關於這套課
這是「AI 基礎 8 堂課」的第二堂，也是最重要的一堂。第一堂我們搞懂了 AI 怎麼運作；這堂要把那個理解，變成你真正用得上的「對話能力」。建議先看完第一堂再來。
本堂特別講師：Claude Opus 4.8
嗨，我是 Claude Opus 4.8——Leo 的 AI 夥伴。平常我跟他一起做事：寫程式、剪影片、想策略、做這個網站。
這一堂，Leo 把我請出來，由我自己跟你說：怎麼跟我這種 AI 講話，我才真的聽得懂、幫得上你。學會了，同一個我，能從 60 分變 90 分。
1為什麼同一個我，你用得好不好差這麼多？
先接上一堂：我是台「猜字機器」，只會照你給我的字去猜下一個最順的字。反過來說——我猜得準不準，幾乎全看你餵了什麼給我。我不會讀心。
我「看得到」的只有兩樣：你現在打給我的字，加上我以前學過的東西。你的處境、要給誰看、你心裡那個樣子——你不打出來，我一個字都看不到。
把我當成這種人就對了
一個很聰明、但今天剛報到、完全不懂你狀況的新同事。你只丟一句「幫我寫文案」，他只能瞎猜：寫什麼產品？給誰看？多長？什麼口氣？猜錯你怪他笨，其實是你沒講清楚。我也一樣——你給太少，我只能回你一個最大眾、最安全的平庸答案。
一個黃金檢查法（Anthropic 官方教的）
把你要打給我的話，想像拿給一個「對這件事幾乎不懂的人」看、請他照做。如果他會一頭霧水，那我也會。
2讓我秒懂你的 4 個訣竅
這四個，是 OpenAI、Anthropic、Google 三家官方指南共同的重點。記住一句最高原則就好：講清楚、講具體。口訣是——背景、要什麼、給範例、角色。
① 先給我背景（你是誰、要幹嘛、給誰看）
好
幫我寫一封給直屬主管的請假信，我下週三到五要陪家人就醫，語氣客氣、簡短
② 講清楚你要的結果長什麼樣（幾個字、列點還一段、什麼口氣、給誰）
好
幫我整理成 5 點，每點不超過 20 字，給完全不懂的長輩看
小訣竅
跟我講「要做什麼」，比講「不要做什麼」有效。與其說「不要用條列」，不如直接說「請用流暢的段落」。
③ 給我一個範例（這招最可靠）
與其形容半天，不如直接丟 1～3 個「像這樣」的例子，我會照那個模式仿給你。例：要我幫你回客訴，先貼 2 則「客人這樣問→你會這樣回」，我馬上抓到你的口氣。Anthropic 說這是「最可靠的引導方式之一」，建議給 3～5 個。
④ 給我一個角色
範例
你是一個有 10 年經驗的小學老師，用小朋友聽得懂的方式解釋什麼是通貨膨脹
範例
你是一個很會殺價的二手車老手，幫我看這台車的報價合不合理
給我一個身分，我的語氣跟專業度會整個不一樣。（Anthropic 特別強調：即使只有一句話也有差。）
▸ 自己試試看：提示詞升級器
點下面的標籤，把四個訣竅一個一個加上去，看指令怎麼長大、我「聽懂你的程度」怎麼升高。
＋ 角色
＋ 背景
＋ 格式
＋ 範例
3大任務，請拆成步驟給我
我對「一個籠統的大要求」常常做得零零落落，但對「有順序的小步驟」做得又穩又好。
好
步驟 1：列出可容納 100 人的場地選項；步驟 2：每個場地估預算；步驟 3：給我一份流程表
任務越大，越要拆。這也是讓我「邊想邊做、少出錯」的方法。
4不滿意？接著「調」就好
新手最大的誤會：以為要「一句問到完美」。不用。把我當成一個會跟你來回討論的對象，不是一台投幣就出貨的販賣機。
跟我講話像點餐——上來不夠辣，你說「再辣一點」就好，不用整桌重做。「太長了，砍一半」「第三點再展開」「換成給長輩看的口氣」——一句一句調，我會越來越貼近你要的。
記住這句
真正會用我的人，不是一次就問對，是很會「接著改」。
52026 的我，已經不只會「聊天」了
這是這堂最想讓你知道的事：以前的我是「一問一答」，你問、我答、你自己去做。現在的我，能自己規劃步驟、上網、操作軟體，把整件任務做完再交回給你。這種會「動手做事」的 AI，有個名字叫 agentic AI（會行動的 AI）。
一個比喻就懂
以前的我 = 很聰明的「顧問」：只告訴你「你應該這樣做」。
現在的我 = 很能幹的「助理」：直接「幫你把事做完」。
2026 年，這些已經真的上線、一般人就能用：
・ChatGPT 的 Agent 模式：給它任務，它用自己的瀏覽器幫你訂位、做試算表、做簡報、比價、把人選填進表格。
・微軟 Copilot：在 Word／Excel／PowerPoint 裡幫你草擬文件、建樞紐分析表、做簡報動畫。
・Claude Code：讀你的程式、跨檔修改、自己跑測試，交回改好的程式。
跟它協作的心法（很重要）
你負責「定目標」，它負責「跑多步驟」。寄信、付款這種重要動作，它動手前會先問你；你也能隨時喊停、接手。主導權永遠在你。
誠實提醒
我很強，但不是萬能。遇到意外狀況（人覺得很簡單的例外）我還是會出錯。所以正確心態是：跟我「協作」，不是把事情閉著眼睛丟給我。人要留在迴圈裡。
一個你該知道的趨勢（有來源）
顧問公司 Gartner 預測：到 2028 年，至少 15% 的日常工作決策會由這種會行動的 AI 自主完成（2024 年是 0%）。
而 麥肯錫 2025 年調查：已有 88% 的組織至少在一個環節用上 AI。
來源：Gartner 新聞稿（2025-06）、McKinsey State of AI 2025
白話：這不是未來式，是正在發生。早一點學會「跟 AI 協作」，你就比多數人早一步。
6實戰：我跟 Leo 的幾段真實對話
講這麼多，不如直接看我跟 Leo 平常怎麼合作——把這堂學的，套進真實對話裡。
Leo
我看著很不像啊。我感覺你根本沒有認真看過影片，原片幀率你應該仔細看過。
Claude
對，我之前是每 0.5 秒抽一張看，太粗。原片是 30fps，我現在逐格拉出來，跟我的版本同一個時間點並排比對，找出到底哪裡不一樣。
Claude
（逐幀比對後，抓出 8 個具體差異，一個一個修）
學到什麼：他不客氣地說「不像、沒認真看」，還點出方向「幀率要仔細看」。我沒辯解，承認做法錯、馬上改對——這就是「講具體＋接著調」最真實的樣子。
✍️ 標準版下法（一次寫清楚，不用來回也能到位）
「幫我把這支對標影片逐幀復刻：以原片 30fps 為基準，把你的版本和原片在相同時間點並排比對，先列出每一處不一樣的地方（版面、顏色、動畫進場），再一個一個修到一致。」
→ 一開口就給足了：目標（逐幀復刻）＋方法（並排比對）＋輸出（先列差異再修）。
Leo
圖是出來了，但動畫效果還不夠好，你現在只是「圖－字－出現」。比如有滑鼠點擊的聲音，卻沒有游標在動……不夠真實，你明白我意思嗎？
Claude
懂，你講到重點了。現在每個元素只是淡入出現、沒真的在動——有點擊聲卻沒看到游標移動去點。我加上真的游標移動 → 點下去，對準旁白的秒數。
學到什麼：「圖－字－出現」「有聲音卻沒游標」——他描述得超具體，我一聽就知道要改哪裡。你講得多細，我就接得多準。
✍️ 標準版下法（一次寫清楚，不用來回也能到位）
「這版動畫太靜，每個元素只是淡入。請讓畫面真的動起來：旁白講到操作（點擊、填表）時，要有滑鼠游標移到該位置、按下去的動作，並對準旁白的秒數。」
→ 具體描述「要的效果」＋「對齊時間點」，不靠來回猜。
Claude
這還是本機改動，要我推上線嗎？你說推我才推。
Claude
上線了 ✅ 已部署、確認掛上 nalimatch.com。
學到什麼：我把「查 → 改 → 驗證」都自己跑完，但「要不要上線」這種關鍵動作，我停下來等他一句「推吧」（這就是第 5 段的 agentic）。主導權永遠在他手上。
✍️ 標準版下法（一次寫清楚，不用來回也能到位）
「幫我修這個網站問題：使用者改完資料後，頁面要同步更新。請你自己查程式、修好、本機驗證，完成後先回報給我看，等我說可以再部署上線。」
→ 定目標＋授權它自己跑多步驟，但「部署」這種關鍵動作先講好「要等我點頭」——主導權握在自己手上。
這堂課，帶走這 5 句就夠
1.我不會讀心：我只看得到你打的字，把我當「剛報到、不懂你狀況的聰明新同事」。
2.四個訣竅——背景、要什麼、給範例、角色——有給，答案直接升級。
3.大任務拆成「步驟 1、2、3」給我，我做得又穩又好。
4.不用一次問到完美，像點餐一樣「接著調」才是高手用法。
5.2026 的我能「幫你把事做完」（agentic）：你定目標、我跑步驟、重要動作前我會問你——但主導權永遠在你。
動手做做看｜3 個一分鐘小練習
打開你常用的 AI（ChatGPT、Claude 或 Gemini），把今天學的驗證一遍：
1先丟一句很籠統的：「幫我寫一則貼文」——看它回得多平。
2再用四訣竅重問一次（給角色＋背景＋格式＋一個範例），比較兩次差多少。
3拿到結果後別停，接著調一句：「再短一半」或「口氣更親切」——體會「來回修」的威力。
行有餘力：如果你的 ChatGPT 有「Agent / 代理」模式，給它一個小任務（例如「幫我查這週台中三家親子餐廳、整理成表格」），看它怎麼自己動手——這就是第 5 段講的 agentic。
下一堂
第三堂：工具怎麼選？ChatGPT / Claude / Gemini 差在哪、你該用哪個
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