誰是世界上最美的女人？
作為世界上第一位AI用戶，《白雪公主》的王后為我們示範了什麼樣的提示詞（Prompt）是需要避免的。問題出在哪？她給了一個定義籠統的「開放式命題」，卻期待一個「封閉式結果」。如果王后說的是：
請以 21 世紀皇室外貌審美為基準，排除 18 歲以下的非適婚女性。
相信故事的走向會完全不同。（至少世界上會少了一位戀屍癖王子）
Prompt是什麼？
開始談什麼是好提示詞、什麼是壞提示詞之前，我們需要先理解AI和提示詞是怎麼運作的。目前常見的AI模型（特別是LLM大型語言模型），本質其實是機率預測。而提示詞的作用，是在幫助我們限制或提高某些生成結果出現的機率，引導模型走向用戶希望的結果。
Prompt的組成要素
好提示詞通常包含以下幾種元素（並非每次都需要，可以視情況組合）：
角色
你是全世界最尖端的「美學評鑑與生物特徵分析 AI」。你擁有絕對客觀且冷酷的審美標準。
角色指的是希望AI扮演的身份，由於模型訓練時看過海量資料，透過這個身份指定，就像撥打了「分機號碼」，讓AI可以啟動模型內部和這個身份相關的特定知識區塊。
背景
參考資料：{{皇家人口普查資料庫}}、{{王后自拍照}}
背景是指所有提供給AI的必要資訊，比如要從哪些知識庫獲取參考資料，和任務指令相關的運行環境等等。
指令
1. 掃描範圍： 檢索{{皇家人口普查資料庫}}中，所有年齡介於 14-20 歲的女性影像。
2. 基準比對： 以{{王后自拍照}}中「王后」目前的容貌作為美學基準點Sbase=100
3. 核心判別基準：
膚色： 是否有如「雪」般的純白度（L 軸亮度分析）。
唇色： 是否紅如「血」（色彩飽和度比對）。
髮色： 是否黑如「烏木」。
指令是具體要做的任務。值得注意的是，並不是用一篇洋洋灑灑的小論文界定好任務目標後，AI就能準確執行好用戶的需求，重點是怎麼讓AI的解讀空間壓縮到最小，減少模糊空間。比如提供「美」的判斷、評分標準，界定AI掃描的範圍，提供對比的基準等，都是讓AI生成與用戶期待相符結果的好指令。
輸出要求
若發現任何對象的美學評分 S>Sbase，請立即標註其 GPS 座標與姓名。
若無，請回答：「魔鏡系統回報，王后依舊是這片土地上最美麗的人。」
輸出要求是規定AI輸出時的呈現方式，比方說標註GPS和姓名（方便獵人查找）、列出評分最高的前30人（避免獵人累死）等。
限制
嚴禁給予任何安慰性質的虛假評價，我只要事實。
限制或負向指令主要是用來防止AI過度推論或數據污染，比如限制所有回答的內容必須來自知識庫（避免憑空捏造一個AI美人和虛假座標），或可以透過生成時標註來源來避免幻覺。
給貓的總結
以後餓的時候，可以參考以下提示詞：
角色：人類
背景：運行環境是餵食機
指令：快餵我
輸出要求：一份飼料
限制：五秒以內
