你有沒有試過，問AI一個問題，結果它回你一堆廢話？或者明明想要一個簡單的答案，它卻給你寫了一篇論文？這不是AI笨，而是你沒有用對方法。
在香港，無論你是打工仔、學生還是創業者，每天都要用AI來寫電郵、做報告、查資料。但大部分人只會說「幫我寫一封信」或「介紹一下這個產品」，結果得到的答案總是差強人意。其實，只要學會一個簡單的技巧——提示工程（Prompt Engineering）——你就能讓AI真正聽懂你的話，給你精準、有用的答案。
這篇文章會用最白話的方式，教你三個核心技巧。你不需要懂程式碼，不需要學英文，只要跟著做，五分鐘就能讓你的AI效率翻倍。
為什麼你的AI總是答非所問？
想像一下，你去茶餐廳點餐。如果你只說「我要嘢飲」，伙計一定會問你「凍定熱？奶茶定檸茶？」。AI也是一樣，你給的指令越模糊，它就越容易猜錯。
很多香港人用AI時，習慣只給一個很籠統的要求，例如「幫我寫一封投訴信」。AI收到這個指令後，它會猜：投訴什麼？寫給誰？語氣要強硬還是禮貌？長度要多長？因為你沒說清楚，它只能隨便給一個「標準答案」，結果當然不盡人意。
具體案例： 小明是地產經紀，他想用AI幫他寫一個樓盤介紹。他輸入：「幫我寫一個單位介紹。」AI回了一大段文縐縐的描述，完全不像香港人會說的話。後來我教他用「你是一個香港地產經紀，要介紹一個實用面積450呎的兩房單位，目標客戶是年輕夫婦，需要用口語化的廣東話，強調交通方便和會所設施」，結果AI給出的文案，他直接就可以拿去用。
這就是提示工程的力量——你給AI越多的背景、角色、目標和格式，它就越能給出你想要的東西。
三大技巧：角色、情境、格式
要讓AI聽話，你只需要記住三個關鍵字：角色、情境、格式。我們逐一拆解。
技巧一：給AI一個身份
不要讓AI做「萬能助手」，要給它一個具體角色。當你告訴AI「你是一個資深會計師」或「你是一個中學中文老師」，它會自動調整語氣、用詞和專業程度。
錯誤示範： 「幫我解釋一下什麼是通脹。」（AI可能用大學教授的口吻回答，太學術）
正確示範： 「你是一個中學經濟科老師，要用中三學生聽得懂的方式，解釋什麼是通脹。請用日常生活例子，例如茶餐廳加價。」（AI會用簡單語言，舉例說明）
為什麼有效？ AI在訓練時看過大量不同角色的對話。當你給它一個角色，它會自動調用相關的知識和語氣，就像演員拿到劇本一樣。在香港的職場環境，你可以設定角色為「香港中小企老闆」、「港鐵客戶服務主任」、「香港大學教授」等，效果會非常貼地。
技巧二：提供情境和背景
AI沒有記憶，也不知道你的具體情況。你需要把前因後果告訴它。
錯誤示範： 「幫我寫一封請假信。」（AI不知道你為什麼請假、請多久、寫給誰）
正確示範： 「我是一個寫字樓文員，需要在下星期一請一天病假。我已經看了醫生，有醫生紙。請幫我寫一封給經理的請假信，語氣要禮貌但直接。公司政策是病假需要提前通知，所以請在信中提及我會補回醫生紙。」
實戰例子： 阿強是Freelance設計師，他要跟客戶追數。他原本輸入：「幫我寫一封追數信。」AI給了一封很公式化的英文信。他改為：「我是一個香港Freelance設計師，完成了客戶A的網站設計，合約寫明30日內付款，但已經過了45日。客戶是本地零售品牌，平時溝通都用廣東話。請幫我寫一封WhatsApp訊息，語氣要客氣但堅定，提醒對方付款，並附上轉數快(FPS)資料。」結果客戶當天就回覆了。
技巧三：指定輸出格式
很多人忽略這點——告訴AI你想要什麼形式的答案。是要列表？是對話？是電郵？還是簡單幾句？
錯誤示範： 「介紹香港的旅遊景點。」（AI可能寫一篇3000字的文章）
正確示範： 「介紹香港五個最適合情侶的旅遊景點。請用點列式，每個景點用一句話說明特色，並標明交通方式。總字數不要超過200字。」
進階應用： 如果你需要AI幫你整理資料，可以要求它「用表格列出」、「用三點總結」、「用一個比喻說明」。例如：「用一個茶餐廳的比喻，解釋什麼是AI機器學習。」AI可能會說：「AI就像茶餐廳伙計，一開始記錯你的口味，但經過幾次提點後，他會記住你要『凍奶茶少甜』，這就是機器學習。」
進階秘技：讓AI幫你修正提示
有時候你不知道怎麼下指令，沒關係，讓AI教你。
你可以直接問：「我要寫一封給業主委員會的投訴信，投訴樓上漏水問題。請幫我列出一個好的提示(Prompt)應該包含哪些資訊，然後根據這些資訊幫我寫信。」
這樣做有兩個好處：第一，AI會教你如何下指令；第二，它會根據你提供的資訊給出更精準的答案。
香港專用提示範例庫：
- 打工仔篇： 「你是一個香港HR經理，要寫一封內部通告，宣布下星期五公司聚餐。語氣要輕鬆，但包含日期、時間、地點和費用安排。用繁體中文。」
- 學生篇： 「你是一個DSE中文科補習老師，要解釋『借景抒情』這種寫作手法。請用中三學生能理解的語言，並舉出三個課文例子。最後給一個練習題目。」
- 創業者篇： 「你是一個香港startup顧問，我要推廣一個本地送餐app。請幫我想五個Facebook廣告文案，每個不超過30字，目標是吸引灣仔區的上班族。要用廣東話口語。」
常見錯誤與破解方法
很多人學了提示工程後，還是會犯一些常見錯誤。以下是三個最常見的雷區：
1. 一次問太多問題 錯誤： 「幫我寫報告，順便分析數據，再找幾個案例，最後翻譯成英文。」 破解： 分步驟進行。先讓AI寫報告大綱，確認方向後，再要求分析數據，最後才翻譯。
2. 沒有給負面例子 錯誤： 「幫我寫一封道歉信。」（AI可能寫得太卑微或太官方） 破解： 加上「不要用太多成語，不要顯得太卑微，語氣要真誠但專業」。
3. 忘記檢查事實 AI有時會「亂作」資料，尤其是數字和引用。永遠要double check。 錯誤： 相信AI說的「香港有80%人口使用AI」。 破解： 在提示中加入「請只使用你確定的資料，如果不確定請說明」。
總結：五分鐘讓AI變聰明
提示工程不是什麼高深技術，它只是一個溝通的技巧。你對AI說得越清楚，它就越能幫你節省時間。
三個核心步驟：
- 給角色：讓AI知道它是誰（會計師、老師、經紀）
- 給背景：告訴AI你的具體情況（為什麼、寫給誰、什麼語氣）
- 給格式：指定答案的形式（列表、電郵、幾句話）
從今天開始，不要只說「幫我寫…」，試試用這個公式：「你是一個[角色]，我需要[任務]，因為[背景]，請用[格式]回答。」
你會發現，AI突然變得很聰明。不是它變了，是你學會了跟它溝通。
延伸閱讀
常見問題
Q: 提示工程一定要用英文嗎？ A: 不用。用繁體中文或廣東話都可以，效果一樣好。但要注意，AI對英文的理解力通常比中文好一點，如果你能中英夾雜，例如「用香港style寫一封complaint letter」，效果會更佳。
Q: 我應該用ChatGPT還是其他AI工具？ A: ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot都可以用提示工程。這是一個通用技巧，適用於所有大型語言模型。不過不同模型對提示的敏感度略有不同，建議你固定用一個工具，慢慢摸索它的脾性。
Q: 提示太長會不會浪費token？ A: 不用擔心。現在的主流AI工具（如ChatGPT Plus、Claude Pro）都有足夠的token配額。與其省那幾個字導致答案不對，不如花多一點token把提示寫清楚。長提示的ROI遠高於短提示。
Q: 提示工程可以應用在AI繪圖嗎？ A: 可以，而且原理一模一樣。例如Midjourney或DALL-E，你也需要給角色（「一個香港茶餐廳伙計」）、情境（「在繁忙的午餐時段」）和格式（「寫實風格，4K畫質」）。越具體，圖片越接近你想像。
Q: 我試了你的方法，但AI還是答錯，怎麼辦？ A: 不要灰心，提示工程需要練習。你可以嘗試以下補救方法：第一，要求AI「請解釋你為什麼這樣回答」；第二，給它一個錯誤的例子，說「不要像這樣回答」；第三，直接說「這個答案不對，請根據我的新指示重新回答」。記住，AI是可以溝通和修正的。