AI 提示詞優化技巧：擺脫廢物指令，打造專業Prompt

2026年1月18日

#Prompt Engineering

"一切始於一個微小的『如果 AI 真的能讀心，那我們還需要邏輯嗎？』"

我發現身為 AI 重度使用者，自己還是會犯賤，明明知道下指令要給脈絡，但大腦斷線時還是會丟出「幫我寫篇種薰衣草的貼文」這種廢物指令，然後期待 AI 會通靈、會幫我補完受眾、情境跟目的，結果？當然是噴出一堆語氣尷尬、看了想吐的罐頭文案。

我當時想：「如果我能把 AI 變成一個『機車的資深顧問』，在它被餵飽資訊之前，禁止它給出任何答案，是不是就能強迫我自己（與所有懶人）把邏輯理清楚？」

我一開始只是寫個簡單的 Prompt 改進器，要求 AI：「如果你看到模糊的指令，請幫我優化它。」 遇到的坑就是：AI 還是太「乖」了，它會發揮過度熱心的奴性，幫我腦補了一堆根本不符合需求的受眾（例如對著想種薰衣草的農夫講文青話），這本質上還是「垃圾進、垃圾出」的變種。

我將系統重構為「雙引擎決策系統」，徹底切斷 AI 的「通靈路徑」：

引擎一：諮詢模式 (The Consultant)
- 邏輯鎖死：我設定了一個強制性的「問答節點」。AI 不准一次給出完整答案，必須像個機車顧問，一次只問一個問題。
- 動態調整：後面的問題會根據你上一個回答的資訊量自動演化。如果你說受眾是「退休族」，它就不會問你「要不要加 TikTok 流行語」，這大幅減少了溝通損耗。
引擎二：逆向工程 (Reverse Engineering)
- DNA 提取：針對那些「看到好文卻寫不出來」的痛點，我導入了語義分析邏輯。
- 還原配方：讓 AI 像剝洋蔥一樣拆解範文的底層結構（指令、風格、限制），直接生成對應的系統 Prompt，實現高品質內容的「可重複性」。

我建立了一個 「強制資訊閾值」 機制，只有當受眾、情境、目的三個維度的資訊都達到「綠燈」時，AI 才會啟動生成引擎。