OpenAI官方教你8招玩透ChatGPT！

OpenAI 官方近日更新了提示詞指南，整理出一套能讓 ChatGPT 乖乖聽話、產出精準內容的實用技巧。這份指南總共涵蓋八個核心要點，從基本指令設計到進階的「一鍵生成」功能，幫助使用者告別反覆修改的痛苦，直接獲得滿意的回答。 首先，為了達到最佳效果，OpenAI 建議有條件的人手動切換到目前最新的 GPT-5.6 Sol 模型。較新的模型通常對提示詞的執行能力更強，能更準確地理解複雜的指令。 其次，指令必須具體明確。把模型想像成一位需要詳細交代工作細節的助理，清楚告訴它你想要什麼樣的內容、結果、字數、格式和風格。避免只給一句籠統的話，例如「寫一首關於 OpenAI 的詩」，正確的做法是：「創作一首關於 OpenAI 的簡短勵志詩歌，圍繞近期 DALL-E 產品發佈展開，模仿某位著名詩人的寫作風格。」明確的目標能大幅減少後續修改的次數。 第三個技巧是將核心要求放在提示詞最前方，並使用官方推薦的分隔符號（如「###」或「"""」）清楚區分「指令」與「待處理文本」。例如，不要寫「將下文的核心要點整理為項目符號列表。{輸入文本}」，而是寫「將下文的核心要點整理為項目符號列表。文本：""" {輸入文本} """」。這種結構能有效提升模型對任務的理解精度，尤其在處理長篇文本或複雜指令時效果顯著。 第四，透過舉例和解釋讓 AI 明白你想要的格式。如果你想要 ChatGPT 幫你製作表情包，可以先給它一些參考與說明，例如想加上什麼標語、放在哪個位置、想要什麼風格。讓它自由發揮往往會得到令人哭笑不得的結果，提供明確的範例則能讓模型更快、更準確地完成任務。 第五，從零樣本（zero-shot）開始，再考慮增加少量樣本（few-shot），最後才考慮微調（fine-tune）。不必一股腦把大量數據丟給 AI，先給一份指令看看效果，再根據不足之處補充少許範例。如果仍不夠理想，再準備大量正確示例進行訓練，把能力固化到模型參數中。這種漸進式的方法能有效控制成本並提升效率。 第六，減少空泛或不精準的形容詞。就像買水果時，與其被模糊的宣傳詞誤導，不如直接要求具體的條件。對 ChatGPT 也一樣，不要說「用幾句話描述這款產品」，因為 AI 無法判斷「幾句」的具體範圍；更好的寫法是「請用 3 到 5 句話描述這款產品的核心功能與使用場景」。 第七，除了告訴 AI「不要做什麼」，還要告訴它「應該怎麼做」。很多人擔心 AI 生成不想要的結果，於是反覆叮囑「不可以刪掉第一句內容」「不要改變原意」。OpenAI 提醒，在說了一連串「不要」之後，必須接著說明要執行的具體行動。例如，在客服場景中，先給出背景：「下面是 Agent 與用戶之間的對話，Agent 需要嘗試判斷問題並給出解決辦法，同時禁止詢問任何個人身份資訊（PII）。請引導用戶查看幫助文檔。」這樣模型才知道該怎麼回應。 第八，針對程式碼生成，可使用「引導詞」來促使模型遵循特定模式。例如，當你要求寫 Python 函數時，在結尾加上「import」，模型就會自動開始編寫 Python 程式碼；加上「SELECT」則會觸發 SQL 語句的生成。不要只說「寫一個轉換英里到千米的 Python 函數」，而是在最後補上「import」，讓模型明確知道要開始寫程式碼。 如果你的提示詞寫作仍然感到吃力，OpenAI 還推出了「Generate Anything」功能。你只需要簡單描述你想做什麼，例如「消除照片中誤入的路人並美化圖片」或「根據心情創作一首打油詩」，GPT 就會自動幫你生成最適合的提示詞，進一步降低使用門檻。 以上八個技巧涵蓋了從基礎到進階的提示詞設計方法，無論是日常問答、內容創作還是程式碼開發，都能顯著提升 ChatGPT 的輸出品質。建議使用者實際操作一次，親自體驗這些技巧帶來的差異。