一句話說明

跟 AI 對話跟 Google 搜尋不一樣。搜尋只需要關鍵字，AI 對話需要給脈絡和指示。學會怎麼「說話」，是把 AI 用好的第一步。

AI 對話的基本概念

你在 ChatGPT 或 Claude 的對話框裡打字，對方不是一個真正理解你的「人」。它是一個語言模型，根據你輸入的文字，產出統計上最可能接在後面的文字。

這表示兩件事。第一，你的描述越清楚，AI 產出的結果越符合你的期待。第二，AI 可能會產出看起來合理但實際上錯誤的資訊（稱為「幻覺」），你需要自己判斷和確認。

不需要對 AI 說「請」「謝謝」（雖然說了也不會怎樣），也不需要擔心「問笨問題」。AI 不會評判你。但你說的越精確，它回的就越有用。可以想像成你在用文字跟一個什麼都懂一點、但需要你把需求講清楚的助理溝通。

跟 Google 搜尋的差異在於：搜尋引擎是幫你找「別人寫好的答案」，AI 是根據你的需求「即時產生內容」。所以同一個問題，不同的問法會得到非常不同品質的結果。

Prompt 的基本結構

一個好的 prompt 通常包含四個部分，你不一定每次都要用到全部，但知道這個結構會幫你在需要更好結果時有方向可以調整。

角色：告訴 AI 它應該以什麼身份回答。「你是一個有 10 年經驗的行銷企劃」「以國中生能懂的方式解釋」。設定角色會影響 AI 回答的深度和用詞。一個設定為「兒童教師」的 AI 會用簡單的比喻，設定為「資深工程師」的 AI 會用技術術語。

背景脈絡：提供足夠的資訊讓 AI 理解你的狀況。「我在一家 30 人的軟體公司工作，負責內部溝通」「這是一封要寄給客戶的道歉信，客戶因為出貨延遲一週在抱怨」。脈絡越具體，AI 越不需要猜測你要什麼。

任務：明確說出你要 AI 做什麼。「幫我寫一封信」「列出五個可能的原因」「把以下內容翻譯成英文」。避免模糊的指令如「幫我處理」「給我一些想法」。一個好的任務描述通常包含動詞和具體的交付項目。

格式要求：指定你要的輸出格式。「用條列方式」「控制在 200 字以內」「分成優點和缺點兩個段落」「用表格呈現」。格式要求是很多人忽略但效果顯著的部分。AI 預設會用長篇段落回答，但如果你要的是一個表格比較，不說的話它不會主動這樣做。

模糊 vs 具體 Prompt 的差異

看一下同一個需求用不同方式寫的 prompt，結果差多少。

情境：你想了解某個技術概念。

模糊版：「解釋 API。」AI 會給你一個教科書式的定義，大約 200 字，涵蓋太多技術細節，你可能看完還是不懂。

具體版：「用類比的方式解釋什麼是 API，讓一個沒有技術背景的行銷主管能聽懂。不要用任何程式碼或技術術語。控制在 100 字以內。」AI 會用像「餐廳裡的服務生」或「兩個系統之間的翻譯官」這樣的比喻來解釋，讀起來一看就懂。

情境：你要寫一封信。

模糊版：「幫我寫一封道歉信。」AI 不知道道歉什麼、寫給誰、語氣要多正式，所以會寫出一封非常通用、讀起來像範本的信。

具體版：「我需要寫一封信給合作三年的供應商，因為我們的付款比約定日期晚了兩週。原因是內部系統轉換導致流程延遲。語氣要誠懇但專業，不要過度自責，重點放在我們已經採取的補救措施和未來不會再發生的承諾。信件長度控制在 200 字以內，用繁體中文。」這封信的品質會好得多，因為 AI 知道背景、對象、原因、語氣和長度。

情境：你要做簡報。

模糊版：「幫我做一個簡報。」AI 連主題都不知道。

具體版：「我下週要向總經理報告上一季的客服團隊績效。重點包含：客訴處理時間從平均 25 分鐘降到 18 分鐘、客戶滿意度從 3.8 升到 4.2、新導入的 AI 輔助工具的使用狀況。簡報大約 10 頁，每頁一個重點，用條列式而非段落。幫我列出每一頁的標題和要放的內容重點。」

10 個日常情境的 Prompt 範例

情境一：寫商務郵件。

「我需要寫一封信給合作廠商，通知他們下個月起我們的訂單量會減少約 30%，原因是市場需求變化。語氣要維持合作關係，不要太生硬也不要太抱歉。信件長度控制在 150 字以內，用繁體中文。」

情境二：摘要長文。

「以下是一篇 3000 字的產業報告。請用三個段落摘要重點：第一段講主要發現，第二段講對我們公司的影響，第三段講建議的應對方式。每段不超過 80 字。我們公司是做 B2B SaaS 的。」然後把報告文字貼在後面。

情境三：翻譯。

「把以下中文翻譯成英文，用於正式的商務場合。保持專業但不要太生硬。如果有台灣特有的用語（像是統一編號），在翻譯後面用括號附註說明。」

情境四：腦力激盪。

「我的團隊要辦一場 50 人的年度團建活動，預算 5 萬台幣，時間是 12 月的週六。團隊成員年齡 25-45 歲，有些人不喜歡戶外活動。請列出 8 個可能的活動方案，每個方案一句話說明，並標註大概的費用和適合程度。」

情境五：學習新技能。

「我想學 Excel 的 VLOOKUP 函數。我目前只會基本的加減乘除和 SUM 函數。請從最簡單的例子開始教我，用一個實際的情境（例如查詢員工資料），一步一步帶我操作。每一步都附上實際的儲存格範例。」

情境六：準備面試。

「我下週要面試一個資深前端工程師的職位，公司是做電商平台的。請幫我列出 10 個可能被問到的技術問題和行為問題，每個問題附上回答的方向和要注意的重點。我有 5 年的 React 經驗。」

情境七：寫公文。

「幫我寫一份公司內部簽呈，主旨是申請購買 10 套 GitHub Copilot Business 授權，每套每月 19 美元，合計年費約新台幣 7 萬元。說明是為了提升工程團隊的開發效率。簽呈格式要有主旨、說明（分項條列）、擬辦事項。用正式的公文語氣。」

情境八：整理會議紀錄。

「以下是今天部門會議的逐字稿（約 2000 字）。請整理成結構化的會議紀錄，包含：會議日期和參與者、討論事項（每項用一句話摘要）、決議事項、待辦事項（標註負責人和完成期限）。忽略閒聊的部分。」

情境九：比較方案。

「我在評估客服系統，目前的候選方案有 Zendesk、Freshdesk、和 Intercom。我們是 20 人的客服團隊，主要處理 email 和 LINE 的客訴。請用表格比較這三個方案的價格、主要功能、中文支援程度、和適合的公司規模。」

情境十：日常生活規劃。

「我下個月要帶家人（2 大 2 小，小孩分別 5 歲和 8 歲）去台南玩三天兩夜。預算含住宿交通大約 2 萬台幣。小孩喜歡動物和甜食。請幫我規劃每天的行程，包含景點、交通方式、推薦的餐廳、和大概的花費。不要太趕，每天最多 3 個景點。」

主流 AI 平台比較

目前三大平台各有不同的特色和定價，選擇時可以根據自己的主要用途來判斷。

ChatGPT 由 OpenAI 開發。免費版可以使用 GPT-4o mini 模型，有使用次數限制。Plus 方案每月 20 美元，解鎖 GPT-4o、圖片生成（DALL-E）、上傳檔案分析、以及瀏覽網頁等功能。Team 方案每人每月 25 美元，適合企業團隊，有管理後台和更高的使用量。ChatGPT 的強項是外掛生態系（GPTs）和多模態能力（圖片生成、語音對話）。介面操作直覺，適合新手。

Claude 由 Anthropic 開發。免費版可使用 Claude Sonnet 模型，有對話次數限制。Pro 方案每月 20 美元，解鎖更高的使用量和優先存取。Team 方案每人每月 25 美元，有管理控制台和 SSO。Claude 的強項是長文處理能力好（支援超過 10 萬字的上下文）、程式碼能力強、回答品質穩定。另一個重要特點是 Claude API 預設不會用你的對話來訓練模型，隱私保護更透明。

Gemini 由 Google 開發。免費版整合在 Google 搜尋和 Gmail 中。Advanced 方案每月 19.99 美元（包含在 Google One AI Premium 中），解鎖 Gemini Ultra 模型和 Google 服務的深度整合。Gemini 的強項是跟 Google Workspace（Gmail、Google Docs、Google Sheets）的整合，適合重度使用 Google 生態系的使用者。

怎麼選：如果你主要用 Google 的工具工作，Gemini 的整合體驗最好。如果你需要處理長文件或寫程式碼，Claude 通常表現最佳。如果你需要多元功能（圖片生成、上傳各種檔案分析、語音對話），ChatGPT 的功能最豐富。建議先用免費版各試幾天，再決定哪個值得付費。

第一次使用的步驟

不管你選哪個平台，第一次使用的流程大同小異。

使用 ChatGPT 的步驟：用瀏覽器開啟 chatgpt.com，用 Google 帳號或 email 註冊。登入後會看到一個對話框，直接打字就可以開始。左邊欄位是對話歷史，可以開啟新對話或回到舊的對話。設定中可以關閉「改善模型」的選項（關掉後你的對話不會被用於訓練模型）。

使用 Claude 的步驟：開啟 claude.ai，用 Google 帳號或 email 註冊。介面比 ChatGPT 更簡潔，對話框在畫面正中間。Claude 有一個「Project」功能，可以把相關的對話和檔案整理在一起，適合處理持續性的專案。

使用 Gemini 的步驟：開啟 gemini.google.com，用 Google 帳號登入。如果你已經有 Google 帳號，不需要額外註冊。Gemini 可以直接存取你的 Google Drive、Gmail 和其他 Google 服務（需要授權），這是它最大的方便之處。

每個平台都建議你第一次用的時候先問一個簡單的問題試試手感，例如「用三句話解釋什麼是量子電腦」。看看回覆的速度、風格和品質，感受一下跟你想像的有什麼不同。

進階 Prompt 技巧預覽

學會基本結構之後，以下幾個技巧可以讓你的 prompt 產出更好的結果。

思維鏈（Chain of Thought）：在 prompt 中要求 AI「一步一步思考」或「先分析再回答」。這會讓 AI 在回答之前先把推理過程展開，減少跳躍式的錯誤結論。適合用在數學問題、邏輯推理、或複雜的分析任務。

範例：「以下是一個客訴案例。請一步一步分析：（1）客戶的核心問題是什麼（2）我們的責任範圍（3）合理的處理方案（4）後續的預防措施。分析完再寫回覆信。」

少樣本學習（Few-Shot）：在 prompt 中給 AI 幾個範例，讓它學會你要的格式和風格。這比用文字描述你要什麼格式更有效。

範例：「請幫我把以下產品特點改寫成行銷文案。參考這個風格：特點：防水 IP68 → 文案：『下雨天忘了收手機？沒關係，它比你更不怕水。』 特點：電池續航 48 小時 → 文案：『兩天一充就夠，出差不用帶行動電源。』 現在改寫以下特點：......」

角色切換（Persona Switch）：在同一個對話中切換不同角色，讓 AI 從不同角度分析同一個問題。

範例：「先以行銷主管的角度評估這個產品定價策略，再以財務主管的角度評估，最後以客戶的角度評估。三個角度分開寫。」

輸出限制（Output Constraints）：限制 AI 回答的範圍和格式，避免產出太多不需要的資訊。

範例：「請用一句話回答以下問題，不要解釋原因：台灣法律規定試用期最長幾個月？」這樣你會得到一句精準的答案，而不是一整篇勞基法的介紹。

台灣職場常用 Prompt 模板

以下是幾個在台灣職場中高頻使用的 prompt 模板，直接複製貼上後填入自己的內容即可。

會議紀錄整理模板：「以下是會議的逐字記錄或重點筆記。請整理成以下格式：一、會議資訊（日期、時間、參與者）。二、討論事項（每項編號，用一到兩句話摘要）。三、決議事項（每項編號，明確寫出結論）。四、待辦事項（編號、工作內容、負責人、預計完成日）。去除口語化的內容和重複的討論。[貼上逐字稿]」

客戶信件回覆模板：「我收到一封客戶來信，內容如下：[貼上客戶信件]。請幫我擬一封回覆。背景資訊：[說明相關背景]。回覆要點：[列出你想傳達的重點]。語氣：[專業但友善/正式/輕鬆]。長度：[字數限制]。用繁體中文。」

簡報大綱模板：「我要做一份簡報，主題是[主題]。報告對象是[誰]。重點要涵蓋：[列出重點]。簡報大約[X]頁。請幫我列出每一頁的標題和該頁要呈現的內容重點（用條列式）。第一頁是封面，最後一頁是 Q&A。」

週報撰寫模板：「以下是我這週做的事情（條列式筆記）：[貼上筆記]。請整理成週報格式：一、本週完成事項。二、進行中事項及進度。三、遇到的問題或需要協助的事項。四、下週預計工作。用簡潔的書面語，每項控制在兩句話以內。」

報價單說明模板：「我需要寫一封信給客戶附上報價單。客戶名稱：[名稱]。報價項目：[列出項目和價格]。有效期限：[天數]。付款條件：[條件]。請寫一封簡短的說明信，語氣專業友善，最後附上聯絡方式。用繁體中文。」

新手常犯的錯誤與修正

錯誤一：太模糊。「幫我寫一封信」→ AI 不知道寫給誰、關於什麼、什麼語氣。修正方式：至少提供對象、主題、語氣三個資訊。「幫我寫一封通知客戶出貨延遲一週的道歉信，語氣誠懇但專業，150 字以內。」

錯誤二：一次問太多。「幫我分析市場趨勢、寫行銷計畫、然後產出三個月的社群內容排程。」AI 會嘗試全部做，但每個部分都做得很淺。修正方式：把大任務拆成小步驟，一次處理一個。先分析市場趨勢，確認 OK 後再根據分析結果寫行銷計畫。

錯誤三：把 AI 的回答當成事實。AI 可能會編造數據、引用不存在的研究、或給出過時的資訊。任何重要的數字或事實，都要自己查證。特別是法律條文、醫療建議、財務數據這三個領域，AI 出錯的風險最高。

錯誤四：沒有迭代。第一次的回答不滿意，很多人會重新寫一個 prompt。更好的做法是在同一個對話中修正：「語氣再正式一點」「第二段太長了，縮短到 50 字」「加上一個具體的例子」。AI 會根據你的回饋調整。這就像跟人溝通一樣，一來一回會越來越精準。

錯誤五：忽略格式要求。不指定格式的話，AI 通常會給你一大段文字。但你可能只需要一個表格、一組條列、或一個編號清單。修正方式：在 prompt 結尾加上格式指示，例如「用表格呈現，欄位包含名稱、價格、優缺點」。

錯誤六：給太多不相關的資訊。有些人會把整份 20 頁的報告貼進去，但其實只需要 AI 處理其中 2 頁。多餘的資訊會分散 AI 的注意力，降低輸出品質。修正方式：只提供跟任務直接相關的資訊。

錯誤七：用命令語氣但沒給脈絡。「翻譯這個。」翻成什麼語言？正式還是口語？給誰看的？修正方式：即使是簡短的任務，也至少加一句背景。「把以下繁體中文翻譯成英文，用於寄給美國客戶的正式商務郵件。」

迭代修正的實際示範

以下用一個例子展示怎麼透過多輪對話讓 AI 的輸出越來越好。

第一輪（初始 prompt）：「幫我寫一段產品介紹，產品是一個給中小企業用的專案管理工具。」

AI 會給出一段通用的介紹，可能太長、太廣泛、語氣不對。

第二輪（修正方向）：「這段太長了，控制在 100 字以內。重點放在『簡單上手、不需要技術背景』這個賣點。語氣輕鬆一點，不要像教科書。」

AI 的輸出會縮短，語氣會變得比較口語化。

第三輪（微調細節）：「不錯，但請把『提高團隊效率』改成具體的數字或場景，例如『讓 5 人團隊每週少開 3 小時的會議』。另外加上一句話提到免費試用。」

第四輪（最終確認）：「最後一版：把第一句改成問句，用來吸引注意力。例如『你的團隊還在用 Line 群組管理專案嗎？』這種感覺。」

這樣四輪修正下來，最終的產品介紹會比第一輪好非常多。關鍵是把修正拆成小步驟，一次只調整一個面向。

多輪對話的策略

AI 對話的一大優勢是可以持續深入。以下是幾個有效利用多輪對話的策略。

先問框架，再填細節。第一輪請 AI 給你一個大綱或架構，確認方向對了之後，再逐項展開。例如先請 AI 列出簡報的 10 頁標題，確認後再一頁一頁產生內容。

建立上下文。在對話開頭先說明你的背景和目標，後續的問題就不需要重複。例如：「接下來的對話中，我會問你幾個關於 Python 程式設計的問題。我的程度是初學者，剛學完基本語法，還不熟悉物件導向。請用簡單的例子解釋。」

讓 AI 扮演不同角色審查自己的輸出。「你剛才寫的這段文案，現在請以一個挑剔的客戶的角度來看，指出三個你覺得不夠說服力的地方。」然後根據它自己的批評修改。

用 AI 產出替代方案。「這封信的語氣太正式了。請給我三個不同語氣的版本：一個比較輕鬆的、一個比較直接的、一個帶點幽默感的。」然後從中選擇或混合。

善用「繼續」指令。如果 AI 的回覆被截斷了（通常是因為太長），直接打「繼續」或「請接著寫」即可。AI 會從斷掉的地方接著生成。

什麼時候不該用 AI

AI 有用但不是萬能。以下是幾個不適合用 AI 的情境。

需要即時正確資訊的時候。AI 的訓練資料有截止日期，對於最新的法規修改、即時股價、今天的新聞，你應該直接去官方來源查。雖然有些平台有瀏覽網頁的功能，但搜尋結果的品質不穩定。

需要法律或醫療建議的時候。AI 的回答在這些領域有時看起來很專業，但可能包含致命的錯誤。已經有美國律師因為引用 AI 捏造的判例被法院處分（Mata v. Avianca 案）。這些領域 AI 只能當參考，不能當依據。

涉及高度敏感決策的時候。人事考評、績效排名、員工資遣等決策，不應該讓 AI 參與或影響。這些決策需要考慮個人脈絡、組織文化、法律風險，AI 無法理解這些面向。

當你不確定資料能不能貼進 AI 的時候。如果你猶豫這個資料適不適合放進 AI，那就先不要。預設選擇是保守的。可以先問你的主管或 IT 部門，而不是自己判斷。

需要穩定且可重複的輸出時。AI 的輸出有隨機性，同一個 prompt 兩次的結果可能不同。如果你的流程需要每次都得到一致的結果（例如自動化的資料處理），用傳統的程式邏輯比用 AI 更適合。

安全基礎：要做和不要做

不要做的事：

不要輸入身分證字號、信用卡號、密碼、銀行帳號。這些資訊出現在 AI 對話中，即使平台承諾不保存，仍有傳輸過程中的風險。

不要輸入公司的機密資料。客戶名單、財務報表、未公開的產品計畫、內部會議中的敏感討論、原始碼中包含的 API Key 或密碼，這些都不應該出現在 AI 對話中。

不要輸入他人的個人資料。把同事或客戶的姓名、電話、地址、email 貼進 AI 可能違反個資法。如果需要 AI 處理這類內容，先把個資去除或替換。

不要把 AI 的回答直接對外發布。AI 可能產出包含錯誤事實、版權問題、或不恰當語氣的內容。任何要對外使用的內容（客戶信件、社群貼文、產品說明）都要先人工審核。

不要輸入帳號密碼。有些人會問 AI「我的密碼 abc123 夠不夠安全？」不要這樣做。你可以問「一個 8 位數、包含大小寫字母和數字的密碼安全嗎？」

要做的事：

使用前看一下隱私設定。ChatGPT 可以在設定中關閉「改善模型」選項。Claude 預設不用對話訓練模型。Gemini 的隱私設定在 Google 帳號的活動控制中。花兩分鐘調整設定，保護你的對話內容。

使用公開的或脫敏後的資料。如果你想用 AI 分析客戶回饋，可以把具體的客戶名稱和聯絡方式移除，只保留回饋的內容和類型。

養成驗證的習慣。AI 說的任何數字、日期、法規條文、公司名稱，在重要的場合都應該自己再查一次。

安全與限制

AI 的知識有截止日期。ChatGPT、Claude、Gemini 的訓練資料各有不同的截止時間，對於最近發生的事件，AI 可能不知道或給出過時的回答。有些平台提供即時搜尋功能（如 ChatGPT 的瀏覽模式和 Gemini 的 Google 搜尋整合），但搜尋結果的準確度不如你自己去官方網站查。

AI 沒有真正的理解力。它很擅長模仿理解的樣子，但它不像人類一樣真正理解語意。在需要判斷力的場景（像是「這個商業決策對不對」），AI 的回答是參考，不是答案。

每個 AI 平台有不同的強項。ChatGPT 的外掛生態系豐富，Claude 的長文處理和程式碼能力好，Gemini 跟 Google 服務整合緊密。你不需要只用一個。飛飛自己就是三個都用，看情境選工具。

免費版和付費版的差異不只是速度。付費版通常用更好的模型、有更高的使用量上限、支援上傳檔案和圖片分析。如果你每天都在用 AI 工作，付費版的生產力提升通常值回票價。以每月 20 美元來算，大約等於一杯星巴克拿鐵的週成本。

AI 不會記住跨對話的內容。除非平台有記憶功能（如 ChatGPT 的 Memory），否則每個新對話都是從零開始。這表示你在敏感話題上的對話不會影響未來的對話，也表示你在新對話中需要重新提供背景資訊。

常見問題

用 AI 需要付費嗎？

三大平台都有免費版本，對日常使用已經夠用。免費版通常有使用次數限制、不能用最新的模型、功能較少。付費版（每月約 20 美元）解鎖更好的模型、更高的使用量和更多功能。如果你只是偶爾用，免費版夠了。如果你每天都用 AI 工作，付費版通常在第一週就能感受到差異。

AI 會記住我之前說過的話嗎？

在同一個對話中，AI 會記住上下文。但如果你開啟新的對話，AI 不會記得之前的內容（除非平台有記憶功能，如 ChatGPT 的 Memory）。這表示你可以放心地在不同對話中討論不相關的話題，不用擔心資訊交叉。

我不會英文可以用中文跟 AI 對話嗎？

可以。ChatGPT、Claude、Gemini 都支援繁體中文。但需要注意，因為訓練資料中英文佔比較高，在某些專業領域用英文提問可能得到更好的結果。對於日常使用，中文完全沒有問題。一個技巧是：如果中文得到的結果不夠好，試著用英文問同一個問題，然後請 AI 把回答翻譯成中文。

AI 產出的內容有版權嗎？

這是一個法律上還在發展的領域。目前各國對 AI 產出內容的版權歸屬沒有一致的結論。在台灣，依據著作權法，著作需要有「人」的創作行為才受保護。實務上的建議是：把 AI 產出的內容當作初稿，加入你自己的修改和判斷後使用。不要直接把 AI 產出的大段文字當成自己的作品交出去，除了版權問題，也有品質和準確性的風險。

一直用 AI 會不會讓自己的能力退化？

取決於你怎麼用。如果把 AI 當作「代替思考」的工具，長期下來寫作和分析能力確實可能退化。如果把 AI 當作「加速思考」的工具——用它來生成初稿、提供不同角度、處理重複性工作，然後你自己做判斷和修改——反而可以讓你把時間花在更需要人類判斷力的工作上。

用 AI 寫的東西需要標註嗎？

要看場合。學術報告和論文通常需要明確標註使用了 AI 輔助。職場上看公司的政策，有些公司要求標註「AI 輔助產出」，有些不要求。社群貼文和行銷文案通常不需要，但前提是你有做過人工審核和修改。如果你不確定，問你的主管或學校。

哪個平台最適合台灣使用者？

沒有唯一的答案，但幾個參考點：如果你的公司用 Google Workspace，Gemini 的整合最方便。如果你的工作涉及大量閱讀和寫作，Claude 的長文處理能力最好。如果你想要功能最多、外掛最豐富的選擇，ChatGPT 是首選。三個平台在台灣都可以正常使用，繁體中文支援都沒問題。

下一步

學會基本對話後，可以探索更進階的用法。

用 AI 幫你學習新技能。「我想學 Excel 的 VLOOKUP 函數，請從最簡單的例子開始，一步一步教我。」

用 AI 改善你的寫作。把你寫好的文字貼給 AI，請它「指出哪些地方可以更清楚」或「改成更適合寄給高階主管的語氣」。

用 AI 整理資訊。把會議紀錄、研究資料、筆記貼給 AI，請它整理成結構化的摘要。

建立自己的 prompt 模板庫。把你常用的 prompt 存起來，下次遇到類似的需求直接拿來改。這會大幅減少每次寫 prompt 的時間。

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參考資料

  • OpenAI Prompt Engineering Guide（platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering）
  • Anthropic Prompt Design Guide（docs.anthropic.com）