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。














