| 本期觀點｜ 過去兩年裡，生成式 AI 的浪潮席捲全球，大多數企業在使用這個新技術時，都聚焦於一個看似理所當然的問題：「如何讓 AI 更快、更準-確地執行我們的指令？」我們投入資源，訓練員工成為「提示詞工程師」，追求可預測、可量化、標準化的完美產出。然而，這條追求極致效率的道路，也將我們帶入了一個始料未及的困境：高效率的平庸。 我們來看看這些的例子：AI 助理在三秒內寫出的行銷郵件，語法完美、格式工整，卻像一杯溫開水，無法在收件匣的汪洋中激起一絲漣漪，更遑論打動人心；AI 規劃的年度市場方案，數據詳實、邏輯嚴謹，涵蓋了所有標準流程，卻缺少那個足以顛覆賽局的顛覆性洞見。我們教會了 AI 如何精準地遵循規則、模仿最佳範例，卻在無意中，讓它忘記了如何探索未知的邊界發揮新創意。這期我們來聊聊這個話題：如何不讓AI淪為沒有創意的「最佳答案影印機」。 繼續閱讀⋯⋯ |
| How to Craft Prompts – Artificial Intelligence (Generative) Resources 這是由 Georgetown University 圖書館資源所整理的，專門說明「好提示 vs 壞提示」的差別：好提示能讓 AI 給出「有意義、可用」的結果，不只是「亂丟一個問題」；壞提示可能導致 AI 踢回無關答案。 | How I Write Prompts for AI 作者從 Google／Claude 的提示工程師經驗出發，提出一個「四部曲」框架：Persona（角色）→ Task（任務）→ Context（背景）→ Format（格式）。他提供可直接填寫的模板。 |
| AI Helpful Tips: Creating Effective Prompts 當你希望 AI 給創意答案時，明確條件會讓結果更貼近你需求。對內容製作者、行銷人員尤其有用。這篇文章由 University of Charlotte 的 OneIT 部門所撰，聚焦「實用提示」：指定類型（故事／報告／清單）、受眾、長度、語氣等。 | Surprising ways to prompt AI 這篇文章從創意思維出發，探討「如何寫比較非典型／驚喜感高」的提示詞，使 AI 跳出常規模式。作者分享：用反轉、極端條件、混搭三種方式刺激 AI 輸出「不一樣」的答案。當你希望 AI 給出創意且不落俗套的答案，設計提示詞的時候就可考慮「邊界條件」或「異質元素串接」 |
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