重啟 2024 AI 那堂課：首部曲｜指令的藝術

Day 2 | 首部曲

當初為什麼這樣設計課程

這堂課的起點，其實來自我的老本行——廣告 AE。
那時我每天都在翻譯語言：把客戶的需求轉成 brief，再把 brief 轉成行銷提案。
後來才發現——那就是 Prompt。

所以當我開始設計「首部曲」時，我想教的不是技巧，而是邏輯感。

很多人想寫 Prompt，但不知道該從哪開始。
我希望學生看懂：Prompt 是思考的延伸，不是句型模板。

為了讓學習更有系統，我整合了四個權威資料來源：

• Google Prompting Guide 101
• OpenAI 官方指南《Six Strategies for Getting Better Results》
• 吳恩達《Principles of Prompting》
• ATLAS 26 Prompt Principles

這些原本散落的概念，我重新整理成一套「十全祕笈」，希望給學生一張能走得久的地圖。

核心只有一句話：先明確目標，再拆解指令。

Prompt 像水，框架是容器。
只要有容器，水就會有形。

但要控制Prompt之前，要先理解怎麼和AI溝通，而十全祕笈就是這些技巧的堆疊。
課堂上，透過每堂同學的品牌的不同的Prompt案例，希望透過直接相關的例子，讓讓同學可以對 如何寫好Prompt更有共感。

中段我強調「先畫靶再射箭」，用拆解、回饋、分段三步，帶學生建構思路。因為多數人不知道終點在哪，只想著「按一個鍵讓 AI 搞定」。

最後我談「協作」。

那不是結語，而是提醒：
學 Prompt 不是學控制，而是學共舞。
如果你不帶頭，AI 會拉著你跳。

我的想法是：只要理解這個章節，就能寫出任何任務的 Prompt。

設計中的亮點或特點

這堂課的現場，其實像是一場「AI對話實驗」。
我要求同學事先繳交他們的 prompt，上課時直接讓大家看到「改完之後差多少」。

有些 Prompt 一看就知道，有更好的Prompt寫法。
期待這樣的「即時對照」，比任何理論都快。

我希望學生感受到：結構化思考，會讓 AI 變得聰明。

課堂的案例也刻意設計成多元：保養品、米其林輪胎、葉黃素、保險、異業合作……。
都不是預設題，而是從問卷裡挑出學生的真實需求。

我希望每個人都能看到「自己的題目被改寫成教材」，因為唯有貼近真實的任務，Prompt 才會長出血肉。

在「提問框架技巧」這章，我示範了三種思考結構：提問三原則、解決問題五步驟、Co-STAR 架構。

並不是要同學像行銷4P一樣背起來，而是想讓他們找到自己的提問節奏。框架的意義，不是制式，而是減焦慮。

真正重要的，是「你開始想清楚要問什麼」。

這節課常有以下類似的回饋讓我印象很深：

「原來要寫好 Prompt，背後的細節有那麼多。」

那句話，正中我心。
這堂課的目的，不就是這個嗎？

如果再來一次，我會這樣做

後來我不斷修改這堂課，「十全祕笈」也被我一再精煉。
這單元的反應很好，但知識密度太高，學生上完會「飽到喘不過氣」。

Prompt Maker、Prompt Master 這些工具很炫，但也最容易讓人誤會——以為會用工具，就會寫 Prompt。

事實上，不懂邏輯的人，工具再多，也只是亂試。

我更希望學生留下的是這件事：能自己寫出有邏輯的 Prompt，並養成舉一反三的 Prompt 語感。

因為會「問」的人，才會「想」。

這也是我後來調整這節課的主軸：

問，是 Prompt 的起點，也是思考的回聲。

AI的世界變太快了，但寫Prompt這件事，其實從沒變。
它永遠是——問對問題、拆對結構、給對回饋。

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