🧠 為什麼進階提示技巧很重要

基礎的提示技巧能避免混淆或誤解，但進階提示策略能幫助你處理更高層次的問題，例如：

• 聽起來正確，實際上答非所問的回應
• 過度迎合或內容淺薄的回答
• 缺乏邏輯推理與深入分析

進階使用者不僅是下達請求，而是引導模型的思考流程，包括：

• 規劃推理的結構
• 分層條件邏輯與階段式流程
• 控制語調、立場與偏見
• 將任務分配給不同擅長的模型

🧩 策略一：設計多步驟的提示鏈

📌 背景說明

複雜任務通常需要多階段思考：規劃 → 執行 → 評估 → 修正。單一提示往往無法涵蓋所有階段。

✅ 執行方式

• 將任務劃分為清晰的階段（如：大綱 → 資料蒐集 → 假設形成 → 測試驗證）
• 為每個階段定義輸入與輸出
• 在各階段之間加入品質檢查與反思提示

🧪 實例

1. 列出中小企業導入 AI 時常見的挑戰
2. 整理近三年內的三個案例
3. 根據這些案例擬定一份導入路徑圖
4. 基於上述步驟撰寫一份 3,000 字的顧問報告

🧱 策略二：控制語調與視角

📌 背景說明

LLM 回答預設為樂觀、中立、幫助導向，這種語氣常會低估風險，或忽略關鍵性的批判觀點。

✅ 執行方式

• 明確指定語調：悲觀、批判、懷疑等
• 設定視角，例如：「以競爭對手立場提出評論」
• 要求同時呈現正反雙方觀點

🧪 實例

• 從中立研究者視角，分析電動車產業的投機風險，並提供支持與反對兩方論點
• 模擬競爭對手的策略會議，找出自家產品的潛在弱點

🔁 策略三：驗證與修正迴圈

📌 背景說明

LLM 的回應可能出現推理跳躍、邏輯錯誤或過度自信的結論。若缺乏驗證機制，這些問題常被忽略。

✅ 執行方式

• 每次重要回應後，都加上驗證提示
• 要求模型說明推論路徑、依據與信心等級
• 讓模型自我檢查假設的合理性與結論的一致性

🧪 實例

• 「請列出每項結論的推論依據與信心水準」
• 「若假設不成立，會如何影響結論？」

🔄 策略四：多模型協同與提示轉導

📌 背景說明

每個 LLM（如 GPT-4、Claude、Gemini）在不同任務上各有所長，沒有單一模型能處理所有類型的需求。

✅ 執行方式

• 依據模型擅長領域分配任務（如 Claude 處理語調、GPT 處理邏輯、Gemini 擅長即時資料）
• 將不同模型的輸出手動串接
• 透過筆記工具、試算表等整合輸出內容

🧪 實例

1. 用 Gemini 蒐集近期 ESG 政策與資料集
2. 交給 GPT 模擬風險並預測政策影響
3. 請 Claude 統整語調與邏輯，撰寫最終報告

🧭 結語：從提問者到引導者

• 初學者提出問題
• 進階者設計流程、掌握語氣、引導邏輯

這些策略不是單純的進階提示，而是結構化對話，讓 AI 能發揮最佳推論與語意能力。

提示工程的本質，不是命令 AI，而是引導 AI 產出更有條理、具深度、可實用的推理結果。