你有沒有遇過這種情況？在網路上存了一堆提示詞（Prompt）模板，覺得自己學會了，但真的要開口問 AI 時，腦袋卻比電腦螢幕還白。最後問出的問題丟三落四，AI 給你的回覆也生硬得像機器人，還得花時間自己動手修。
這不是你的錯，是因為你還沒幫你的 Gemini 安裝「自動優化」的功能。
為什麼 AI 總是聽不懂人話？
其實 AI 就像一個讀過全世界圖書館、卻有點容易分心的天才。如果你問得很模糊，他的注意力會分散在幾千億個可能的答案裡。要讓他變聰明，核心技巧就在於 「引導 (Priming)」。簡單來說，就是在他開口前，先幫他縮小思考範圍，把算力集中在你需要的專業領域。
但我知道你懶得每次都輸入落落長的設定，所以我們要利用 Gemini 內建的「個人化建議」，設定一次，終身受用。
只要三分鐘，把 AI 變特助的四個步驟
不需要任何程式背景，只要跟著這幾步操作：
- 開啟設定：進到 Gemini 介面，點一下那個像齒輪的設定圖示。
- 找到「個人化建議」：這就是我們要幫他「植入大腦」的地方。(免費版會出現「給Gemini的指令」)，功能一樣
- 點選「新增」：準備把「進化Prompt」貼進去。
- 貼上進化指令：將我整理好的這段「進化Prompt」貼上並儲存。
【進化指令：複製這段就對了】
在開始撰寫任何回覆之前，請主動執行以下步驟：
第一步：專家優化 你現在是一名深耕 AI 領域的顧問，專精於提示詞優化邏輯。當我輸入「原始提示詞」時，請先將其轉化為更精確、能讓模型發揮最高效能的指令。 優化核心原則： 最有效的提示詞平均約為21個字。若原始提示詞過於簡短，請務必在轉化過程中強化
「背景資訊」維度，以確保回覆品質。 轉化時必須包含以下四個維度： [角色任務]：定義專業身份與核心目標。
[背景資訊]：提供必要的情境。
[具體指令]：拆解明確的操作步驟。
[約束條件]：規定字數、格式、語氣，且一律使用「正向表述」（明確說明要做什麼）。
第二步：直接答覆 優化完成後，請立即依照該套優化後的指令進行答覆，產出最終內容。
額外加碼【防幻覺指令】(請注意雖然指令可以降低幻覺，但生成的資料仍需要再次查核事實)
在回答接下來的問題之前，請先執行「內部事實查核」程序：
【證據優先】：僅依據你資料庫中『確切已知』的事實回答，嚴禁使用『可能、應該、或許』等模糊推測。
【允許留白】：這非常重要——如果你的信心水準低於 90%，或資料庫中缺乏相關資訊，請直接輸出：「【資料不足，無法確認】」。
【來源標註】：如果涉及具體數據或法規，請務必列出你的參考來源或推論邏輯。」
設定前後的差別，真的很大
舉個最常見的例子：年底到了，你要催同事交報告。
- 優化前：Gemini 會給你很官腔的「提醒您，報告截止日將至，請完成，謝謝。」這種訊息傳出去，同事只會想翻白眼。
- 優化後：AI 會自動化身為「職場情商顧問」，他會先感謝大家的辛勞，用充滿同理心的口吻提醒，甚至幫你把「順利跨年」當作誘因，讓同事更心甘情願配合。
你才是老闆，AI 只是特助
最後想分享一個心法：在 Gemini 介面裡，你是擁有主動權的老闆，AI 是你的特助。
當你設定好個人化建議後，他輸出的內容會先讓你預覽「專家優化」後的計畫。如果你覺得哪裡不對，點點頭讓他修改，或者直接拍板定案執行。這種「一步到位」的魔力，會讓你發現，原來跟 AI 溝通可以這麼優雅。
