六項評分把模糊提示變可用

我把六項提示詞檢查表拆開，改成你送出前就能自評、補洞、直接複製的模板。

我用 ChatGPT、Claude、Gemini 一陣子了，越用越火大。不是它們不會答，是我常常把問題問得太爛。模型很有禮貌，講得頭頭是道，結果一落地就歪掉。我要的是可用的方案，它丟給我一段看起來很完整、實際上很難直接拿去做的東西。最煩的是，錯的時候還不容易看出錯在哪，因為表面上每一段都像那麼回事。

後來我看到 MoreOnlineTools 的提示工程指南，才比較像把霧撥開。它不是在講玄學，而是把 prompt 拆成六個可檢查的項目：清楚度、角色、上下文、格式、限制、範例。這種拆法我很買單，因為它不是叫你「更會問問題」，而是直接告訴你哪裡漏了、哪裡要補。

老實說，市面上很多 prompt 框架都像在賣感覺，標題很大，內容很空。這份不一樣的地方在於，它可以被拿來打分數。你不用猜自己寫得好不好，只要看六項有沒有補齊。這就夠實用了。

別再期待模型讀心，先把問題寫完整

AI models are not mind readers. They respond to exactly what you write. The more precisely you describe what you want — the role, the context, the format, the constraints — the better the result.

翻譯一下就是：你給模型的不是靈感，是規格。它不是不聰明，它只是照你寫的字做事。你如果只寫「幫我寫一篇文案」，那它就只能用最常見、最安全、最像樣但最沒用的方式回你。

我之前最常踩的雷，就是以為「大概知道我要什麼」就夠了。結果不夠。真的不夠。你腦中有畫面，不代表模型有。你知道自己要給誰看，不代表它知道。你覺得語氣應該要硬一點，不代表它會猜到。

實操上，我現在會先問自己四件事：這件事到底要做什麼、給誰看、要長什麼樣、有哪些不能碰。只要其中一個沒寫，模型就有空間亂跑。它一亂跑，你就得多一輪修正，時間直接被吃掉。

• 先寫任務，不要先寫情緒。
• 先寫對象，不要只寫主題。
• 先寫輸出形狀，不要只說「整理一下」。
• 先寫邊界，不要等它自己懂分寸。

這種寫法很無聊，但我反而覺得無聊才對。因為 AI 最吃的不是花俏，而是具體。你越具體，它越少瞎猜。

清楚度不是加分項，是最低門檻

Replace vague words with precise descriptions.

這句很直白：把模糊詞換成可執行的描述。像「短一點」、「專業一點」、「有說服力一點」這些詞，對模型來說幾乎等於空話。它不知道你心裡的短是 80 字還是 300 字，不知道你要的專業是像顧問報告還是像工程文件。

我以前很愛下這種模糊指令，然後怪模型不懂我。其實不是它不懂，是我沒給目標。你要它寫標題，就直接說幾個、幾字內、給誰看、要偏什麼風格。你要它改寫，就說保留什麼、刪掉什麼、強化什麼。這些都是清楚度，不是裝飾。

實操寫法很簡單：盡量把抽象詞換成數字、名詞、情境。不要寫「簡短」，改成「120 字內」。不要寫「給創辦人看」，改成「給第一次募資的 SaaS 創辦人看」。不要寫「更有力」，改成「每段都要有動詞和結果」。

• 能量化的就量化。
• 能指名受眾的就指名。
• 能指定輸出長相的就指定。

我現在看 prompt，第一眼就先抓這件事：到底有沒有把話講清楚。沒有的話，後面再多角色、多格式都只是補妝。

角色不是裝扮，是讓回答有立場

Assigning the AI a specific role dramatically shifts the tone, depth, and perspective of its response.

也就是說，角色不是叫模型穿制服演戲，而是讓它從某個專業視角講話。你叫它「幫我解釋」，它會很平均、很安全、很像百科全書。你叫它「你是資深技術編輯，請直接挑毛病」，它就會開始有判斷、有取捨、有刀感。

我最常用角色的場景，是我要它不要太客氣。像產品文案、首頁文案、功能介紹，模型很容易給你一堆溫吞句。這時候我不會只說「幫我潤稿」，我會說「你是很挑剔的轉換率編輯，專門刪掉空話」。角色一換，答案常常立刻變得比較像能用的東西。

這裡有個重點：角色要有觀點，不只是頭銜。寫「writer」太空了，寫「討厭廢話的技術編輯」就有方向。寫「engineer」太泛，寫「會做 API 設計、在意可維護性的 staff engineer」就比較有用。模型吃的是這個角度，不是名片。

實操上，我會把角色寫成「身份 + 立場 + 目標」。例如：你是嚴格的產品經理，目標是找出需求漏點；你是資深 DevOps，目標是找出部署風險；你是冷血編輯，目標是刪掉所有沒必要的字。

• 身份要具體。
• 立場要明確。
• 目標要可驗收。

這樣寫，模型比較不會只會講道理，卻沒有判斷。

上下文補不夠，答案就只能猜

The AI does not know your situation unless you tell it.

這句我很有感。很多 prompt 失敗，不是因為題目難，而是因為背景沒補。你以為「幫我寫一封回信」很簡單，但對象是客戶、主管、供應商、還是已經冷掉三天的人，寫法完全不同。模型不知道你的局，它只能猜。

我之前讓模型整理專案摘要，結果它寫得像內部週報。問題不是內容錯，而是讀者錯了。它不知道那份摘要是給主管看、給工程團隊看，還是要直接貼到客戶簡報裡。這種上下文沒補齊，答案再順都沒用。

實操寫法不是把所有背景都倒進去，而是只給會改變答案的資訊。你不需要寫整個公司歷史，你只要寫這次任務會影響什麼、誰會看、目前卡在哪、已經試過什麼。這就夠了。

• 誰是讀者。
• 目標是什麼。
• 之前做過什麼。
• 現在有哪些限制。

我自己的習慣是，先用一句話交代任務，再用三行背景補差異。這樣模型比較不會把我當成任何一個平均使用者。

格式不是排版，是你要它怎麼想

Requesting a specific format saves editing time.

很多人以為格式只是最後拿來好看，錯了。格式本身就是指令。你要表格，它就得比較；你要條列，它就得排序；你要 JSON，它就得結構化；你要標題層級，它就得分主次。格式不是外觀，是限制模型思考的方式。

我現在只要知道輸出要貼到哪裡，就一定會先定格式。要丟 Notion，我會要標題加條列；要給工程同事，我會要表格加欄位；要接其他工具，我會直接要 JSON。因為我真的懶得把一坨文字再手工整理一次，這種事很浪費命。

實操上，你不能只說「請用表格」。你要直接講欄位。不能只說「請輸出 JSON」。你要講 key 是什麼。格式越明確，模型越不會把內容寫成一篇散文，然後假裝那叫整理。

• 比較類任務用表格。
• 步驟類任務用編號。
• 機器要吃的內容用 JSON。
• 人要看的內容用標題分段。

我後來發現，很多時候不是模型不會，而是我沒告訴它「你要交作業的樣子」。

限制一加，垃圾答案就少一半

Constraints dramatically reduce the chance of the AI going off in an unhelpful direction.

限制這件事很煩，但很有效。因為模型最愛做的事之一，就是把你的需求往外擴，擴到一個看起來完整、其實跟你要的東西不太一致的方向。你不先設邊界，它就會自己補戲。

我以前最常犯的錯，是只寫「幫我想個方案」，卻沒說不能太貴、不能依賴外部服務、不能太長、不能有行話。結果它會給我一個很漂亮但根本不能落地的方案。後來我才懂，限制不是在限制創意，是在限制廢話。

實操上，我會至少放一個正向限制和一個負向限制。正向限制是必須包含什麼，負向限制是不能出現什麼。這樣模型比較不會自作主張。

• 字數上限。
• 禁用詞。
• 不能用付費工具。
• 一定要附一個例子。

這些限制越早寫，越省後面的修改工。你不寫，它就幫你補；你寫清楚，它才知道哪裡不能亂來。

範例是最快的教法，不是偷懶

Even one good example can transform the quality of the output.

很多人對範例有偏見，覺得那是在偷懶。其實不是。範例是最快的壓縮說明。你講十句「要像這樣」，不如直接貼一個像樣的樣本。模型看得懂樣子，比看得懂形容詞多太多了。

我自己最常用範例的場景，是要固定風格、固定格式、固定標註方式。像摘要、分類、標題、產品描述，這些都很適合放一個或兩個範例。只要範例夠好，模型通常會開始模仿那個結構，而不是亂猜。

實操上，範例不用多，兩三個通常就夠。重點不是教它所有情況，而是讓它看到你要的答案長什麼樣。當然，範例如果爛，模型也會跟著學爛，所以你貼的 sample 本身要先像樣。

• 用在有固定樣式的任務。
• 用在分類、改寫、摘要特別有效。
• 範例要乾淨，不要半吊子。

我現在只要遇到模型老是寫歪，就會先想：是不是我根本沒給它樣子看。

六項打分，比瞎改 prompt 實際多了

MoreOnlineTools 還提到他們有一個 free AI Prompt Optimizer，會根據六個標準幫 prompt 打分並給建議。這個思路我覺得比「你要多練習」有用太多。因為打分代表你可以檢查，而不是只靠感覺。

翻成白話就是：prompt 寫得好不好，不用靠玄學。你可以直接問自己，這句有沒有清楚、角色有沒有定、上下文夠不夠、格式有沒有說、限制有沒有寫、範例有沒有給。少一項，就補一項。這比看心情改 prompt 有效率多了。

我也很喜歡這種方法可以拿來做團隊共用標準。因為大家寫 prompt 的習慣本來就不一樣，有人愛寫長篇大論，有人只丟一句話。沒有共同檢查表，最後只會變成「誰比較會講話誰就比較像對的」。那很煩，也很浪費時間。

實操上，我會把 prompt 當草稿，而不是成品。送出前先打分，低分先改最弱的地方。不要追求一次寫神作，先追求不漏洞。這樣比較實際。

可抄的模板

Prompt 自評版（送出前先跑一次）

請先幫我檢查下面這個 prompt，依照六項標準打分並修正：清楚度、角色、上下文、格式、限制、範例。每項 0-10 分，總分 100 分。先指出最弱的 3 項，再直接改寫成可複製版本。

【我的原始 prompt】
[貼上你的 prompt]

【你要輸出的格式】
1. 總分：__ / 100
2. 六項分數：
- 清楚度：__
- 角色：__
- 上下文：__
- 格式：__
- 限制：__
- 範例：__
3. 最需要修的地方：
- ...
4. 直接可用的改寫版：
[請完整重寫 prompt]

可直接拿去送模型的完整模板：

[角色]
你是[具體角色]，你的立場是[立場]，目標是[目標]。

[任務]
請幫我完成[具體任務]，對象是[受眾]。

[上下文]
背景如下：
- 情境：[目前狀況]
- 目標：[成功長相]
- 已嘗試：[之前做過什麼]
- 限制：[不能做什麼 / 必須遵守什麼]

[清楚度]
請聚焦在[主題]，特別是[子主題]，避免泛泛而談。

[格式]
請用[表格 / 編號清單 / JSON / 分段標題 / Email]輸出。
必須包含以下欄位或段落：
- [欄位 1]
- [欄位 2]
- [欄位 3]

[限制]
- 字數控制在[範圍]
- 不要使用[行話 / 廢話 / 付費工具 / 多餘內容]
- 不要包含[不想出現的內容]

[範例]
輸入範例：
[貼一個簡短範例]
輸出範例：
[貼一個你要的好樣本]

現在請根據以上內容，完成這個任務：
[貼上你的實際需求]

這份模板我自己會先拿來審 prompt，再拿去補 prompt。它不是很潮，但很省事，這點就夠了。

原始來源是 MoreOnlineTools 的完整指南。我這篇是把它的六項結構拆成台灣開發者比較好直接用的版本，模板與語氣是我重寫的，核心框架則來自原文。