把模糊需求，寫成 AI 能交付的規格

THE CORE IDEA

不要只告訴 AI「做什麼」，還要定義「怎樣算完成」。

「幫我整理這份資料」看似清楚，其實缺少受眾、用途、重要性判斷與輸出格式。 AI 只好自行猜測，而每一次猜測都會增加偏離需求的機會。

THE SIX-PART FRAMEWORK

好 Prompt 的六個部件

1. 01

   角色 Role

   指定需要的判斷視角，而不是只給一個華麗頭銜。例如「資深 SRE， 優先考慮可逆性與 production risk」比「你是世界級專家」有用。

2. 02

   目標 Goal

   描述要產生的成果，以及成果被誰、在什麼情境下使用。

3. 03

   上下文 Context

   提供背景、現況、資料來源與已知決策。AI 不知道的組織脈絡，必須由你補上。

4. 04

   限制 Constraints

   定義不可超出的範圍、不能假設的事、可用工具與風險界線。

5. 05

   輸出 Output

   指定格式、欄位、長度與順序，降低「內容正確但無法使用」的機率。

6. 06

   驗收 Quality bar

   要求 AI 在交付前檢查準確性、證據、遺漏與可執行性。

COPY-READY TEMPLATE

通用 Prompt 模板

不是每次都要填滿所有欄位。先保留與任務風險、品質最相關的部分，再逐步精簡。

你是一位【角色／專業】。

目標：
我要完成【具體成果】，成功標準是【可觀察、可驗收的結果】。

上下文：
- 使用者／受眾：【誰會使用】
- 現況：【已知背景與限制】
- 輸入資料：【貼上資料或描述來源】

限制：
- 必須遵守：【規則、範圍、風格】
- 不要做：【禁止事項】
- 不確定時：【先列假設／先提問／標註未知】

輸出格式：
請用【表格／步驟／JSON／程式碼】輸出，包含【必要欄位】。

驗收：
輸出前檢查【準確性、完整性、可執行性】；若未達標，先自行修正一次。

REAL-WORLD EXAMPLE

範例：讓 AI 整理 incident brief

這個 Prompt 把 LLM 限制在「整理、推理與建議查證」， 不讓它假裝已經找到 root cause，更不允許直接執行 production 變更。

你是一位資深 SRE incident commander。

目標：
將以下告警與近期部署紀錄整理成一份 5 分鐘內可讀完的 incident brief。

限制：
- 只能根據提供的證據下結論
- 將「事實」「推測」「未知」分開
- 不得執行任何變更或虛構指標
- 缺少關鍵資訊時，列出最多 3 個查證動作

輸出：
1. 影響摘要
2. 時間線
3. 最可能的 3 個假設（附支持與反證）
4. 下一步查證順序
5. 對利害關係人的 80 字更新

輸入：
【貼上 alerts、logs、deploy events】

PROMPT DEBUGGING

輸出不好時，不要只叫 AI「再好一點」。

FAQ

常見問題