前言
最近打開社群媒體,你是否也感受到強烈的「FOMO(錯失恐懼症)」?看著大家似乎都駕馭自如地使用 AI,甚至開始討論什麼「Prompt Engineering(提示詞工程)」,自己卻還停留在只會問 ChatGPT「午餐吃什麼」的階段。你開始焦慮:「我會不會被淘汰?」「會不會真的教會了徒弟(AI),餓死了師父(自己)?」
其實,這種焦慮大可不必。
很多人覺得 AI 產出的內容空泛、像教科書一樣沒用,這不是 AI 笨,而是你的提問方式太「淺」。
AI 就像一位剛從頂尖大學畢業的高材生——它腦袋裡裝著全世界的知識,但沒有社會經驗,也不懂你的公司文化。如果你只是當個發號施令的「操作員」,它只能給你標準答案;但如果你學會當「導演」,為它設定角色與情境,它就能成為你的超級助理。
今天這篇文章不講複雜的技術,只教你一個立刻能用的AI應用心法:R-C-O 架構。
準備工作
- 心態轉換:告訴自己,你不是在「用工具」,你是在「帶新人」
- 工具準備:ChatGPT(3.5/4o 皆可)、Claude 或 Gemini
- R-C-O 公式:Role(角色)+ Context(情境)+ Output(產出要求)
實戰步驟
步驟 1:識別「小白提問」的陷阱
為什麼你的 AI 總是講廢話?讓我們看一個經典的錯誤示範。
當你丟出一句「幫我寫一份行銷企劃」時,AI 因為缺乏上下文,只能把行銷學課本裡的「4P 分析」、「SWOT 分析」通通列給你。這對你的專案毫無幫助,只會加深你的焦慮感。
❌ 錯誤指令(Operator Mode):
「幫我寫一份有機燕麥奶的行銷企劃案。」
AI 的制式產出:
- 產品:優質燕麥奶
- 價格:具競爭力
- 推廣:社群媒體、線下活動
看完你只想翻白眼——這些我也知道啊!
📌 關鍵洞察: 缺乏指引的提問,只會得到教科書式的標準答案。這不是 AI 的極限,而是「操作員思維」的極限。

缺乏情境的提問,只會得到教科書式的標準答案,對實際工作毫無幫助。
步驟 2:導入「導演思維」與 R-C-O 架構
現在,我們換個身份。你不再是按按鈕的操作員,而是這場戲的「導演」。你需要告訴這位高材生(AI):
- 你是誰?(Role):設定它的專業背景
- 現在是什麼狀況?(Context):提供目標客群、痛點、市場環境
- 你要產出什麼?(Output):具體的格式與限制
✅ R-C-O 黃金AI指令(Director Mode):
【Role 角色】 你現在是一位擁有 10 年經驗的 FMCG 數位行銷經理,擅長社群裂變與內容行銷。
【Context 情境】 我們公司主打「有機燕麥奶」,目前面臨市場競爭激烈的挑戰。我們的目標客群是「25-35 歲、講求效率但不想犧牲健康的忙碌上班族」,要解決的核心痛點是「沒時間吃早餐」。
【Output 產出】 請幫我規劃針對 Instagram 的行銷活動草案。給我 3 個具體的創意方向(不要通用建議),並包含每個方向的「預期效益」與「執行亮點」。
📌 關鍵洞察: 如同導演給劇本,透過 R-C-O 架構精準定義角色與情境,AI 才能理解你的「言外之意」,產出具備靈魂的策略。

透過「角色-背景-產出」三層架構,精準定義需求,AI 才能理解你的真實意圖。
步驟 3:見證「超級實習生」的誕生
當你輸入上述ai指令後,你會發現 AI 的回答完全不同了。它不再講「要經營社群」這種廢話,而是會告訴你:
創意方向一:『早安!5 分鐘燕麥挑戰』
- 執行方式:邀請 KOL 拍攝「出門前 5 分鐘搞定高顏值早餐」的 Reels
- 預期效益:解決目標客群沒時間的痛點,利用 Reels 演算法獲取高流量
創意方向二:『社畜的救贖』辦公室快閃試飲
- 執行方式:針對內科、南軟等科技園區進行快閃,主打「下午三點的能量補給」
- 預期效益:直接接觸精準客群,創造線下體驗與口碑效應
這時候,你的價值就出現了。AI 給了你點子,而你負責「決策」與「修正」——這才是真正的協作模式。
📌 關鍵洞察: 當 AI 給出具體且針對性的方案,它就不再是取代者,而是你的軍師。你的時間將花在更有價值的「決策」與「優化」上。

使用結構化提問後,AI 不再給通用建議,而是提供可立即執行的具體方案。
進階應用:讓 AI 記住你的風格
如果你希望這位「實習生」越來越懂你,可以使用 ChatGPT 的「Custom Instructions(自訂指令)」功能,把 R-C-O 架構中的 Role(你的行業)與 Context(你的品牌調性)永久設定進去。
這樣下次你只要說「幫我寫篇 IG 貼文」,它就會自動帶入這些設定,無需每次重複輸入。這也是AI應用的進階技巧之一。
結語
AI 時代的競爭,不是「人與 AI 的競爭」,而是「會用 AI 的人」與「不會用 AI 的人」的競爭。
當你學會「導演式提問」,你會發現焦慮消失了。因為你知道,定義問題、設定策略、判斷優劣——這些「人類的智慧」永遠無可取代。
現在,試著用 R-C-O 架構,去問問你的 AI 助手吧!
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