提示詞怎麼寫？讓 AI 聽懂你的 5 個寫法

很多人跟我抱怨：「AI 寫出來的東西好空，根本不能用。」我請他把提示詞給我看，通常只有一行，例如「幫我寫一篇賣保養品的文案」。

我現在每天用 Claude Code 這類 AI 工具協助管理超過 4,000 個網站，批次檢查外掛版本、掃描可疑檔案、整理問題清單。這種規模的工作，提示詞寫得模糊一點，錯的就不是一段文案，而是幾百個網站的檢查結果。所以我對提示詞的心得很簡單：AI 做錯，多半不是它笨，而是我沒交代清楚。

這篇我把自己的實務經驗，加上 Anthropic、OpenAI、Google 三家官方提示工程文件的共識（2026 年 11 月查詢），整理成 5 個寫法，每個都附可以直接複製的範例。

提示詞是什麼？為什麼同一個 AI，別人用起來比較聰明？

提示詞就是你對 AI 下的指令，差別在於你給了多少它需要的資訊。AI 模型本身一樣，但它不認識你的品牌、不知道你的客人是誰、也不知道這段文字要放在哪裡，資訊不夠時，它只能用最普通、最安全的答案補空白，結果就是你覺得「很空」。

Anthropic 官方文件有個說法我很喜歡：把 AI 當成一個很聰明、但剛到職、不了解你們做事習慣的新同事。文件還給了一個測試方法：把你的提示詞拿給一個不清楚這件事的同事看，如果他看完會一頭霧水，AI 也會。

所以寫提示詞不是在背咒語，而是在練習「交辦工作」。會交辦的人，用 AI 的效果通常也好。

提示詞怎麼寫？讓 AI 聽懂你的 5 個寫法

寫法 1：先交代背景，說清楚「給誰看、拿來做什麼」

背景比角色設定重要。很多教學會叫你先寫「你是一位有 20 年經驗的行銷專家」，這句不是沒用，但真正有用的是後面的資訊：賣什麼、賣給誰、這段文字放在哪、讀者看完要做什麼。

Anthropic 文件也特別提到，說明你為什麼要這樣做，AI 會更懂你的目標。它舉的例子是：與其只寫「不要用刪節號」，不如說「這段回覆會被語音引擎念出來，語音引擎念不出刪節號，所以不要用」。AI 知道原因之後，會自己避開其他同類問題。

【可複製範例】

我在經營一家賣手工皂的小網店，客人多半是 30–45 歲、皮膚比較敏感的上班族媽媽。這段文字要放在商品頁最上方，目的是讓第一次來的客人願意往下看成分說明。請幫我寫一段開場文字。

寫法 2：把「成品長什麼樣」講具體：格式、長度、語氣

AI 不會讀心，你沒指定的部分，它就會用預設值。三家官方文件都強調要明確指定輸出格式和限制條件，例如字數、條列還是段落、要不要表格。

我的習慣是想像「交件標準」：如果這是外包給接案者的工作，我會怎麼寫驗收條件？把那幾條直接寫進提示詞就對了。

【可複製範例】

請寫 3 個版本的 Facebook 貼文開頭，每個版本 40 字以內，語氣輕鬆不誇張，不使用表情符號。每個版本下面用一句話說明它想打動的是哪種客人。

寫法 3：給 1–3 個範例，比寫一長串規則有效

你很難用文字形容「我要的語氣」，但給 AI 看一段你喜歡的範例，它馬上就懂。這在官方文件裡叫 few-shot（少樣本提示）。Google 的 Gemini 提示策略文件甚至建議，提示詞裡最好都放範例，而且多個範例的格式要一致；但範例太多，AI 可能會照抄範例的內容而不是學它的模式。

Anthropic 建議範例要跟實際情境相關、彼此要有差異，並用標籤把範例包起來，讓 AI 分得出哪些是範例、哪些是指令。OpenAI 的文件也提醒，範例要涵蓋不同類型的輸入。

【可複製範例】

以下是我過去成效不錯的兩則貼文，請學它們的語氣和節奏，不要照抄內容：

<範例>（貼上第一則）</範例>

<範例>（貼上第二則）</範例>

請用同樣的風格，為「雙 11 全館免運」寫一則新貼文。

寫法 4：資料和指令分開放，問題放在最後

這一點很多教學沒講，但我覺得影響很大。當你貼一大段資料（會議紀錄、客戶來信、商品規格）給 AI，最好把資料放上面、你的問題放最後，並用標籤或分隔線把兩者隔開。

Anthropic 官方文件寫得很直接：處理長篇資料時，把長文件放在提示詞上方、問題和指令放在最後，在他們的測試中最多可以讓回答品質提升約 30%，尤其是多份文件的複雜任務。Learn Prompting 的教學也用病歷做過示範：指令放前面時，AI 容易接著把病歷寫下去，指令放在最後，它才會專心回答問題。

【可複製範例】

<客戶來信>

（貼上客人的完整來信）

</客戶來信>

<我們的退換貨規則>

（貼上規則）

</我們的退換貨規則>

請根據上面的退換貨規則，回覆這位客人。先道歉，再說明可以怎麼處理，最後告訴他下一步要做什麼。規則裡沒寫到的事情，請寫「需要真人確認」，不要自己推測。

寫法 5：說「要做什麼」，而不只是「不要做什麼」

只寫禁令，AI 知道不能往哪走，卻不知道該往哪走。Anthropic 文件的範例是：與其說「不要用 Markdown」，不如說「請用流暢的完整段落來寫」。

另外，也不需要整篇都用「務必」「絕對不可」加重語氣。新一代的模型對指令很敏感，到處都是強調字眼，反而會讓真正重要的那條規則被淹沒。我的做法是：平常語氣寫清楚，真正不能錯的那一兩條，再附上原因。

有一種「不要」值得保留，就是防止 AI 亂編的規則，但要配上替代動作，例如上面範例的「沒寫到的寫需要真人確認」。這樣 AI 遇到不知道的事情，就有明確的出路。

任務很複雜時，提示詞要怎麼寫？

答案是：不要想用一個提示詞解決所有事，把任務拆開。Google 的文件建議，與其把很多指令塞在同一個提示詞，不如一個提示詞處理一件事，再把結果串起來。

以寫一篇部落格文章為例，我會這樣拆：

1. 先請 AI 根據主題和讀者，列出大綱。
2. 我看過大綱、調整方向之後，再請它一段一段寫。
3. 寫完之後，另外請它用「挑錯的編輯」角度檢查一次。

還有一招很實用：先讓 AI 反問你。當你自己也還沒想清楚需求，可以寫「我要做 ○○，在你開始之前，先問我 5 個你需要知道的問題」。回答完這些問題，你的需求通常就具體多了。

我用 AI 處理大量網站時也是同樣的邏輯：先讓它寫一個只讀、不修改的檢查流程，跑少量網站確認結果正確，再擴大範圍，最後才讓它執行會改東西的步驟。一次全交出去，錯了就是全部一起錯。

2026 年還需要寫「請一步一步思考」嗎？

多數情況不需要了。現在主流 AI 很多都是「推理模型」，回答前會自己先想過。OpenAI 官方文件就提到，推理模型通常只要給高層次的目標就會有更好的結果，一般 GPT 模型才需要比較明確、一步步的指示。

所以與其教 AI 怎麼思考，不如把力氣花在講清楚「你要的成品是什麼」。一個簡單的判斷方式：提示詞裡在教 AI 怎麼想的句子，通常可以刪；在講你要什麼的句子，要留著。

5 個小老闆和接案者最常用的提示詞範本

以下範本把括號換成你的資料就能用。重點不在範本本身，而在你填進去的資訊夠不夠具體。

範本 1：廣告文案

我賣（商品），主要客人是（年齡、身份、在意什麼），這次要投放在（平台），目標是（點擊／加入 LINE／購買）。商品最大的賣點是（一句話），客人最常見的猶豫是（例如價格、怕沒效）。請寫 3 個版本的廣告主文，每個 80 字以內，分別從「痛點」「效果」「限時優惠」切入。

想看更完整的寫法，可以參考我們整理的用 AI 寫廣告文案教學。

範本 2：客服回覆

（貼上客人訊息）以上是客人的訊息。請用親切但不卑微的語氣回覆，200 字以內，先回應他的情緒，再說明處理方式，最後給一個明確的下一步。我們的規定是（貼上規定），規定沒涵蓋的部分請標註「需要真人確認」。

範本 3：商品描述

請幫我寫商品頁描述。商品：（名稱）。規格：（貼上）。目標客人：（描述）。請分成三段：第一段 50 字講客人能得到什麼改變，第二段用條列寫 4 個特色，第三段回答 2 個客人最常問的問題。不要使用「頂級」「極致」這類沒有根據的形容詞。

範本 4：網站頁面文案

我要做一個（形象網站／一頁式銷售頁）的首頁，業務是（描述），主要客人是（描述），希望訪客看完會（預約／詢價／購買）。請先給我頁面的區塊結構（每個區塊的標題和用途），等我確認後再寫每個區塊的文字。

範本 5：整理會議或資料

（貼上會議紀錄）請根據上面的紀錄，整理成三個部分：已決定的事項、待辦事項（誰、做什麼、什麼時候前）、還沒有結論的問題。紀錄裡沒有提到負責人或期限的，請寫「未提供」，不要自己猜。

什麼時候提示詞寫再好也沒用？

當 AI 手上根本沒有答案需要的資料時，提示詞寫得再漂亮也沒用。例如你問它「我們店的退貨規定是什麼」，它不知道你家規定，只能編一個看起來很合理的答案。

這時候要做的不是改提示詞，而是把資料給它。小量的話直接貼進提示詞；如果是要長期使用、每天回答客人的情境，就要用專門的系統。像我們自己開發的 AI 客服，就是只依照你提供的資料回答，資料裡沒有的不會亂掰，必要時還能交給真人接手。

另一種情況是需要 AI 實際「動手」，例如建網頁、上架商品。這時候除了提示詞，AI 還要能連到你的工具。我們的 zenbu AI 網站系統可以透過 MCP 讓 AI 直接操作網站，你用講的，它幫你建頁面、上架、寫文章，提示詞的寫法還是一樣：背景、成品標準、範例講清楚。

常見問題

提示詞一定要用英文寫才比較準嗎？

不用。主流 AI 模型對中文的理解已經很好，日常工作用中文寫完全沒問題。只有專有名詞、軟體功能名稱建議保留英文原文，比較不會被誤解。如果要 AI 產出英文內容，用中文寫提示詞，再註明「請用英文輸出」即可。

提示詞越長越好嗎？

不是越長越好，而是資訊越完整越好。重複的強調、教 AI 怎麼思考的句子可以刪掉；背景、成品標準、範例這些 AI 自己猜不到的資訊，寫多一點沒關係。

網路上流傳的「神級提示詞」可以直接用嗎？

可以參考，但不要照抄。那些範本是別人針對自己的情境寫的，你要先拆開來看每一句的作用，換成自己的資料，再實際測試幾次，確認結果穩定才拿來用。

AI 的回答不滿意，要整個重寫提示詞嗎？

通常不用，直接追問修正就好，例如「第二段太硬了，改成聊天的語氣」「壓到 100 字」。如果追問三四次還是不對，多半代表你的需求本身還沒想清楚，這時可以請 AI 先反問你問題。

ChatGPT、Claude、Gemini 的提示詞寫法不一樣嗎？

核心原則是一樣的，三家官方文件的建議幾乎都在講同幾件事：說清楚、給背景、給範例、指定格式、拆任務。細節上各家略有差異，同一個提示詞換模型後結果也可能不同，所以重要的工作建議實際比較一下。

結語：提示詞就是交辦能力

寫好提示詞不需要背公式，記住一件事就好：把 AI 當成聰明的新同事，交代背景、講清楚成品、給它看範例、資料和指令分開、說要做什麼和為什麼。這套能力不只讓你用 AI 更順，帶人、外包、跟客戶溝通也都用得上。

當你能穩定讓 AI 產出可以交件的品質，就可以開始思考怎麼把它變成收入。我在AI 變現技能與行情這篇整理過幾種最常見的方向，可以接著看。