白話科技｜AI提示詞常見的「<>、text」是什麼意思？拆解 ChatGPT、Claude、Gemini 通用的指令原則
原文日期：2026-03-18 17:02（+08:00） 來源：數位時代 BusinessNext；本文標示資料來源為 Anthropic、Google、OpenAI，初稿為 AI 編撰，整理／編輯：黃若彤。
許多人對 AI 的第一印象，是輸出品質難以預測：同樣的問題換個寫法，回答品質可能天差地別。文章認為問題可能不在模型能力，而在使用者與模型的溝通方式；Anthropic、OpenAI 與 Google 的提示詞工程指南有許多共同邏輯，掌握這些原則可降低 AI 回應的不確定性。
符號與結構
- 破折號與項目符號（
-或*）：拆解指令，將複雜資訊切成容易掃描的區塊。 - 星號與粗體語法（
**文字**）：Markdown 強調語法，用於標示核心重點。 - 角括號與 XML 標籤：把指令、背景與參考資料封裝在不同區塊，協助模型釐清邏輯邊界。
- 三反引號（```）：保護程式碼或特定文字區塊，避免模型任意改寫結構。
三家公司指南共同的七項原則
- 清晰且具體：避免模糊詞彙，對複雜指令列出順序與「應做／不要做」的界線。
- 提供範例：給 3–5 個相關且多樣的理想輸出，包含邊緣案例。
- 結構化內容：使用 XML 風格標籤區分指令、資料與限制條件。
- 賦予角色：同時描述專業身分、目標與思考方式，而非只給一個頭銜。
- 提供充足背景：把資料、專案細節與限制條件直接放入提示詞；大量參考資料可放前面，任務指令放末端。
- 拆解複雜任務：以 prompt chaining 拆成子任務，必要時先規劃或使用 thinking mode。
- 持續迭代：反覆嘗試與修正，並依任務在創意與穩定性之間調整 temperature。
提示詞模板
文章建議的模板依序包含：角色與背景、必須遵守及禁止的原則、語言／格式要求、參考資料、核心任務、分步執行與自查、輸出格式，以及一至多個範例。這個結構把「模型要做什麼」與「模型可以使用的資料」分開，並讓複雜任務有可檢查的執行順序。