我們先來了解常見的 ChatGPT 提問技巧
技巧一，明確提問：讓 AI 讀懂你，才有好回答
ChatGPT 的強項不是讀心術，而是理解具體的資訊與背景。你問得越具體，它就能回答得越精準。這一點在工作上尤其重要，因為含糊不清的問題，很容易導致產出內容不符需求、徒增修改成本。
舉個例子：
- 問：「請幫我寫一封商業信件。」ChatGPT 會反問你一連串問題：對象是誰？目的是什麼？有沒有要強調的內容？
- 改成：「我要寫一封英文信給潛在的 B2B 客戶，邀請他們試用我們最新的 SaaS 產品，信件要強調免試用費、支援 API 串接，並附上預約演示的連結。」
這時 GPT 就能直接生成一封語氣合宜、內容完整、結構清楚的業務信。你省下的不只是打字時間，而是整體的溝通成本和來回修改次數。
雖然 GPT 有時會主動引導你補充資訊，但大多數時候，它仍仰賴你提供足夠背景。所以，提問時越具體，AI 的效益就越高。
技巧二，分步提問：複雜任務，一步步拆開問
把大問題拆成小問題，是操作 GPT 最聰明的方式。這不只是讓它好回答，也讓你自己更容易釐清思路。
還是以旅遊為例：
- 問：「胡志明市有哪些景點？」→ 得到一長串推薦
- 接著問：「有哪些美食推薦？」→ 得到河粉、咖啡等經典選項
- 最後問：「幫我規劃一個包含這些景點和美食的兩日行程」→ GPT 會整合出一份完整行程表
你甚至可以要求它用表格列出時間、地點、活動和預算。這樣不僅清楚明瞭，也方便你根據需求再做修改。
技巧四，提供格式與範例：讓回答更貼近你實際的工作需求
在職場上，如果你手上已經有一個慣用的模板或格式（例如過去表現良好的行銷簡報、產品企劃提案或 B2B 客戶郵件），你可以直接貼給 ChatGPT，請它依照這個範本仿寫。
這樣做會帶來三個實際好處：
- 節省時間：不需要每次從零開始寫，能減少反覆來回修改的溝通成本。
- 提升一致性：能確保不同專案或多份文件在語氣、架構與風格上保持統一。
- 準確輸出：產出的內容更貼近你實際的使用情境，無論是給老闆的月報、對客戶的建議書，或是內部溝通用的專案簡報。
實際案例：我曾將一份做得不錯的「新品發佈提案簡報」交給 GPT，請它仿照這個結構來寫另一款產品的發佈策略。結果生成的內容邏輯清楚、段落分明，從市場機會、產品亮點、預算建議到 KPI 排列都非常到位，幾乎不用大改就能拿去用。
這種「你給一份參考，它產出同規格」的做法，對時間緊迫或同類型專案密集的工作節奏，特別實用。
技巧五，提問技巧角色扮演，STAR 提問法
你可能也有這種經驗：提問提得很認真，結果 ChatGPT 回你一大堆空泛廢話，完全沒切中重點。問題不一定出在 AI，很多時候，是你丟出來的問題太模糊、資訊太少。這時候，就該用上 STAR 提問法。
這方法來自面試技巧，但套用在跟 AI 對話上效果超好——你越讓它知道「你要它扮演誰、做什麼、為什麼、做到什麼程度」，它的回答就越貼近你的期待。
STAR 是什麼？
- S（Situation）情境：提供明確的背景或角色
- T（Task）任務：你要 AI 完成什麼目標？
- A（Action）行動：希望它採取哪些具體動作？
- R（Result）結果：你預期的具體輸出是什麼？
實戰範例 1：產品經理
S：請你扮演一位科技新創公司的產品經理
T：目前你負責規劃一個新的行動App
A：請列出此App啟動階段最重要的三項功能優先順序，並說明理由
R：輸出應包含功能名稱、優先順序、簡短說明、以及與使用者需求的對應關係
這種提問法，讓 ChatGPT 能進入「產品經理的框架」思考，回應就不再是「你可以做很多功能」這種廢話，而是邏輯清晰、有策略、有理由的建議。
實戰範例 2：人資主管
S：請你扮演一位中型企業的人資主管
T：目標是協助團隊強化員工留任率
A：請針對離職原因分析、內部滿意度調查、員工激勵方案等三個方向，提出具體改善建議
R：輸出包含每項建議的預期效果與執行難度評估
這樣的結構，可以讓 AI 自動帶入一個「策略性人資管理者」的角色，不只是單純列建議，還會考量資源限制與實務操作，變得更有參考價值。
技巧六，試著換個語言：問AI 給的答案可能更準確和豐富
你知道嗎？有時候只要改變提問的語言，ChatGPT 給的回應會整個升級。這不只是英文限定——如果你想找的是某個主題在特定語言中討論得比較深入，或那個語言在該領域的內容特別多，不妨就直接用那個語言提問或要求搜尋該語言的資料。
像是我最近要請他幫我產出一組圖像生成的提示詞（prompt），主題是一張獨特又多彩的插圖，用中文講了幾次都覺得有點普通，結果我改用英文這樣問他：
Write a descriptive generative art prompt for a unique and colorful desktop background.
Boom——立刻給我一串有意境又具體的描述，效果完全不一樣。
這個方法對於創作類的任務特別有感：
英文的提示語庫本身就多，訓練素材也更廣，所以回應會更貼近生成式AI的語言習慣。
所以，下次你想問的是日劇配樂的背後故事、德國工藝設計的歷史脈絡、或法國餐飲文化的迷思——不妨直接用那個語言來問問看。也許 ChatGPT 在那個語系的知識庫裡，早就準備好等你開口了。
我的私藏建議 ChatGPT 提問技巧
1. 保持正確的心態，不要預期AI一次就能給你完美的答案
在和AI的提問過程中，其實我們要注意不要期待他一次就能夠有完美的回覆。一旦有了這樣子的心態，你跟他的合作就會變得更好。
想像一下，AI其實就像一個先行工人，能幫你把一項工作或成果的六到七成快速搭建起來。接下來，你只需要跟它協作，把剩下的三到四成補上——不管是透過繼續對話調整、補強、還是直接手動完善最後一層。
這樣一來，不但能節省大量時間，還更有機會精準達成你真正想要的成果。
2. 先讓AI自由發揮，然後知道何時用懷疑，何時用信任推進
我們在運用AI時，其實要有意識地調整「信任AI的比例」。
你可以讓他先產出東西（給空間發揮），然後再進行懷疑和調整（例如指出邏輯不夠嚴謹、語氣太油、格式不符），再讓ChatGPT修正、重新演算。這個節奏其實很像：「先讓對方發球，再控制節奏迎擊。」
要知道如何創造足夠的自由度讓他發揮，但又在關鍵處收回控制權，這是一種非常成熟的互動邏輯。
3. 善用記憶功能，逐漸讓AI知道你喜歡的風格
現在的 ChatGPT 已經具備記憶功能，你可以在「個人化」設定中查看目前有哪些記憶內容存在。如果你發現某項任務經過反覆合作後，終於調整出一個能穩定產出理想結果的提示語（prompt），這時就可以請它記住這個提示與過程，並設定成日後執行同類型任務時要自動調用的記憶與技巧。
這樣一來，每次再做相似的工作，不但省去重頭來過的麻煩，也更容易快速獲得你要的成果。
4. 如果可以的話，記得先確認他要怎麼執行
我們常常會遇到這種情況：即使已經提供了明確的提示、設定，甚至開啟了記憶功能，AI 有時還是無法如我們所願地回答問題。
這裡有個很關鍵的觀念——如果你不想浪費時間反覆調整，可以在讓 AI 開始執行任務之前，先和他「對話對焦」一下。請他先說明他會怎麼做，確認他有根據你之前設定的要求來處理，再給他指令去執行。這樣一來，錯誤率會大幅降低，也能讓合作變得更流暢。
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