提示詞優化術完整指南：迭代、Chain-of-Thought 與 Follow-up 技巧，教你讓 AI 答案更精準

為什麼需要「提示詞優化術」？

很多人都在用 AI，但你應該也遇過這種情況：
明明花了好幾分鐘精心輸入一個問題，卻得到一個「差一點味道」的答案。要嘛太表面、要嘛方向錯誤，最後你還是得自己重做。

這不是 AI 不夠聰明，而是我們問問題的方式不夠精準。
就像 Google 搜尋時，關鍵字下得好，前幾個結果就能解決你的問題；但如果關鍵字模糊，跳出來的網頁可能完全不相關。

現在國外甚至出現了 Prompt Engineering（提示詞設計）比賽。比賽的核心不是看誰最會回答，而是看誰最會「問」。因為在 AI 時代，好問題往往比好答案更重要。

這也是「提示詞優化術」的核心價值：
不是一次就打出完美提示，而是透過迭代（反覆修正問題）、搭配 Chain-of-Thought（思維鏈） 的技巧，引導 AI 給出更清晰、更可靠的答案。

接下來，我會帶你拆解這套方法：

• 迭代式提示：怎麼樣一步步把問題問到位。
• Chain-of-Thought 應用：如何引導 AI 展開思考過程，而不是只丟一個答案。
• 四種 Follow-up 技巧：國外比賽常用的提示框架，讓你能快速調整對話方向。
• 提問優化流程圖：一張圖帶你看懂整個優化循環。

什麼是迭代式提示 (Iterative Prompting)？

大部分人以為：只要一次把問題寫清楚，AI 就會給出完美答案。
但實際上，提示詞優化更像是「雕刻」而不是「拍桌子」 —— 你需要逐步修正，慢慢把結果打磨到位。

可以把它想像成跟 AI 玩「20 個問題」：

• 你先給它一個大方向；
• 看它的回答，再針對不足的地方追問；
• 最後透過幾次來回，才能拿到真正符合需求的內容。

第一步：釐清脈絡（Clarify the Context）

很多人一開始就急著丟問題，但卻忽略了先交代清楚「背景」與「目的」。
這就像你去醫院看診，如果只跟醫生說「我不舒服」，醫生很難判斷要幫你驗血、開藥還是照 X 光。

在 AI 提示中也是一樣：

• 如果你只說「幫我寫一份行銷計畫」，AI 會回一個很空洞的範本。
• 但如果你多補充一句：「我要用在 IG 短影音、受眾是 18–25 歲學生族群，目的是提升品牌知名度」，AI 才能更精準地幫你。

更好的方式，是先把「脈絡」交代清楚，例如：

• 我的產品：一款主打「環保材質」的保溫杯
• 想要打入的市場：台灣大學生與剛出社會的年輕上班族
• 目前已規劃的方向：以 IG 短影音做品牌推廣，並想搭配開學季折扣活動

這時候再問 AI：
「請幫我產出一份 IG 短影音行銷計劃，目標受眾是大學生和社會新鮮人，強調環保生活風格，並且結合開學季促銷活動。」

先把問題脈絡講清楚，AI 才能扮演「對的人」來給你答案。

Chain-of-Thought (CoT) 的應用

過去，我們常常需要額外提醒 AI：「請逐步推理」──這就是所謂的 Chain-of-Thought（思維鏈）。它能讓 AI 把思考步驟攤開來，避免直接跳到一個可能錯誤的結論。

但現在的模型多半已經把這種「逐步思考」融入在原本的回答流程裡。換句話說，即使你沒有特別要求，AI 也會在背後自動做出推理，只是有時候它不會全部展示給你。

那麼，為什麼還要理解 CoT？原因有兩個：

1. 讓你更懂得檢查答案
   如果你知道答案背後其實有一套推理流程，就能更敏銳地判斷：這個回答是「合理的邏輯演繹」還是「模型隨機湊出來的結果」。
2. 讓你更會「拆解需求」
   與其單純問「給我一個行銷策略」，你可以要求 AI 把過程拆成幾步，同時可以更清楚問題本身：
   • 先定義目標市場
   • 再分析痛點
   • 接著提出可能方案
   • 最後列出衡量指標
     這樣的答案不只是結果，更像一份能跟著執行的「思維地圖」。

所以現在我們不需要執著於「逐字打出請逐步推理」，而是要理解 如何在問題設計裡，讓 AI 自然展開過程。這才是 CoT 在今天最實用的應用方式。

四種 Follow-up 技巧

在優化提示詞的過程中，最重要的不是「一次問對」，而是學會如何根據 AI 的回應，做出有效的追問（Follow-up）。以下四種技巧，是國外提示詞比賽裡最常見、也最實用的框架：

1. Clarify（澄清問題）

目標：讓 AI 先確定你要什麼，而不是直接亂答。
做法：告訴 AI，它如果資訊不足，要先反問你。

範例 Prompt：
「我接下來會請你幫忙產出行銷計畫，如果資訊不完整，請先提出你需要了解的三個關鍵問題，再開始回答。」

這樣做能避免 AI 直接亂寫，確保它先跟你確認需求。

2. Constrain（加入限制）

目標：避免答案過於發散，讓回覆更精準可用。
做法：加上格式、角色或長度的限制。

範例 Prompt：
「請用表格整理，分成【目標受眾】【內容主題】【KPI 指標】，每一欄至少給三個具體例子。」

有了這種限制，AI 的回答才會直接能用，而不是長篇大論卻沒有結構。

3. Critique（自我檢查）

目標：讓 AI 幫你檢查自己答案的弱點。
做法：要求 AI 提出改進建議，甚至重寫一個版本。

範例 Prompt：
「請檢查你剛剛的行銷計劃，指出三個可能的問題，並提供一個改進版本。」

這能讓 AI 代替你做「審稿人」，省下檢討時間。

4. Compare（比較選項）

目標：避免陷入「單一答案」陷阱，讓你有選擇。
做法：要求 AI 提出不同方案，並比較優缺點。

範例 Prompt：
「請給我三種 IG 短影音行銷策略，並比較它們的成本、影響力與執行難度。」

這種做法能幫助你快速決策，而不是被單一結果綁住。

總結：
只要把「Clarify → Constrain → Critique → Compare」放進你的提問流程，你就能讓 AI 不只是「回答問題」，而是成為一個有耐心、有結構的對話夥伴。

最佳實務：分段式產出（Chunking）比一次吐完更好

就像與人合作一樣，一次要求 AI 產出過多內容，常見問題包括：

• 容易失焦、重複或中途走鐘（上下文太長、推理鏈過散）。
• 成本與時間上升（長輸出佔用更多 token）。
• 修正成本更高（整篇重寫比「分段微調」更花力氣）。

解法是分段式產出（Chunking）：把任務拆成小步驟，每一步都先確認，再往下寫。這能同時控品質、控成本、控方向。

實作要點

1. 先要「大綱」再寫內容
   要求先列章節或步驟，確認結構後再展開各段。
2. 設定每段長度與格式
   例如「每節 200–300 字、含 3 個小標、以表格列 KPI」。
3. 設置檢查點
   每段末尾請模型自評是否滿足受眾、語氣、KPI；不滿足就局部重寫。
4. 同步規格與詞彙
   提供風格準則、用語表與範例段落，要求全篇一致。
5. 批次合併
   全部段落審完後，再請模型「只做潤飾與銜接」，避免推倒重來。

提示詞優化是一種思維訓練，而不只是技巧

總結來說，所謂「提示詞優化術」並不是炫技，而是一套讓 AI 更符合需求的思維方法。它的重點不是要你一次就輸入完美問題，而是學會如何：

• 釐清脈絡：先把產品、市場、目標說清楚。
• 循序迭代：透過反覆修正，讓問題逐步收斂。
• 檢查與追問：善用 Follow-up 技巧，讓回答更精準。
• 分段產出：避免一次丟太多，分步拆解能控品質與方向。

換句話說，提示詞優化術不只是問 AI 的方式，更是你組織思路、表達需求的能力訓練。當你能把自己的問題講清楚，AI 就能成為真正的思考加速器，而不是一個答非所問的黑盒子。

下一步，你可以嘗試用這套方法優化日常問題，無論是寫行銷計畫、設計簡報、還是準備一份學習大綱。你會發現，AI 的答案不僅變得更實用，也更貼近你真正想要的方向。