更新進度會放在開頭
2026/03/09 第二篇文章
2026/03/10 第三篇文章
2026/03/14 第四篇文章
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
方法有不少
但如何和AI溝通是最基本的方式
有很多人以為
只要和AI以自然的說話方式對談就可以溝通
但人和人與人和AI的溝通方式間存在很大的差異
人和人對談
常會存在模糊不清、矛盾、情緒勒索、話中有話、表裡不一等狀況
假如你仍用以上這些方式和AI溝通時
就會造成AI對你語意的誤解
當然你向AI尋求幫助或答案時，就會答非所問了
不然所得的答案，實用性也會大打折扣
【失敗溝通案例一：怎麼去台北？】
AI不知道你的交通工具偏好
也不知道你住哪裡？是在高雄、還是澎湖
這時，AI不可能給你實用的資訊
【失敗溝通案例二：請推薦我一支螢幕很大、很好攜帶，但重量必須低於100公克的5G手機】
這是標準矛盾問題
要螢幕很大，卻又要好攜帶且輕
AI不是找不到適合的手機，也有可能產生AI幻覺，虛構出不存在的手機款式
所以要和AI溝通（提示詞 Prompt）
語意一定要清楚，要求要明確、依需求設定條件
這是最基本
不過，今日的重點，我不是想告訴大家如何正確使用提示詞
所以其它提示詞的基本規則我就不提了
以下，就先來個入門最快的方式
舉例：【我想詢問台北房價】
看到這例子，許多人心裡已經有答案，會得不到想要的答案
假如你只會這樣詢問，又不知道如何改正詢問方式
那就改成以下這樣吧：【我想詢問台北房價。請問要用什麼方式問你，才能得到我想要的資訊】
沒錯！不懂就去問AI
現成的工具擺在你前面，一堆人卻不會用
然後自己卻使用蹩腳的提示詞亂問一通
以下列出AI回覆的結果
【我想詢問台北房價。請問要用什麼方式問你，才能得到我想要的資訊】
要獲得最精準的台北房價資訊，
建議提供更具體的條件。台北市各區（如大安區與萬華區）的房價差異極大，且房型（公寓、電梯大樓、套房）也會影響單價。
您可以參考以下幾種方式來提問：
1. 指定「行政區」與「房屋類型」
範例： 「請問目前大安區的電梯大樓平均每坪單價是多少？」
效益： 縮小範圍，避免被全市平均值誤導，因為台北市精華區與郊區單價落差可能達兩倍以上。
2. 指定「屋齡」或「特定用途」
範例： 「我想知道內湖區、屋齡 10 年內的 2 房物件行情。」
效益： 區分新成屋與中古屋。通常新成屋價格較高，而老舊公寓則有不同的單價邏輯。
3. 指定「捷運站」或「特定生活圈」
範例： 「請給我捷運中山國小站附近的實價登錄行情。」
效益： 捷運周邊房價通常較具抗跌性，以地標為中心的搜尋能得到更貼近實際需求的數據。
4. 詢問「購屋門檻」或「自備款」
範例： 「在台北市買總價 2,000 萬左右的房子，大概可以買在哪一區？」
效益： 台北市平均購屋自備款已超過 800 萬元，從預算回推區域是更務實的做法。
以上，你只要照AI給你的方式或範例詢問
得到的資訊實用性就會大幅提升了
當然，AI回覆問題的內容
常會受全球網站內容的影響
但這些網站，不少是閒聊或八卦式討論
專業性和正確性不足
如想要加強取得資料的正確性
可以加入以下提示詞：【請以政府網站公布資訊為依據】
這只是舉例，依照你的需求，自行修改或增加
今日先說這些
下次再來說更進階的
資料正確性可再大幅提升不少
假如小弟觀念有錯誤，也歡迎指教
個人積分：3913分
文章編號：92881273
個人積分：8062分
文章編號：92881361
很多人最近在談 Answer Engine Optimization（AEO），有人說最有效的方法，就是在網頁下方加上 Q&A。
這種加入Q&A 的方式之所以有效，是因為目前正處於搜尋引擎與AI查詢的過渡期。大部分的人只是將 LLM 當作進階版的搜尋引擎。
我曾示範給經銷商看看，如果搜尋適合小公司的進銷存會計系統，AI 會提供很多老牌的產品，有的已經20幾年沒維護，有的甚至公司都不存在了。當我加入目前還有在維護的，答案完全不同，排名最前面的，訂閱制鼎新 A1，一次性授權則是 QBoss，若甚是有製造業需求則是推薦凌越。
但是在大眾養成問「完整問題」之前，這種餵答案式的Q&A 還是有效。
簡單的說，你隨便問，AI 就隨便答，你問的越仔細、條件越多，耗費的算力就越多。所以 AI 也是能省就省，找到可以應付你的就好了。
沒錯，當你的提示詞達到一定的複雜性時，AI還會提醒你，除非有特別困難的問題，否則少用，會浪費資源
個人積分：6085分
文章編號：92881368
當然不可能完全正確，因為就算是在人類的現實世界裡，有誰能對所有的問題都能給出完全正確答案？更何況AI是由人工訓練的
個人積分：688分
文章編號：92881413
個人積分：19003分
文章編號：92882202
個人積分：4422分
文章編號：92882565
個人積分：89分
文章編號：92882611
個人積分：1391分
文章編號：92882923
個人積分：6852分
文章編號：92883335
個人積分：3913分
文章編號：92886700
引用來源如下
讓4個AI吵架，是產出「神級企劃」捷徑？這組提示詞快記下，行銷、產品開發都可用
方式是讓AI自己成立一個多人討論小組
透過多人辯論的方式
讓AI幻覺下降，資料就可趨近正確
雖然文章提到的是「伊隆·馬斯克 (Elon Musk) 旗下人工智慧新創 xAI 近日悄然上線新一代大語言模型 Grok 4.20，主打以「多代理辯論」取代「單一模型一次算完」的傳統推理方式」
號稱在一場真實的股票交易競賽中，Grok 4.20 憑藉這套系統，成功擊敗了 OpenAI 和 Google 的模型（它們皆呈現虧損），成為全場「唯一實現獲利」的 AI 模型。
但只要將以下提示詞貼給其它AI來執行（例如 Gemini）
就可成立討論小組，做到類似的效果
提示詞：
** 開始 **
我現在有一個複雜的任務：[填入你需要解決的問題，例如：幫我寫一份下半年的社群行銷策略草案]。
請你捨棄單一思考，同時扮演以下 4 個角色，並以對話的形式展開一場激烈的會議討論：
Lucas（創意人員）： 負責發散思考，提出最天馬行空、不同凡響的新觀點。
Harper（研究員）： 負責事實查核，用最嚴苛的標準檢視 Lucas 的點子是否符合市場現況與數據。
Benjamin（邏輯學家）： 負責檢查整個討論的邏輯推演，挑出推理上的漏洞或前後矛盾。
Grok（協調員）： 作為會議主席，負責調和分歧，並在最後將大家的意見收斂成一份『去蕪存菁』的最終解答。 (註：你可以根據任務需求，自行擴充或指定角色)
** 結束 **
這種方式，對於簡單有正確答案的問題，效果意義不大
比較適合需要推理判斷，或要求提供可行方案
【推理判斷】：例如你問為什麼，或問中華隊WBC奪冠機會
【提供可行方案】：像是要求某時間從Ａ地到Ｂ地，安排最省時間的交通方式
透過這種方式，你可以清楚看到答案產生的過程與邏輯思維
蠻有意思的
至於這種方式和AI原本的回覆方式有何不同
以下就是我直接詢問 Gemini 的回覆
問題：
『請問你回答複雜問題時
是否內部有使用類似多方辯論的方式來取得答案』
Gemini 回覆：
『我回答問題時，內部運作比較像是一套機率預測與邏輯權衡的過程，而不是真的找一群「虛擬分身」在大吵大架。
簡單來說，我的處理方式包含這幾個層次：
1. 語境分析：先理解你問題背後的真正意圖，過濾掉歧義。
2. 知識檢索與關聯：從訓練數據中提取相關資訊，這時確實會出現「多種可能的解釋」或「對立的觀點」。
3. 邏輯收斂：我會根據邏輯連貫性、事實正確性以及你設定的對話風格，將這些資訊整合。如果問題本身就有爭議（例如哲學或政策問題），我會主動呈現多元觀點，而非只給一個標準答案。
所以，與其說是在辯論，不如說是在進行一場深度資料整合與篩選，確保給出的結果最符合你的需求。
你目前是不是正在處理某個具有爭議性或特別複雜的主題，需要我幫你拆解不同立場的觀點？』
但經我多次比對 Gemini 原本回覆機制和組成辯論小組回覆問題時的差異
其實兩者都有不錯的回覆能力，相差不大，只是內部運作機制不同
說到這裡，有的人是不是會覺得
既然兩者回覆差不多，那還成立辯論小組做什麼呢？
但這又是下一篇文章了
下一篇文章開始，才是我真正想要寫的內容
2026/03/07 第一篇文章
2026/03/10 第三篇文章
2026/03/14 第四篇文章
關閉廣告