【Vibe Coding】AI 提示詞全攻略：CLEAR 框架＋四層技巧，少花時間成本發揮最大潛力
學會正確下指令，AI 就能成為你的「高效實習生」。本文濃縮 Lovable 官方提示詞指南，從 CLEAR 框架到四層提示與防幻覺技巧，帶你少走彎路，快速打造高品質 Vibe Coding 工作流。
想用 AI 幫忙寫程式、產出 UI 或串接 API，卻常常結果跑偏、不如預期？問題往往不在 AI，而在於提示詞（Prompt）沒寫對。Lovable 官方的 Prompting 指南被譽為「Vibe Coding 的方法論」，完整揭露如何用 CLEAR 框架、四層提示技巧 以及 防幻覺心法，把 AI 變成最可靠的合作夥伴。
這篇文章幫你濃縮重點，無論你是工程師還是 PM，只要花 15 分鐘，就能學會如何少花力氣、多拿結果，真正把 AI 當作高效實習生來用。
為什麼你需要學會「寫提示詞」？
提示詞就是你給 AI 的任務說明書。在 Lovable 等 AI 開發工具中，一段清楚的提示詞能讓 AI 自動幫你產生介面、串 API、補齊商業邏輯，甚至把整個工作流雛形搭起來。好提示 = 好結果，帶來三大好處：
- 自動化重複工作：批次生產樣板、重構類似模組不再手打。
- 更快除錯：把錯誤情境與限制講清楚，AI 會回饋具體修法。
- 優化工作流：從需求 → 原型 → 實作 → 檢查，一氣呵成。
Lovable 官方文件也強調：就算不是工程師，只要抓對提示詞方法，也能有效產出。
Vicky Tsai
先理解 AI 的「思維方式」：把 AI 當成認真、但沒常識的實習生
LLM 不會「自動懂你」，它只會依你給的字詞與上下文去預測最可能的輸出。因此請把 AI 想像成一位認真但欠缺背景知識的實習生：
你說得越具體、邊界越明確、步驟越有邏輯，它就越可靠。Lovable 的最佳實務也直指要清楚、具體、冗長也沒關係，因為 AI 只知道你講的，不會幫你腦補。
CLEAR 框架：寫出高品質提示詞的黃金法則
記住一個好背、好用的順口訣 CLEAR，你的提示就會穩很多：
- C — Concise（精簡）：直奔主題，砍掉廢話。
- L — Logical（有邏輯）：拆成步驟或條列，先做 A 再做 B。
- E — Explicit（明確）：講清楚要／不要、輸出格式、範例。
- A — Adaptive（可調整）：不滿意就迭代指示「在哪裡改」。
- R — Reflective（反思）：做完請 AI 總結，把成功做法存成模板。
此類結構化寫法在 Lovable 社群與實戰教學中被反覆驗證有用，可顯著提升輸出品質與一致性。
四種提示詞等級：從入門到高手的「升級路徑」
以下四種模板非常適合 Vibe Coding 的日常——你可以依任務複雜度挑選，或在同一個專案中穿插使用
Level 1｜結構化提示（Training Wheels／訓練輪）
適合新手與大型任務。採四段式，最大化可解釋性與可控性。
模板：
# Context（上下文）
你是 Lovable 的頂尖全端助理，熟悉 React + Tailwind + Supabase。
## Task（任務）
建立「待辦清單」全端應用，含登入/登出、即時同步。
### Guidelines（指引）
前端：React + Tailwind；狀態：以 hooks 管理；後端：Supabase Auth + DB。
請先輸出資料表 schema 與路由結構，再產生關鍵元件。
#### Constraints（限制）
不可使用付費 API；錯誤需顯示友善訊息；請提供測試資料。
什麼時候用？需求大、跨前後端、牽涉多工具時，用它穩。
Level 2｜會話式提示（No Training Wheels）
適合快速迭代。改用自然語言，但仍保留段落與條列。
範例：
「幫我做大頭貼上傳：含 <input type="file"> 與送出按鈕。提交後把檔案存 Supabase Storage，並把 URL 寫回使用者 profile。請給 React 元件＋後端函式，並處理檔案過大錯誤。」
Level 3｜元提示（Meta Prompting）
請 AI 當「提示詞教練」。
範例：「幫我審閱下方提示，指出模糊或遺漏之處，並重寫成更精簡、要求更明確的版本。」
Level 4｜反向元提示（Reverse Meta）
做完專案就產生可重用的 SOP。
範例：「總結剛剛 JWT 除錯過程：列出原因、關鍵檢查點、修正步驟，並輸出成下次可複製的除錯模板。」
以上四層做法出自 Lovable 的提示詞手冊，已在官方資源中被實作與教學化。
官方教學
進階技巧：Zero-Shot／Few-Shot 與「防幻覺」心法
Zero-Shot vs Few-Shot
- Zero-Shot：直接下指令，不給範例。快，但可控性較低。
- Few-Shot：提供輸入→輸出範例，讓 AI 學你的格式／語氣／規則。精準但較花時間。
建議：先 Zero-Shot 試水溫；需要穩與一致性時，再加 Few-Shot 樣例。
防幻覺（減少 AI「自己掰」）
- 給可靠上下文：丟 PRD、API 規格、DB schema、真實 JSON。
- 要求「先思考再輸出」：先列解題步驟與假設，再產生程式碼與檢查清單。
- 允許說「不知道」：在提示詞中寫「不確定就回報缺口，不要編造」。
- 結果自檢：要求 AI 自我比對「輸入條件 vs 產出」是否一致。
Lovable 的除錯指南與最佳實務也提供了系統化的排錯動線與「深度除錯提示」範例，能把這些心法落到日常維運流程。
實戰工作流：把提示詞塞進你的 Vibe Coding 節奏
1) 先聊策略，再動手改（Chat Mode → Execute）
在 Lovable 的建議流程裡，先用聊天模式做腦暴與規劃，再進入實作步驟能大幅降低走冤枉路的機率。把任務拆成「磚塊（Bricks）」後逐一生成、測試與修補。
2) 指定團隊規範與輸出格式
在提示詞裡明確要求格式（如：Markdown 區塊、檔案樹、commit message 模板），並寫清風格守則（ESLint 規範、CSS 命名、API 錯誤處理習慣）。這做法已被 Lovable 官方耐心強調為「越清楚越好」。
3) 逐步交付，避開 Token 與「一次產太大」
大型功能請拆解：先 schema、再路由、再各元件；每一步都加上自我檢查（例如「請列出你剛剛假設了哪些欄位」）。這能避免一次吐出超長碼而難以回頭修。
可拷貝的提示詞範本
A. 結構化建案（React + Tailwind + Supabase）
# Context
你是資深全端助理，熟悉 React + Tailwind、Supabase（Auth/DB/Storage）。
## Task
建立可登入的待辦系統（/login、/app），支援即時同步與大頭貼上傳。
### Guidelines
1) 先產出 DB schema（tables: users, todos），再列路由與檔案結構。
2) 前端用 React + hooks，表單校驗請寫清楚。
3) 提供三筆測試資料與一段 e2e 手動測試步驟。
#### Constraints
- 僅能用開源與免費元件；不可連付費 API。
- 錯誤需顯示人性化訊息；所有動作加註解。
- 不確定的地方請提出問題，不要自行假設。
B. 會話式增量開發（Avatar 功能）
「幫我在/app/profile加『上傳大頭貼』功能：用 Supabase Storage 儲存並把 URL 回寫到users.avatar_url。請輸出 React 元件與伺服器函式（含錯誤處理：過大、格式錯誤、上傳失敗），最後提供 5 步手測步驟與 Rollback 指南。」
C. 元提示（提詞健檢）
「請審閱下方提示詞，列出：1) 模糊點、2) 遺漏資訊、3) 風險；並回傳更精簡且可執行的改寫版本（含輸出格式與測試步驟）。」
D. 反向元提示（建立 SOP）
「請把本專案『登入錯誤 401』的排錯過程整理成 SOP：症狀→研判點→修復步驟→驗證清單→防呆條款。輸出成 Markdown 模板，未來可直接貼上使用。」
Debug 心法與快速回復線上
- 先按 Try to Fix：Lovable 會根據 Log 嘗試修復。
- 診斷「運作但不如預期」：不是只有報錯才是問題，請描述「預期 vs 實際」。
- 需要重構時，用深度除錯提示：請 AI 先「盤點依賴、列風險、模擬路徑」，再動手改。
這些都能從 Lovable 的 Debug 指南與最佳實務找到對應操作與示例。
常見錯誤與修正
- 一次丟太多需求 → 拆小步，每步都要能被驗證。
- 全靠 AI 腦補 → 給上下文＋現有碼＋schema／API 規格，並允許「不知道就問」。
- 沒有驗收標準 → 在提示詞就寫清輸出格式、測試腳本、成功條件。
- 結果很神就直接上 → 要求 AI 自我比對與產出 Check List，人再做最後審核。
- 文件不同步 → 結案時用反向元提示產 SOP，存進你的個人提示庫。
結語：把「寫提示詞」當作你的核心工程能力
Vibe Coding 的本質是用對話驅動開發。當你用 CLEAR 框架寫提示、切換四層等級控管複雜度、再把防幻覺與 Debug 流程內化為 SOP，AI 就真的會成為你的「高效實習生」。接下來就挑一個你手上的小需求，照這套方法跑一次——你會驚訝原來少打一半字，也能多完成一倍功能。
進一步閱讀與範例：
Vicky Tsai
Source
- Lovable 提示詞手冊：從基礎到進階的完整路線。
- 官方提示詞範例：如何把需求說清楚、避免 AI 腦補、指定格式與風格。
- 除錯手冊：Try to Fix、非預期行為診斷、深度除錯提示。
