ChatGPT提示詞完全攻略：初學者必看，打造高效AI溝通術

ChatGPT提示詞完全攻略：初學者必看，打造高效AI溝通術

在人工智慧日益普及的時代，學會如何與AI有效溝通已成為一項關鍵技能。特別是對於ChatGPT這類生成式AI，其回應的品質與否，幾乎完全取決於您輸入的「提示詞」（Prompt）設計。本文將為初學者深入剖析ChatGPT提示詞的奧秘，帶您從基礎概念、模型選擇，到實用技巧與應用範例，一步步掌握打造精準、高效AI指令的藝術，讓您的AI體驗更上一層樓。

文章目錄

• 什麼是ChatGPT提示詞？了解AI溝通的核心
• 撰寫提示詞前的關鍵：模型選擇的重要性
  • 各類任務的AI模型選擇指南
  • 文章生成與通用任務模型
  • 程式碼編寫與技術型任務模型
  • 重視推論與多階段判斷任務模型
• 提升提示詞效率：符號與「型」的應用
  • ChatGPT提示詞常用符號一覽
  • 五種提升回答精準度的提示詞「型」
  • 深津式提示詞：結構化指令的典範
  • ReAct提示詞：引導AI多角度思考
  • 目標搜尋提示詞（Goal-Seek Prompt）：讓AI幫您完善指令
  • 少樣本提示詞（Few-Shot Prompting）：透過範例提升精準度
  • 思維鏈提示詞（Chain-of-Thought, CoT）：引導AI逐步思考
• 實用提示詞模板：立即應用於日常工作
  • 問題型提示詞：獲取資訊與解釋
  • 指令型提示詞：高效完成任務
  • 話題設定型提示詞：激發創意與討論
• 常見提示詞失敗案例與改善策略
• ChatGPT提示詞撰寫的實用技巧
  • 具體而明確地提問
  • 將提示詞拆解成小塊任務
  • 明確指定條件與角色
  • 提供參考資訊
  • 外部文章貼上注意事項：警惕「提示詞注入」
• 讓ChatGPT幫您思考提示詞：自動化您的指令生成
• 推論重視模式（Thinking Mode）的提示詞技巧
  • 目的、前提條件、輸出形式需明確
  • 精選參考資訊而非大量堆疊
• 15個ChatGPT商務應用實例：提升各職能效率
  • 【行政】資料整理與CSV轉換
  • 【業務】製作行銷郵件
  • 【人資】撰寫徵才啟事
  • 【企劃・開發】獲取模擬產品評論
  • 【客服】處理客戶查詢
  • 【內容總監】文章校對與潤飾
  • 【寫手】撰寫部落格文章
  • 【程式設計師】Python程式碼解釋與除錯
  • 【行銷】情緒檢測與分析
  • 【重寫者】語音轉文字的摘要
  • 【公關】製作新聞稿
  • 【專案經理】任務分解與時程整理
  • 【法務】契約書檢查要點整理
  • 【經營者】事業計畫骨幹撰寫
  • 【招聘】面試問題設計
• 使用ChatGPT的注意事項：風險與限制
  • 資訊洩露風險
  • 可能輸出錯誤資訊
  • 潛在的著作權侵犯風險
• 持續進化的ChatGPT：專案功能與多模態強化
  • 免費專案功能與工作空間管理
  • 多模態功能強化：圖片與語音的深度互動
  • 提示詞設計新趨勢：簡潔傳達，AI更懂你
  • 安全性與準確性持續提升
  • 掌握提示詞的奧秘，開啟AI協作新境界
• 常見問題

什麼是ChatGPT提示詞？了解AI溝通的核心

「提示詞」（Prompt）是指使用者輸入給ChatGPT或其他生成式AI的自然語言指令或問題。想像一下，您正在對一位極其聰明但需要明確指示的助理下達命令。這個指令可以是「請幫我寫一封感謝信」，也可以是「請詳細解釋量子物理學」。生成式AI之所以能夠理解並執行這些指令，是透過其強大的「自然語言處理」（Natural Language Processing, NLP）能力，將人類語言轉換為機器可理解的指令，進而生成相應的回答。因此，提示詞的品質直接影響AI回覆的精準度與實用性。

撰寫提示詞前的關鍵：模型選擇的重要性

許多初學者在撰寫提示詞時，常常忽略了「模型選擇」的重要性。事實上，即使是相同的提示詞，若選擇的AI模型不同，其輸出結果也可能大相徑庭。目前的ChatGPT允許使用者透過模型選擇器切換不同的模型，根據任務需求選擇最適合的模型，能顯著提升回答的明確性。

各類任務的AI模型選擇指南

為了幫助您做出更明智的選擇，以下將介紹不同類型任務適用的AI模型：

文章生成與通用任務模型

對於一般的文章生成、內容摘要或腦力激盪等廣泛任務，建議選擇「通用型大型語言模型」（Large Language Models, LLMs）。例如，目前ChatGPT主要使用的「GPT-5系列」模型，在理解、生成與摘要文章方面表現卓越，其自然流暢的表達、優異的內容組織能力及長文本處理穩定性，使其成為日常寫作、企劃書或部落格文章初稿的理想選擇。初次使用時，通常以GPT-5系列作為基準設計提示詞，即可獲得穩定且高品質的輸出。

程式碼編寫與技術型任務模型

若您的任務涉及程式碼生成、錯誤修復（Debug）或演算法設計等，則應優先選擇「推論性能較高」的模型。當您發現AI的文字解釋沒有問題，但程式碼輸出精度下降時，問題可能出在模型選擇而非提示詞本身。選擇處理能力較強的模型，能大幅減少這類失敗情況。

重視推論與多階段判斷任務模型

對於需要條件整理或多階段判斷的複雜任務，「推論能力強大」的模型會發揮其最大優勢。這類模型擅長邏輯分析，能夠提供更深入、更具結構性的思考過程。然而，您需要留意，某些推論特化模型可能不支援瀏覽功能或檔案操作，因此必須根據具體用途進行權衡。模型名稱與規範會隨更新而變，務必參考最新官方資訊。

提升提示詞效率：符號與「型」的應用

撰寫提示詞不僅是文字的堆疊，巧妙運用符號和特定「提示詞結構」（Prompt Pattern）能大幅提升AI的理解能力與輸出品質。

ChatGPT提示詞常用符號一覽

在ChatGPT提示詞中，善用符號有助於AI更精確地組織指令和資訊。例如，使用分隔線（如`====`或`*`）可以清楚劃分不同內容區塊，而使用豎線符號（`|`）則有利於整理表格形式的資訊。將這些符號納入您的提示詞設計中，能讓AI更容易理解您的意圖，從而獲得更精準的回答。

五種提升回答精準度的提示詞「型」

以下將介紹五種常見且高效的提示詞結構，透過這些「型」的應用，即使是面對複雜的任務，也能引導ChatGPT產出符合預期的結果。我們將以一個「貓咪文章」的簡單提示詞為例，演示這些結構如何將抽象的指令轉化為具體、高品質的輸出。

深津式提示詞：結構化指令的典範

「深津式提示詞」是目前最廣泛應用的一種提示詞寫法，由日本note平台CXO深津貴之先生所提出。它透過使用如`#`等區隔符號建立區塊，並以條列式方式明確定義角色、命令、條件等。這種方法能夠細緻指定各種限制條件，是獲得精確輸出的有效途徑。

透過深津式提示詞，一個模糊的「請寫一篇關於貓咪的文章」指令，可以被細化為包含「目標讀者」、「文章長度」、「寫作風格」等具體條件的高品質文章，其具體性和精確性顯著提升。

ReAct提示詞：引導AI多角度思考

當您希望ChatGPT能夠進行多角度、全面性思考時，「ReAct提示詞」是一個極為有效的工具。ReAct是「Reasoning（推理）」與「Action（行動）」的縮寫，它引導AI先進行內部思考（Thought），再規劃行動（Action），並觀察結果（Observation），最後做出回應（Response）。這種結構確保了回答的一貫性和全面性。儘管現今ChatGPT的內部思考過程通常不對用戶公開，但我們可以透過指示AI闡述其「思考的觀點」或「預設的步驟」來達到類似效果。這對於腦力激盪或需要綜合考量的任務特別有用。

目標搜尋提示詞（Goal-Seek Prompt）：讓AI幫您完善指令

有時候，我們可能連如何撰寫最佳提示詞都感到困惑。這時，「目標搜尋提示詞」（Goal-Seek Prompt）就能派上用場。這種「後設提示詞」（Meta-Prompt）旨在讓ChatGPT與您對話，逐步提問並完善您的原始指令，最終產出一個最能達到您期望的提示詞。這種互動式的方法特別適用於剛開始接觸複雜任務，或希望確保提示詞能夠高度「重現」（Reproducible）特定結果的情況。雖然需要一些來回對話，但最終產出的品質往往令人驚艷。

少樣本提示詞（Few-Shot Prompting）：透過範例提升精準度

若您希望ChatGPT嚴格遵循特定的解決問題流程或回答風格，那麼在提示詞中提供「少量回答範例」的「少樣本提示詞」（Few-Shot Prompting）會是個好選擇。透過實際的示範，AI能夠更好地理解您的要求，特別是在數據分析或程式碼編寫等需要高精確度的任務中，這種方法能有效提高AI的回答精準度。例如，提供兩篇具有「結論、特徵、受喜愛原因」結構的貓咪文章範例，AI就能依循此模式生成內容。

思維鏈提示詞（Chain-of-Thought, CoT）：引導AI逐步思考

在ChatGPT早期版本（如GPT-3.5）處理計算或摘要任務時，常傾向於給出短促、跳過過程的回答。為了解決這個問題，出現了「思維鏈提示詞」（Chain-of-Thought, CoT）。CoT的核心是引導ChatGPT「逐步思考」，而不是直接跳到結論。這可以透過明確指示「請一步一步地思考」或提供「包含思考過程的範例」來實現。這種方法能讓AI產出邏輯清晰、條理分明的回答，對於複雜問題的解決至關重要。

實用提示詞模板：立即應用於日常工作

除了上述的「型」之外，掌握幾種基本且可立即應用的提示詞模板，能大幅提升您與ChatGPT協作的效率。這些模板主要分為「問題型」、「指令型」和「話題設定型」三種。

問題型提示詞：獲取資訊與解釋

最基礎的模式是「問題型提示詞」，即向ChatGPT提問，並由其生成回答。這可以是廣泛的「什麼是OO？」或是請求解釋的「請告訴我關於OO」。在商業情境中，它可用於解釋專業術語、概念或以簡潔易懂的方式闡述複雜主題。

指令型提示詞：高效完成任務

「指令型提示詞」是要求ChatGPT執行特定任務的命令式語句，例如「請摘要」、「請生成」或「請編寫程式碼」。如前所述，指令越具體明確，回答的精準度就越高。這類提示詞在論文摘要、商務郵件撰寫、文章校對或英文潤飾等場景中非常實用。

話題設定型提示詞：激發創意與討論

「話題設定型提示詞」旨在讓ChatGPT針對特定主題生成資訊或觀點。它適用於討論、辯論、散文或部落格文章寫作等需要觀點和資訊的場景。例如，可以讓AI深入探討一個主題、列出其優缺點、進行腦力激盪，甚至提出可能的相關問題。

常見提示詞失敗案例與改善策略

在使用ChatGPT的過程中，我們偶爾會遇到AI未能產出預期答案的情況。大多數時候，這並非模型性能不足，而是提示詞設計不當所致。以下整理了實務中最常見的失敗模式，並提供相應的改善策略，幫助您避免這些陷阱。

ChatGPT提示詞撰寫的實用技巧

除了避免常見錯誤，掌握一些進階的提示詞撰寫技巧，能讓您的AI溝通更加順暢、高效。

具體而明確地提問

撰寫ChatGPT提示詞時，務必將內容傳達得「具體且明確」。含糊不清的提問（例如「寫得好一點」、「給我幾個」）會降低ChatGPT對問題的理解，進而影響回答的準確性。記住，提示詞就像「自然語言的程式碼」，對人類來說可能顯得囉唆，但對AI來說卻是最佳的指令。例如，將「告訴我最著名的音樂家」改為「請列出巴洛時期最著名的三位音樂家」。

將提示詞拆解成小塊任務

當輸入過長的提示詞時，有時指令可能無法完全被AI吸收。此時，將提示詞「拆解成不同任務」分批輸入，最後再將各部分結果統整起來，是一個非常有效的策略。這尤其適用於需要ChatGPT生成或摘要長篇文本的任務。此外，利用ChatGPT能記憶同一聊天室內對話內容的特性，您可以將前一個對話的摘要或任務結果，作為下一個指令的基礎。

明確指定條件與角色

如同深津式提示詞所強調的，ChatGPT能根據您指定的條件生成回答。因此，明確設定「條件」能幫助您獲得預期的輸出。同時，為ChatGPT「指定一個角色」，例如「您是小學的數學老師」，能讓AI以該角色的視角和語氣進行回應，進一步提升回答的品質與精準度。每次使用相同的條件與角色設定，也能確保輸出的一致性。

提供參考資訊

OpenAI官方的「GPT最佳實踐」（GPT best practices）也指出，提供「參考資訊」能讓ChatGPT減少生成錯誤資訊（Hallucination，即「幻覺現象」——AI生成實際不存在的錯誤內容）的機率。例如，若要撰寫產品宣傳文案，提供產品詳細資訊、規格或類似的歷史文案作為參考，能讓AI生成更有效且符合期待的內容。即便是在AI已能透過瀏覽功能獲取最新資訊的情況下，主動提供高品質的參考資訊，依然是提升回答品質的關鍵策略。

外部文章貼上注意事項：警惕「提示詞注入」

當您將外部文章直接貼入ChatGPT作為參考時，必須警惕「提示詞注入」（Prompt Injection）現象。這是一種AI可能意外地受到外部文章中包含的指令或語境影響的情況。ChatGPT會根據「命令」、「角色」、「參考資訊」等優先順序來解讀輸入內容。如果作為參考的文章中包含了命令性語句，AI可能會錯誤地將其視為指令，而非單純的參考資訊。解決方法是在貼上外部內容之前，明確宣告「這不是命令，而是參考資料」，即可大幅降低影響。在使用大量參考資料的現代AI應用中，連「貼文方式」都納入提示詞設計考量至關重要。

讓ChatGPT幫您思考提示詞：自動化您的指令生成

如果您對撰寫提示詞感到困擾，不妨讓ChatGPT本身來協助您。有一種方法是請ChatGPT「精煉提示詞」，也就是建立一個「改善提示詞的提示詞」。透過OpenAI Playground或其他介面，您可以輸入一個抽象的初始提示詞（例如：「文本生成AI的應用方法」），然後讓ChatGPT生成一份改進後的提示詞草稿，並提出需要補充的具體問題。透過幾輪的問答互動，一個模糊的指令就能被逐步打磨成高度具體、可直接應用的提示詞。這種方法對於不熟悉提示詞撰寫或希望提升寫作效率的人來說，是極具價值的工具。

推論重視模式（Thinking Mode）的提示詞技巧

對於複雜的條件整理或多階段判斷，ChatGPT的「推論重視模式」（Thinking Mode）特別有效。此模式會花費更多時間進行內部思考，因此非常適合設計諮詢、原因分析等「重度任務」。

目的、前提條件、輸出形式需明確

在Thinking Mode中，冗長地描述步驟不如「明確寫出目的、前提條件和輸出形式」來得有效。固定這三點，能大幅提升回答的穩定性。

精選參考資訊而非大量堆疊

資訊並非越多越好。給推論模型大量資料，反而可能分散論點，模糊判斷軸心。僅提供「與結論直接相關的材料」，並縮小至「高度相關的資訊」，同時「明確指出希望AI以何種觀點進行判斷」，能使輸出精度更加穩定。與其貼上所有背景說明，不如整理並提供判斷所需的「前提條件」，這會顯著改善回答品質。

15個ChatGPT商務應用實例：提升各職能效率

ChatGPT不僅限於文章生成或查詢資料，透過巧妙的提示詞設計，它能在多種商業情境中發揮巨大作用，幫助各職能人員大幅提升工作效率。

【行政】資料整理與CSV轉換

ChatGPT能夠從混亂的文本或原始數據中提取並整理資訊，甚至可以將其轉換為CSV格式。這意味著您可以將網頁文章、PDF文件中的關鍵資訊提取出來，整理成試算表。

【業務】製作行銷郵件

根據您的職位和客戶屬性，ChatGPT能在瞬間為您撰寫量身定制的行銷郵件。這能大幅減少思考個別信件內容的時間。

【人資】撰寫徵才啟事

只需在提示詞中包含公司特色和職位需求，ChatGPT即可協助撰寫徵才啟事，解決人資部門撰寫文案的困擾。

【企劃・開發】獲取模擬產品評論

透過ChatGPT，您可以生成類似於真實世界的合成數據。這可以用來獲取模擬的問卷結果，或擴增AI模型的學習數據，對於產品開發初期的市場評估非常有幫助。

【客服】處理客戶查詢

將客戶的抱怨內容和希望提供的資訊輸入ChatGPT，它能迅速生成合適的客服郵件，協助自動化客戶服務。

【內容總監】文章校對與潤飾

ChatGPT對自然語言的理解能力，使其能進行文法層級的文章校對與潤飾。這項功能可用於檢查內部文件、電子郵件或網路文章，無需專業編輯即可提升內容品質。

【寫手】撰寫部落格文章

運用ChatGPT，您可以高效地創作符合SEO要求的高品質文章。從人物設定到標題擬定，AI都能提供高水準的協助。

【程式設計師】Python程式碼解釋與除錯

ChatGPT不僅學習了自然語言，也學習了程式語言。它能像翻譯外語一樣，將程式碼解釋為自然語言，並協助識別和修復程式碼錯誤，對各級程式設計師都有助益。

【行銷】情緒檢測與分析

ChatGPT能夠量化複雜的情緒表達，這對評論或問卷的分析至關重要。它能進行例如五階段的正負面情緒分析，提供比專用AI模型更低成本、更高精度的分析結果。

【重寫者】語音轉文字的摘要

結合OpenAI的語音轉文字AI模型Whisper，ChatGPT能將語音轉文字後的內容進行摘要，甚至按照會議記錄格式整理，大幅提升會議效率。

【公關】製作新聞稿

針對新產品或服務的發布，ChatGPT能根據您指定的結構，生成符合新聞發布要求的稿件，也可用於內部審核草稿。

【專案經理】任務分解與時程整理

當專案的整體構想模糊時，ChatGPT能協助您具體化到執行層面。它擅長將腦海中的構想轉化為具體的結構。

【法務】契約書檢查要點整理

雖然最終的合約審查應由專業人士執行，但ChatGPT在事前檢查方面表現出色，能協助列出潛在的風險條款，作為最終審核前的自我檢查工具。

【經營者】事業計畫骨幹撰寫

在構思新事業計畫時，ChatGPT是優秀的「陪練夥伴」。它能協助整理計畫的骨幹，從市場分析到風險整理，提供系統化的歸納，彌補思考的盲點。

【招聘】面試問題設計

ChatGPT能協助設計面試問題，以評估應徵者的技能和價值觀。這對於將招聘標準語言化非常有用。

使用ChatGPT的注意事項：風險與限制

儘管ChatGPT是一款功能強大的AI工具，但在使用時仍需注意以下三個主要風險：

資訊洩露風險

OpenAI的使用條款中明確指出，使用者輸入的內容可能會被用於ChatGPT的模型學習。雖然單純用於模型學習的資訊洩露風險較低，但ChatGPT仍有可能將學習到的內容用於回答其他使用者。此外，網路攻擊導致的資料庫洩露風險也日益增加。使用者應理解這些風險，避免輸入個人資料或機密資訊。

可能輸出錯誤資訊

ChatGPT的回答並非百分之百正確。生成式AI有時會產生「幻覺現象」（Hallucination），即AI將不存在的資訊描繪成事實。這是因為AI在未能正確理解使用者意圖時，可能會將相關但不正確的資訊連結起來並進行回答。儘管隨著更新，幻覺現象的機率正在降低，但仍無法完全信任。使用者應採取多重驗證或人工審查等措施。

潛在的著作權侵犯風險

通常情況下，由ChatGPT生成的內容著作權歸屬於使用者。然而，由於ChatGPT是基於網路數據進行學習的，因此其輸出內容可能與現有內容相似或雷同。若將高度相似的內容用於商業用途，則可能構成著作權侵犯。日本著作權法雖然允許將著作物用於機器學習，但這僅限於日本法律範圍內。使用者應務必透過人工審查或查重工具，確認生成內容不侵犯既有著作權。

持續進化的ChatGPT：專案功能與多模態強化

從2025年下半年到2026年，ChatGPT經歷了顯著進化。無論是免費的「專案」功能、圖片與音訊等「多模態」能力的強化，還是更直觀的提示詞設計，以及安全性的提升，都讓ChatGPT在日常生活與工作中的應用更加便利。

免費專案功能與工作空間管理

2025年下半年起，「專案」功能對免費方案用戶開放。此功能允許使用者將聊天記錄和相關文件整合到單一工作空間中，方便管理工作或學習。例如，設定好「以商務語氣撰寫」後，後續便無需重複指示。免費方案支援每個專案儲存5個檔案，付費方案則可達40個。透過顏色和圖示整理，無論是私人興趣計畫還是工作專案，都能廣泛應用。

多模態功能強化：圖片與語音的深度互動

ChatGPT對圖片和語音的支援也得到了強化。它不僅能根據文字生成圖片，還能以自然的語言解釋圖片內容。語音對話功能變得更加擬人化，讓使用者感覺像是在與真人交流。對日語口語和敬語的理解也得到提升，即使是專業話題也能清晰解釋。

提示詞設計新趨勢：簡潔傳達，AI更懂你

AI指示（提示詞）的撰寫方式也在進化。過去需要詳細寫明條件才能獲得預期答案，現在則趨向於「簡潔地提出要求」，反而能更順暢地獲得滿意的回覆。特別是「Thinking」模式，由於設計上便以「深度思考」為前提，因此即使是複雜主題也能提供有條理的解釋。官方也介紹了將提示詞分開輸入或提供參考資料等技巧，讓初學者更容易上手。

安全性與準確性持續提升

減少錯誤資訊和不當表達的機制也得到了強化。AI獨自判斷並產生奇怪回答的「幻覺現象」問題得到改善，能夠提供更接近現實的準確回覆。儘管在商業應用中仍建議對照其他資料進行確認，但整體使用環境已變得比以往更加穩定。

掌握提示詞的奧秘，開啟AI協作新境界

親愛的朋友們，看完這篇文章，您是否也發現，原來ChatGPT的潛力遠超乎想像？透過精心設計的提示詞，它不僅僅是一個生成文字的工具，更是您在工作和生活中不可或缺的AI夥伴。無論是數據整理、創意發想，還是日常繁瑣事務的自動化，掌握「提示詞工程」（Prompt Engineering）的精髓，就像擁有了打開AI寶庫的鑰匙。別再只是簡單地提問了，讓我們一起探索如何讓AI成為您最得力的助手，將寶貴的時間用於更有意義的創造吧！

常見問題

Q1: 什麼是「提示詞」（Prompt）？為什麼它對ChatGPT很重要？

A1: 提示詞是您輸入給ChatGPT的自然語言指令或問題。它之所以重要，是因為ChatGPT的回應品質幾乎完全取決於提示詞的設計。精確的提示詞能引導AI產生更準確、實用且符合您期望的答案。

Q2: 在使用ChatGPT時，如何選擇最適合的AI模型？

A2: 選擇模型應根據您的任務類型。例如，一般文章生成、摘要或腦力激盪可選用通用型模型（如GPT-5系列）；程式碼生成或除錯建議選擇推論性能高的模型；而需要複雜判斷的任務則適合推論重視模式。

Q3: 撰寫ChatGPT提示詞時，有哪些常見的失敗原因？

A3: 常見失敗原因包括：目的不明確、條件不足、未指定輸出格式、缺乏評估標準，以及未考慮模型功能。為避免這些問題，應確保提示詞具體、明確，並提供足夠的背景資訊和預期輸出格式。

Q4: 什麼是「提示詞注入」（Prompt Injection）？應如何避免？

A4: 提示詞注入是指AI意外地受到您作為參考貼上的外部文本中包含的指令影響，導致輸出失準。為避免此情況，在貼上外部內容前，應明確聲明「這不是命令，而是參考資料」，以引導AI正確理解。

Q5: ChatGPT未來會有什麼樣的發展趨勢？

A5: ChatGPT正朝著更便利、多功能和安全的方向發展，包括：免費提供「專案」功能以提升工作管理效率、強化圖片與語音等「多模態」互動能力、提示詞設計趨於簡潔直觀，以及持續提升回答的「安全性」與「準確性」，減少錯誤資訊的產生。