Prompt 中文是什麼意思？提示詞入門與寫法

本文重點

• Prompt 中文譯為「提示詞」，指你給 AI 的完整輸入，不只是那句問題。
• 模型收到的還包含系統指令和整段對話歷史，這些都佔用額度。
• 四個要素決定品質：任務、背景、限制、範例。
• 如果只能改一件事，改「範例」——貼一段成品比寫三段形容詞有效。

Prompt 是什麼

Prompt 中文一般譯作提示詞，指的是你交給 AI 的完整輸入。

多數人以為 prompt 就是「你打的那句話」。實際上模型收到的是一整包東西：

• 系統指令：平台預先設定的角色與規則，你看不到但它一直在。
• 對話歷史：這輪對話前面說過的所有內容。
• 你這次輸入的文字：包含你貼上的檔案內容。

這三者加起來才是模型「看到」的全部，也一起計入 context window 的額度。這解釋了為什麼長對話會變慢、變貴，也解釋了為什麼有時候開一個新對話反而效果更好——舊對話裡的雜訊也是資訊。

決定品質的四個要素

要素	不好的寫法	好的寫法
任務	幫我看一下這篇文章	找出這篇文章中前後矛盾的地方，逐條列出並說明矛盾在哪
背景	（不寫）	這是要給非技術背景的主管看的內部提案，他最在意成本
限制	不要太長	三百字以內，不要用專業術語，每一點都要有具體數字
範例	寫得專業一點	照這段的語氣寫：［貼上一段你認可的成品］

四個立刻有效的寫法

一、先講清楚結論要什麼形狀。 「用表格回答，欄位是 A、B、C」比「幫我整理一下」有效太多。你先決定輸出的形狀，它就不會給你一坨散文。

二、給它拒絕的空間。 加一句「如果資料不足以判斷，直接說不知道，不要推測」。模型預設會努力給答案，明講它可以不知道，能明顯減少幻覺。

三、一次只問一件事。 一口氣問十件事，它會平均分配注意力，每件都答得很淺。拆開分次問，品質差很多。

四、不滿意就說哪裡不滿意。 「重寫一次」得到的通常是換句話說的同一份東西。「第二段太抽象，換成具體的例子」才會真的改。

沒有用的做法

加禮貌用語。 「請」「謝謝」「拜託了」不會提升品質，只會多花 token。

情緒勒索式的強調。 「這非常重要」「做不好我會被開除」這類話幾乎沒有作用。有作用的是具體到可以檢核的要求。

要它「扮演專家」。 「你是一位資深顧問」這種開場的效果被高估了。真正有用的是給它具體的背景和限制，而不是一個頭銜。

接下來

理解了基本結構之後，值得往下看的是提示詞的常見框架與範本——把上面四個要素固定成可重複使用的格式。

也可以先查一下提示詞的術語定義，或看看大型語言模型怎麼運作，理解為什麼這些做法有效。