指定角色 Role
目的說明 Aim
條件設定 Directive
輸入資料 Input
輸出格式 Output
一、為什麼你的 AI 總是答非所問？問題其實不在工具本身
你是否也有這樣的經驗：花錢訂閱了功能最完整、評價最好的 AI 工具，滿心期待它能成為工作上的神隊友，結果實際使用時卻頻頻失望。你問的是具體問題，它回的卻是空泛建議；你需要的是可執行方案，它給你的卻像教科書摘要。整體感受就像是在和一位「狀況外的實習生」對話——態度很認真，但始終抓不到重點。 然而，這樣的落差往往不是因為 AI 不夠聰明，而是因為我們下達的指令太過籠統。當你只丟出一句「請給我職涯建議」、「幫我想行銷策略」，AI 只能從龐大的資料庫中抓取最安全、最通用的答案，自然無法貼近你的真實情境。換句話說，AI 的輸出品質，往往只是忠實反映了你輸入指令的清晰程度。
二、關鍵轉折點：RADIO 框架讓 AI 從亂槍打鳥變成精準出擊
如果你希望 AI 的回答「開始變聰明」，那麼就需要一套能清楚設定溝通前提的結構化方法，而這正是 RADIO 框架的價值所在。RADIO 並不是艱深的技術名詞，而是一組實用、好記、可重複使用的提示詞思維模型。 其中的 R（Role）與 A（Aim）是最容易被忽略，卻也最關鍵的兩個元素。透過指定角色，你等於先幫 AI 選定「要站在哪個專業視角說話」，避免它以泛用型通才的角度回應；而明確目的，則是讓 AI 清楚知道「這次任務的終點在哪裡」。當角色與目的一開始就被設定清楚，AI 就不再需要猜測你的意圖，產出的內容自然更聚焦、更貼近實際需求。
三、避免天馬行空：用指令與輸入資料幫 AI 對齊現實世界
即使角色與目的清楚，如果缺乏明確規則與足夠素材，AI 仍然可能產出看似合理、實際卻無法落地的內容。這正是 D（Directive）與 I（Input）發揮作用的地方。 Directive 的本質，是為 AI 建立清楚的邊界與規範，例如字數限制、語氣風格、目標對象，甚至是禁止出現的內容。這些條件就像跑道的護欄，確保 AI 在合理範圍內發揮，而不是自由發散。 至於 Input，則是許多人低估的重要環節。AI 無法憑空理解你的背景、產業或現況，唯有你主動提供資料、案例或文件，它才能進行有深度的分析與重組。你給得越具體，AI 回得就越精準；你給得越真實，結果就越有實用價值。
四、從使用者到指揮家：掌握輸出，真正駕馭 AI 的價值
最後一個 O（Output），往往是提升效率的關鍵一擊。多數人讓 AI 產出內容後，還得花大量時間重新整理格式、轉換文件，卻忽略其實可以一開始就定義好最終成品樣貌。無論是條列重點、比較表格、Markdown 文章，甚至是可直接使用的簡報或文件，只要事先說清楚，AI 都能一次到位。 當你完整運用 RADIO 框架，你的角色將產生根本性的轉變——不再只是被動提問的人，而是主導方向、設計流程、決定成果的「對話指揮家」。此時，AI 不再是神秘又不可控的黑盒子，而是一個可以被精準駕馭的高效工具。現在，你已經掌握這套方法，接下來唯一的問題是：你準備如何，用 AI 創造更大的價值？
