Google 最近推出一份長達 71 頁的《Prompting Guide 101》，針對 Gemini 的提示詞進行深入指導，目的在於幫助使用者更有效地運用這項生成式 AI 工具。這份指南有很多使用案例 (Use Case) 讓使用者直接取用，但是使用案例本身其實不是重點，我建議你不要直接套用，反而核心理念才更值得我們深思：生成式 AI 的本意是協助人類，但最終的成果仍然由你來決定。
這個觀點與"Vibe 經濟學的省思 : AI 讓你「賦能」還是「失能」?"說的不謀而合 : 真正的贏家，將是那些能夠與 AI 共舞，卻不被 AI 的節奏所迷惑的人。我們不應該因為 AI 越用越順手就步入「失能」的陷阱，反而應該學會如何將其作為思考的合作夥伴。
與對談式 AI 協同作業，本質上是一種新的「溝通能力」，而不只是「下指令」。本文將結合 Google 的 Prompting Guide 與 Vibe SEO 的精神，為你說明如何讓 AI 成為真正的職場助力。
不要直接取用這份指南的使用案例來使用，因為要切記 AI 與人類在這個活動的角色，不要因為越用越順手而步入「失能」的陷阱。
與對談式 AI 協同作業，本質上是一種新的「溝通能力」，而不只是「下指令」，因此本文章將結合這份指南與 Vibe SEO 的精神來說明如何讓 AI 協同工作。
當你理解了如何與 AI 溝通，指令就不是重點了。
指令的四大基礎維度
要讓 AI 準確理解你的需求，你需要從四個維度來構建你的提示詞。
(1) Persona (角色)
設定 AI 的角色，或表明你自己的身分。這可以是「你是資深產品經理」，也可以是「我是剛接手新專案的行銷主管」，清晰的角色定位能幫助 AI 調整其回應的深度與視角。
(2) Task (任務)
這是最重要的部分，明確指出你希望 AI 做什麼 :「撰寫」、「總結」、「分析」、「比較」等具體動詞。含糊的任務描述往往導致不理想的結果，因此務必使用明確的行動動詞。
(3) Context (背景)
提供 AI 需要的脈絡資訊，這包括專案現況、遇到的瓶頸、相關的背景知識，或是參考資料，充分的背景資訊能讓 AI 的回應更加貼切與實用。
(4) Format (格式)
指定你希望輸出的形式，「表格」、「條列式重點」、「專業電子郵件草稿」、「簡報大綱」等，明確的格式要求能確保你獲得易於使用的成果。
雖然「受眾」不在上述四個維度中，但指南在進階技巧中特別強調了它的重要性。受眾其實可以算屬於「任務」、「背景」、「格式」當中，定義受眾決定了內容的語氣與深淺，這往往是決定成果品質的關鍵因素。
寫給行銷團隊看：語氣可以活潑、充滿創意。
寫給高階主管看：語氣需要正式、精簡、結果導向。
解釋給非技術人員聽：需要避開術語，使用類比。
範例一 :
你是一個寫作專家 (角色)；
總結以下文章，並以條列式提出尚可補充的要點 (任務 & 格式)；
並以沒有技術背景的讀者為受眾，重新撰寫文章 (受眾 & 任務)。
像人一樣思考 : 對話與迭代
指令雖然是一個句子，但是要打破「一次到位」的迷思。許多人使用 AI 的誤區在於期待「一次到位」。指南中強調，跟 AI 的溝通應該是一場對話，而不是單向的命令，這與「思維鏈（Chain of Thought）」的概念不謀而合。
通常「一次到位」的情境是屬於比較簡單的任務 :
例如「你是一位文案撰寫專家以及洗髮精KOL，對象是油性髮質的上班女性消費者，產品是天然成分無添加人工香精的洗髮精，給我三個文案建議」。
例如「整理以下這段文字，分類並條列出重點，每個重點要包含精簡的標題以及描述」。
當然如果你對以上的產出結果並不滿意，你還可以繼續使用以下的方式跟 AI 進行溝通 :
(1) 拆解任務
如果你希望 Gemini 執行多個相關任務，請將它們拆分成個別的提示詞，而不是塞在同一句話裡。與其說「幫我分析市場、寫行銷計畫、設計預算」，不如分三次提示：
1. 「請分析我們的目標市場」
2. 「根據上述分析，請撰寫行銷策略」
3. 「基於行銷策略，請設計預算分配方案」
這樣的拆解方式能讓 AI 在每一步都有更清晰的焦點。
對於複雜或開放式的問題，可以分多次與 AI 進行討論，逐步深化理解。例如：
1. 第一次：「我想開發一個新產品，你認為應該考慮哪些因素？」
2. 第二次：「基於你的建議，我們應該如何進行市場研究？」
3. 第三次：「根據市場研究結果，請幫我制定產品開發策略」
(2) 持續追問與微調
如果第一次產出的結果不完美，請使用後續提示 (Follow-up prompts) 進行微調。
例如：
- 「語氣太正式了，請改得輕鬆一點」
- 「請把上述內容整理成表格」
- 「能否加入更多具體的數據？」
- 「這個部分太複雜了，請簡化說明」
- 「語氣太生硬了，請改用較輕鬆的文字」
(3) 反向提問
你甚至可以反過來問 AI：「為了提供最好的結果，你有什麼問題想問我？」這種互動方式能幫助 AI 填補資訊空白，提供更精準的協助。
(4) 加上限制
若你想得到更精準的結果，請在指令中加入具體條件，例如字數上限，或希望產生幾個選項，或是限制不要某些條件。
例如「限制在 500 字以內」、「提供三個標題的選項」、「不要使用專業術語」、或「避免提及競爭對手」，明確的限制能幫助 AI 聚焦於最重要的內容。
(5) 換個方式說
如果結果不符合期待，或你認為還能更好，就調整你的指令。透過反覆檢視與微調的迭代過程，通常能得到更高品質的成果。
例如「請用競爭者的角度審視剛剛的策略，提出可以攻擊的觀點」，就可以逐步找出策略的弱點，或是討論出來可以修正的觀點。
(6) 重複重要指令
「指令重複」是解決「注意力渙散」的問題，根據"Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs"指出，在 70 組模型與基準測試中，提示重複策略在 47 項中提升性能，且沒有表現較差的情況。並且提示重複不會改變生成結果的長度或格式，因此在非推理任務中可被視為一種簡單且有效的預設優化策略。
指令重複的範例 :
請分析以下客戶評論，提取出客戶提到的「產品缺點」，並以 JSON格式輸出 :
[貼上 2000 字的評論內容]
請記住，務必僅提取「產品缺點」，並嚴格遵守 JSON 格式輸出。
以上範例因為貼上了2000 字的評論內容，最開頭的指令到最後可能會被忽略，因此再次重複一次，讓「注意力」再被拉回。
但是注意「指令重複」不是漫無目的地多次重複，而是在可能造成「注意力渙散」時，讓模型記住最重要的指令。
(7) 使用思維鏈 (CoT，Chain of Thought)
「思維鏈」是解決「邏輯深度不足」的問題，根據"Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models"，讓大型語言模型在回答前先生成一段「思考鏈」的中間推理步驟，可以顯著提升它們在複雜推理任務上的表現。
思維鏈不是為了讓 AI 看起來聰明，是為了降低錯誤率與隱性推理風險。因此在低風險的任務並不需要使用，而在中低風險的任務可以選擇使用，在中高風險的任務就適合使用思維鏈。並且思維鏈還可以搭配上述的拆解任務，先把任務拆分成幾個，再分批使用思維鏈。
思維鏈的範例 : 網站策略的建立
第一步 : 可以先說明現況的網站策略，讓 AI 分析優缺點。
第二步 : 根據判斷後，列出的優缺點是正確的，再討論如何放大優點、消除缺點。
第三步 : 再根據討論出來的策略，討論可行性、難易度、優先順序等。
第四步 : 再用不同的視角 (例如競爭者視角、消費者視角等)，再多方檢視擬定出來的網站策略。
(8) 善用 "@" 呼叫文件
這是 Workspace 版 Gemini 最強大的功能，你不需要複製貼上大量文字，只需在提示詞中輸入 @檔名。
例如「根據 @網站策略分析」提出建議，如此就能讓 AI 根據你雲端硬碟中的特定文件（如會議記錄、產品規格書、過往報告）進行分析或創作。
Vibe SEO 的 AI 協同工作術
AI 的指令工程 (Prompt Engineering) 其實比較像一門「溝通設計」的技能，而不是單純技術操作。它的本質是在學習如何把模糊的想法轉化成清楚、可執行的指示，讓 AI 能準確理解你的意圖。
這是一種可以透過練習快速進步的能力，不需要工程背景，也不需要寫程式，只要掌握幾個核心結構，你就已經比多數使用者更接近專業等級。
最實用的起點，就是記住四個基礎元素：「角色」、「任務」、「背景」、「格式」。
當你先定義 AI 扮演的角色，你是在指定它的思考角度；當你明確任務，你是在限制輸出目標；當你提供背景，你是在補齊判斷所需的上下文；當你規定格式，你是在控制結果的可用性。
這四件事讓 AI 從「猜你的意思」，變成「執行你的需求」。再進一步加入受眾考量，你等於在要求 AI 調整語氣、深度與表達策略，使輸出更貼近真實使用情境。
高手的 AI 使用方式像在指導一位實習助理：修正方向、補充條件、要求更好版本。每一次對話都是一次校準，AI 會逐步貼近你的思考方式。當這個循環建立起來，對談式 AI 就是一個能理解你工作邏輯的協作夥伴。
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