含：事項內容、負責人、截止日期（Expectation）。
[在此貼上逐字稿]

結論：讓 TCE 成為您的思考習慣

TCE 架構不僅僅是一個寫給 AI 的提示詞公式，它更是一種高效率的思考訓練。當我們習慣在下達指令前，先釐清「任務、背景、預期」這三個要素時，我們對工作的掌握度也會隨之提升。

AI 技術日新月異，但核心的溝通邏輯是不變的。透過練習 TCE 架構，您將發現 AI 不再是一個需要反覆試錯的工具，而是一位能精準執行您意志的超級夥伴。從今天開始，試著在您的下一個 Prompt 中加入這三個元素，見證產出品質的驚人轉變吧！

別忘了，好的 AI 產出，永遠始於好的指令。

常見問答（FAQ）

Q1：TCE 架構只能用在 ChatGPT 嗎？

A：不只。TCE 架構是通用的溝通邏輯，適用於所有大型語言模型（LLM），包括 Claude、Google Gemini、Microsoft Copilot 等，甚至在與真人助理溝通時也同樣有效。

Q2：寫這麼長的提示詞（Prompt）會不會很花時間？

A：雖然初次撰寫需要多花一點時間思考，但這能省下後續反覆修正錯誤產出的巨大時間成本。「一次做對」永遠比「來回修改」更有效率。

Q3：這三個要素（T、C、E）的順序一定要照著排嗎？

A：順序不是絕對的，AI 通常能理解整段文字。但依照 T（任務）→ C（背景）→ E（預期）的順序撰寫，最符合人類的邏輯思考流程，也方便您檢查是否遺漏了重要資訊。

Q4：我是 AI 初學者，如果不確定「預期成果」該怎麼寫怎麼辦？

A： 您可以反過來問 AI！例如在 Prompt 最後加上一句：「為了產出最好的結果，你有什麼建議的格式嗎？」或者「如果你需要更多資訊才能開始，請告訴我。」

Q5：TCE 架構適合用來寫程式碼或進行數據分析嗎？

A： 非常適合。在程式撰寫中，Context 可以是「我使用的語言版本與框架」，Expectation 可以是「請加上註解說明」或「只提供優化後的程式碼片段」，這能大幅提升程式碼的可用性。

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