在使用 ChatGPT、Claude 等 LLM 工具時，許多人習慣用自然對話的方式下達指令，但這往往導致 AI 回應不精準、需要多次來回確認，大幅降低工作效率。掌握 有效指令技巧，是發揮 LLM 最大潛力的關鍵。
本文將從實際案例出發，教你如何將冗長、模糊的指令轉化為精準、高效的命令，讓 AI 真正成為你的高效工作夥伴。
有效指令的核心原則
- 精準性 > 禮貌性： AI 不需要客套話，直接明確的指令效果最佳。
- 結構化 > 自然語言： 將需求拆解成要素更有效率。
- 關鍵詞導向 > 描述性語言： 使用核心關鍵詞，避免多餘修飾。
常見的低效指令模式
模式一：過度禮貌型
低效指令：「你好，我想請你幫我搜尋一下去年9月的國際新聞，主要是關於美元的相關動態…」
高效指令：「搜尋去年9月美國美元動態新聞」
- 效率提升： 節約62%字數，命中核心需求
模式二：範圍模糊型
低效指令：「請幫我分析一下目前市場上的情況和趨勢」
高效指令：「分析2024年Q4台灣房地產市場趨勢」
模式三：多重任務混合型
低效指令：「我想了解 Python、AI 和理財建議…」
高效指令：
- Python 初學者學習路線規劃
- 2024 年 AI 發展趨勢
- 30 歲上班族投資策略
指令優化技巧實戰
技巧一：關鍵詞提取法
- 動作詞：搜尋、分析、生成、比較、整理
- 對象：具體的人、事、物、概念
- 範圍：時間、地點、領域、程度
原始：請你幫我分析一下最近比特幣價格的走勢，謝謝
優化：分析比特幣近30天價格走勢
技巧二：結構化表達法
標準格式：動作 + 對象 + 範圍 + 要求
範例：
- 生成部落格文章｜主題：AI 應用｜長度：1500字｜風格：專業
- 整理台股科技股｜範圍：2024｜含成長率排名
技巧三：分層指令法
- 第一層：撰寫產品介紹文案
- 第二層：針對 iPhone 15 Pro，強調攝影功能
- 第三層：語調專業但親和，800字，含規格比較
不同任務類型的指令模板
資訊搜尋類
模板：搜尋 + 時間 + 主題 + 地區/領域
- 搜尋 2024 年台灣電動車銷售數據
- 查詢美國聯準會 12 月利率決策
內容生成類
模板：生成 + 類型 + 主題 + 長度 + 風格
- 生成遠距工作效率部落格，1200字，實用導向
- 撰寫智慧手錶文案，500字，年輕專業族群
程式開發類
模板：建立 + 程式類型 + 功能 + 技術需求
- 建立 Python 函數計算投資報酬率，含複利與風險
- 撰寫 SQL 查詢，統計用戶活躍度，按月份分組
分析比較類
模板：分析 + 比較對象 + 維度 + 格式
- 比較 iPhone 與 Samsung 規格，表格呈現
- 評估台北 vs 高雄房價趨勢，近兩年數據，含圖表
進階指令優化策略
策略一：情境設定法
設定 AI 角色，例如：以資深分析師角度分析台積電
策略二：輸出格式指定法
指定格式：條列、表格、問答、圖表等
策略三：限制條件設定法
條件例：1000字內、企業高層、初學者、需附來源
實際應用場景案例
- 工作報告：生成 Q3 營收分析，簡報格式 10 頁
- 學習資料：建立 6 個月投資學習路線圖，30 歲新手
- 技術問題：除錯 Python 爬蟲，目標網站為動態載入
總結：從對話轉向指令的思維轉換
- 從請求幫助 → 下達指令：目標是效率，不是禮貌
- 從描述問題 → 明確需求：具體勝過抽象
- 從一次搞定 → 分步執行：每步有單一明確目標
實踐建議
- 檢視常用指令並優化
- 建立個人指令模板庫
- 記錄前後效率差異
最終提醒： 有效的指令是 LLM 使用效率的決定性因素。善用這篇文章的方法，你將擁有 AI 時代最關鍵的生產力技巧。