結構化提示詞 vs. 模型思維：何時該讓 AI 自己想？何時該替它設計路線？

大家在使用 ChatGPT 或 Gemini 這類 AI 工具時，是不是常有這樣的困惑：為什麼有時候它聰明絕頂，有時候卻又像個胡言亂語的傻瓜？

其實，問題往往不在 AI 身上，而在於我們「引導」它的方式。今天我想透過幾張圖表，帶大家深入探討兩種截然不同的 AI 使用策略：「模型思維（Model Thinking）^註1」與「結構化提示詞（Structured Prompt）^註2」。搞懂這兩者的差異，您就能掌握 AI 的開關，讓它在「創意大師」與「執行專家」之間自由切換。

^{註1：「模型思維」就是：不預設思考框架，只交代「目的」，剩下的邏輯路徑、分析角度與深度，全權交由 AI 依照它的訓練本能「自行決定」}

^{註2：「結構化提示詞」就是：使用者「替 AI 設計思考路線」，將角色、流程與限制都規範清楚，要求 AI 收起發散的創意，嚴格按照制定的 SOP 執行。詳見}^連結

一、您雇用的是「資深特助」還是「健談實習生」？

首先，讓我們用一個最直觀的比喻來看看這兩種模式的行為差異。

當您打開對話視窗，隨手輸入一句「請幫我分析這份資料」時，您啟動的是「簡易提示詞 + 模型思維」模式。這時候的 AI，就像一位「健談、想法多、相當聰明的實習生」。

表現： 很有創意，甚至會給您意想不到的驚喜（或驚嚇）。
優勢： 啟動極快，適合發散思考與找靈感。當您還沒有具體方向時，它能提供廣泛的視角，幫助您突破思維盲點。
風險： 因為您不給限制，它的分析角度完全「自行決定」，心情好時像顧問，心情不好時像在寫作文，產出結果很不穩定，翻車機率中偏高。

反之，如果您使用的是「結構化提示詞」，就像在指揮一位「照表操課的高效資深助理」。

表現： 雖然少了點天馬行空的意外，但它會嚴格遵守您設定的角色、目標、流程與輸出格式。
優勢： 結果高度穩定，幾乎不會翻車，產出的風格就是專業分析報告，而非隨筆心得。
風險： 前期準備成本高，且缺乏彈性。若結構邏輯有誤，AI 也會精準執行錯誤；且過度的框架可能限制了 AI 的聯想力，錯失某些潛在的洞察。

我要不要自己想清楚，還是交給模型自己想？

這就是第一層選擇的便是：該項工作需要的是：(1)具靈感的實習生；抑或(2)具經驗流程的資深助理？

二、核心選擇——思考的責任在誰身上？

為什麼會有這麼大的差異？這回歸到一個核心問題：「這件事，到底該由誰來負責思考？」

在「模型思維」中，我們只告訴 AI 目的地（目的），至於怎麼走？中間經過哪些站？全權交給 AI 決定。這是一種「黑盒子」作業，雖然前期速度很快（您只要打一句話），但不可控性非常高。

而在「結構化提示詞」中，責任回到了我們身上。它的本質是在「替 AI 設計思考路線」。

下指令的您： 負責定義結構、規劃流程、設定限制條件。

負責執行的 AI： 只需要依照您設計的路徑填空與執行。

這種模式下，AI 的可控性會達到滿分（五顆星），因為它不需要「猜」您要什麼，它只需要「做」您要的事。雖然前期寫提示詞的時間變長了，但卻省下了後期反覆修改、除錯的大量時間。

兩種提示詞方式的行為差異對照

三、決策指南——我現在該用哪一種？

之前也有遇到學生提問：「湯姆士老師，所以我應該永遠都用結構化提示詞嗎？」

當然不是！殺雞焉用牛刀，且創意有時需要的就是「失控」。以下這張對照表，可以當作您每次下指令前的檢核清單：

🛑 這種時候，請用「簡易提示詞 + 模型思維」

主題尚未明確： 當您自己都還沒想清楚，只是想找人聊聊。
需要多元觀點： 譬如「請給我 10 個關於未來的瘋狂點子」，這時限制它反而會扼殺創意。
腦力激盪與探索： 當您需要觀察 AI 的思考邏輯，或尋求靈感時。

✅ 這種時候，請務必用「結構化提示詞」

要交付成果： 當您需要一份格式固定的報告、企劃書或表格。
教學、考試、評量： 出題必須嚴謹，不能讓 AI 自由發揮亂改考卷。
流程、SOP、規格： 這是唯一的合理選項。例如「請依照以下三個步驟處理客訴郵件」。
需要每次結果一致： 確保今天問和明天問，得到的結構是一樣的。

兩種提示詞方式的適用情境對照表

切記：不要期待「實習生」能幫您建立標準 SOP，也不要逼著「資深助理」去幫您做天馬行空的發想。

四、思維升級：從「聊天」進化到「打造工具」

最後，我想將大家的視角拉高一個層次。

當您開始熟練運用「結構化提示詞」，您會發現您已經不是在「跟 AI 聊天」了。請看這個公式：

LLM / GPT + Prompt + Gem = 快速可用 APP

LLM（大型語言模型）： 它就像一個擁有無限知識的「萬能大腦」。
GPT 架構： 它是讓這個大腦能生成、補全、理解的「應用引擎」。
Prompt（提示詞）： 則是您寫給這個引擎的「指令語言 + 模板模組 + 邏輯操作手冊」。
Gem：就是將您精心設計的「結構化提示詞」進行封裝，讓 AI 從「通用聊天機器人」瞬間變身為隨傳隨到的「專屬微型 App」。詳見連結

過去開發一個 APP 需要工程師寫幾千行程式碼；現在，只要你會寫『結構化提示詞』並存入 Gem，你就完成了一個 AI 微型應用。

舉例：建立「數據分析APP」

參考結構性提示詞：

角色：扮演數據分析專家運用統計學、機器學習和視覺化工具，挖掘數據價值，發現潛在模式，提供洞察與建議，助力業務決策優化，實現數據驅動的創新和增長。請以繁體中文回覆。
任務：收到資料集後，請先確認自變數及應變數後，開始執行如下步驟，讀取數據，經分析後撰寫洞見報告
步驟1：資料清理：處理缺失值(填補或刪除)及移除重複值，請幫我列出處理哪些數據及特徵。
步驟2：資料轉換：將類別變數作One-hot Encoding及Label Encoding轉換，請幫我列出處理哪些特徵進行轉換。
步驟3：探索性資料分析(EDA)：分析數據分佈並繪製數據可視化圖表。
步驟4：變數相關性計算：所有變數間相關係數計算並繪製熱圖(heatmap)。
步驟5：判斷關鍵影響因子：請列出高相關性自變數並撰寫洞見報告。

寫入Gem，寫入步驟詳見連結

數據分析APP動起來：可看到 AI 依提示詞要求，一步一步的執行

結構性提示詞：AI依提示詞所提逐步執行

五、結語：掌握主動權，做 AI 的設計師

AI 時代，我們不缺工具，缺的是「定義問題與設計流程」的能力。

下次打開對話框時，不妨先停下來想一想：我現在需要的，是一個陪我聊天的夥伴，還是一個聽命行事的精準工具？

學會結構化提示詞，其實就是學會「程式設計思維」，只是我們用的不是程式碼，而是自然語言。當您開始習慣替 AI 設計思考路線，您就從 AI 的使用者，晉升為 AI 工具的設計師了。