提示詞基礎

什麼是提示詞（Prompt）？定義、寫法與可複製範例

提示詞就是你給 AI 的指令。指令對了，答案就對了。這頁說明什麼是提示詞、好的提示詞有哪些條件，並附上可以直接複製使用的範例。

提示詞（Prompt）就是你輸入給 AI 模型 —— ChatGPT、Gemini、Claude —— 用來說明你想要它做什麼的那段文字，如此而已。它可以短到只是一個問題（「送七歲小孩什麼禮物比較好？」），也可以是一份完整的委託：角色、背景、任務、想要的輸出格式，以及必須遵守的規則。模型讀完你的提示詞，再預測它能給出的最有用的回答。所以輸出的品質，多半在輸入時就決定了。

這就是為什麼「幫我寫一篇部落格文章」只會換來四平八穩的填充內容，而具體、結構完整的提示詞卻能換來真正可用的成果。你不需要懂技術，只需要補上多數人會漏掉的那幾個部分。

好提示詞的五個要素

有效的提示詞通常包含五個要素。不必每次都寫滿五項，但把它們寫出來，就能把模糊的請求變成穩定的指令：

角色 — 要 AI 以什麼身分回答。「你是一位資深文字編輯……」
背景 — 前提資訊與要處理的素材。「以下是我的筆記：……」
任務 — 只要它做的那一件事。「請把這段改寫得更清楚。」
格式 — 答案該長成什麼樣子。「用五個項目符號回答，300 字以內。」
限制 — 不可以做的事。「不要改變我的原意，也不要自行編造數字。」

差的提示詞與好的提示詞

目的一樣，結果差很多：

差的寫法

「幫我寫一封開發信給潛在客戶。」

沒有角色、沒有背景、沒有限制，換來的是誰都寫得出來的罐頭範本。

好的寫法

「你是內勤業務。請寫一封 300 字以內的開發信，收件人是一家 50 人 SaaS 公司的行銷主管，對方最近才公開表示要招募第一位內容負責人。請以這件事開頭，只提出一個具體論點，最後用一個容易回覆的問題收尾。不要用空話。」

角色、背景、任務、字數、格式與限制都齊了，寫出來的就是一封可以直接寄出的信。

可以複製的提示詞範例

實際的提示詞長這樣。每一則都有方括號欄位（[BRACKETS]），複製前先換成你自己的內容，並附上回覆結果的範例：

ChatGPTGeminiClaude

將雜亂的會議筆記轉化為清晰的行動項目

將原始筆記或成績單轉換為決策、擁有者和後續步驟。

提示詞 1 個欄位待填

以下是來自團隊會議的原始筆記。將其轉換為不在那裡的人的清潔摘要。

格式：
1. **TL;DR** — 2 句話。
2. **所做決策** — 項目符號清單。
3. **行動項目** — 一個表格：任務 | 擁有者 | 到期日期。如果所有者或日期未說明，寫「未指派」——不要編造。
4. **開放問題** — 任何未解決的事情。

保持事實。不要添加建議。這裡是筆記：

範例輸出

Run in Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5) on 1 Oct 2026; output shortened. Input: a 600-word made-up release-meeting transcript with three speakers (Lena, Daniel, Mei), two decisions and four owned tasks. **TL;DR** — Fieldbook 2.3 ships as planned on Wednesday 14 October, but without offline sync, which moves to 2.4 because conflict handling still loses edits. Beta feedback moves from email to the in-app form starting with 2.3. **Decisions made** - Ship 2.3 on 14 October without offline sync; offline sync moves to 2.4. - From 2.3 on, beta feedback goes through the in-app feedback form instead of email. **Action items** | Task | Owner | Due date | |---|---|---| | Email Kestrel Logistics and Brightwater Clinics to explain the new offline-sync timing | Lena | Mon 5 Oct | | Merge the fix for the Android 14 login crash | Daniel | Thu 8 Oct | | Redo the six iOS/Android store screenshots and the English + German release notes | Mei | Fri 9 Oct | | Submit 2.3 for App Store review | unassigned | Mon 12 Oct | | Enable the feedback-form feature flag in the 2.3 release candidate | Daniel | Tue 13 Oct | **Open questions** - Whether to hold the release if the release candidate still crashes on more than 0.5% of sessions — to be decided on 12 October from the numbers. Where it fell short: all four real tasks came back with the right owner and date, but it also turned a passing remark ("submitting on Monday the 12th still works") into a fifth row. Nobody took that task on — delete the row or give it an owner before you send the notes.

提示「不編造擁有者或日期」規則是使其可信的原因——AI 否則會用看起來合理但錯誤的名字填充空隙。直接貼上 Zoom/Meet 成績單以取得最佳結果。

ChatGPTGeminiClaude

摘要研究論文

獲得密集論文的關鍵聲明、方法和發現。

提示詞

作為研究方法導師，我將給您研究論文的摘要及任何您貼上的內容節錄。請按此結構總結：
1. 研究問題（一句話）
2. 方法（他們做了什麼、有多少參與者或資料點）
3. 關鍵發現（項目，若有數字則附帶數字）
4. 作者提及的限制
5. 一句關於此論文為何重要

不進行解釋或添加分析。使用簡易語言讓您能向同學解釋。

論文摘錄：[PASTE ABSTRACT + KEY SECTIONS]

範例輸出

1. 研究問題：間隔重複法相比集中練習是否能改善大學生詞彙學習中的長期記憶保留？ 2. 方法：隨機實驗，94 名大學心理學學生在 8 週內參與；一組使用間隔式快閃卡應用程式，另一組進行集中學習課程。 3. 關鍵發現： - 間隔組在 4 週後續測中保留率高 31%。 - 即時後測無顯著差異（p = .42）。 - 效應對低頻詞彙最強。 4. 限制：自選研究時間；兩組使用相同單字列表。 5. 為何重要：確認間隔優勢超越實驗室並適用於實用的學生工具。

提示如果論文很長,首先貼上摘要和結果部分。僅這兩個獲得 80% 的結構;僅在需要「為什麼重要」層時新增討論。

MidjourneySDXLFLUX

電影風格的特寫人物肖像

具有可控主體、心情和照明的電影靜幀風格近照。

提示詞 4 個欄位待填

 的電影式特寫肖像， 表情，85mm f/1.4 鏡頭拍攝，淺景深帶著乳霜散景， 光線， 色彩分級，精細皮膚質感及眼睛中的高光，逼真照片，35mm 膠卷顆粒 --ar 4:5 --style raw

範例輸出

一張頸肩肖像，拍攝一位 60 多歲的風霜滄桑漁夫，嘴角帶著微微了然一笑，由左邊溫暖低鑰光照亮，在右臉頰消退至陰影。青綠-及琥珀色彩分級及可見膠卷顆粒讀取像取自獨立戲劇的框架；眼睛清銳帶著雙高光，而背景溶入軟散景。

提示交換任何主體並保留鏡頭+照明+級別支架——該三人組是使其讀起來像電影靜幀而不是通用 AI 臉部的原因。在 Midjourney 上,`--style raw` 減少過度拋光的預設外觀;在 SDXL/FLUX 中放棄 `--ar/--style` 旗標並在 UI 中設定寬高比。

想看更多？請瀏覽 ChatGPT 提示詞範例，或從提示詞怎麼寫一步步學起。

延伸閱讀

提示詞怎麼寫 ChatGPT 使用技巧 ChatGPT 提示詞範例提示詞庫比較

常見問題

什麼是提示詞（Prompt）？

提示詞是你給 ChatGPT、Gemini、Claude 這類 AI 模型的指令，用來告訴它你要什麼。它可以是一個問題（「用簡單的話解釋光合作用」），也可以是一份完整委託，包含角色、背景、任務、輸出格式與規則。提示詞愈清楚、愈具體，回答就愈有用。

好的提示詞長什麼樣？

好的提示詞會指定角色、給出背景、講明任務、指定格式，並加上一項限制。例如：「你是招募負責人。請根據以下筆記，寫一封 200 字的婉拒信，語氣溫和但結論明確。不要編造我沒有給過的評語。」這頁的範例全都依照這個結構。

提示詞和提示工程有什麼差別？

提示詞是那段指令本身；提示工程則是把指令寫出來、測試、再修改，讓結果穩定變好的做法 —— 選對結構、選對示例、選對限制。要寫出好的提示詞，不必成為提示工程師，掌握上面那幾個習慣就夠了。

同一則提示詞在 ChatGPT、Gemini、Claude 都能用嗎？

大致上可以，結構完整的提示詞在三者都適用。差別在細節：需要最新來源時 Gemini 比較方便，處理超長文件時 Claude 比較拿手。除非卡片上另有說明，這個庫裡的提示詞都是寫成三者通用的。