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Vol.01 · Cert Prep
淡江大學 × 弄一下工作室
2026 / 05
CCS GenAI Foundations · Exam Prep Edition

考前精華複習
—— 把 80 題的底層邏輯講透

不是教學，是濃縮重點與應試策略。
一份簡報 · 走完 4 大考綱 · 6 技巧 · 4 場景 · 80 題核心。
80 題 · 6 技巧 · 4 場景· Duration · 考前複習 · 17 章· ChatGPT / Gemini / Grok / Copilot
Contact·sky8697@gmail.com
CCS 生成式 AI 認證研習 · 考前精華複習 01 / 28
Opening
Why Cert Prep
02 / 28
考前心法
CCS 不考名詞定義，
考的是情境判斷。
背得熟不如讀得懂，
讀得懂不如看得出陷阱。
這份簡報只做一件事：把 80 道題目背後的「為什麼這個對、那個錯」拆成 4 個考綱的判斷骨架，讓你考前一晚也能快速建立反應速度。
Opening · 為什麼考前還要再讀一次 02 / 28
Goals
What You'll Get
03 / 28
讀完這份簡報，你會

把 4 大考綱壓縮成一張地圖

80
題庫全景
每題的考點、選項陷阱、為什麼錯，按 4 考綱分類索引。
6+4
技巧 · 場景
6 個提示技巧速查 + 4 個高密度應用範本，照著改就能用。
17
章節對照
每頁右上角直連對應講義章節，弱項回頭補強只要一次點擊。
Goals · 三件你會帶走的事 03 / 28
Part 1 / 4
通用觀念
04 / 28
Part 01 — Foundations

通用觀念
—— GenAI、提示工程
與核心局限

考綱一 + 考綱二 + 考綱三的理論底，Part 1 把 5 章壓成 5 頁。理論清楚，題目才答得快。
Part 1 · 通用觀念（CH1-1 ~ CH1-5） 04 / 28
CH1-1 · 方法論基礎
本質差異
05 / 28 講義 · CH1-1
Q12 核心對比 · 反覆出題

GenAI 不是更聰明的搜尋引擎

A · GenAI
創造新內容
能生成「在任何網站上都找不到」的材料；輸出帶機率與隨機性，同 prompt 答案不同；無確切引用來源。
→ 用於：草稿、創作、總結、改寫、翻譯
B · 搜尋引擎
索引既有內容
回傳已存在的網頁；總是清楚說明資訊在網路上的來源 URL；同 query 結果穩定。
→ 用於：找事實、查 source、追時間軸
CH1-1 · GenAI vs 搜尋引擎 05 / 28
CH1-1 · 方法論基礎
反直覺順序
06 / 28 講義 · CH1-1
LLM 訓練流程 · 設計先於資料

理論順序：超參數 → 詞彙 → 清理 → 灌入

01
設定超參數
層數、學習率、批次大小——機器要怎麼跑先決定。
02
建立詞彙表
輸入怎麼被切成 token、模型認得哪些字。
03
清理訓練資料
去重、去毒、去 PII，避免垃圾進垃圾出。
04
灌入訓練
資料進場、權重收斂、輸出機率分佈。
考點：Q9 / Q11 / Q19。記憶口訣 ——「先設計機器、再定義輸入、然後洗資料、最後灌進去」。是模型開發者的視角，不是工程師的直覺順序。
CH1-1 · LLM 訓練流程 06 / 28
CH1-2 · 提示工程基礎
RICC + Shot
07 / 28 講義 · CH1-2
提示詞兩個基本盤

四要素 RICC · 三種射擊 Zero / One / Few

A · 高品質提示詞 · 四要素
R · Role　角色：你是誰？「資深行銷企劃」
I · Instruction　指令：要做什麼？「寫 3 版貼文」
C · Context　上下文：背景／受眾／既有資料
C · Constraint　約束：字數、語氣、格式、禁用
Q21 判斷技巧：選項涵蓋條件最多者就是答案。
B · 範例數量決定精準度
Zero-Shot　無範例 → 簡單任務、速度優先
One-Shot　1 範例 → 引導格式
Few-Shot　3–5 範例 → 學語調 + 學分類規則
Q48 應用：同對話內已有正確格式的貼文 → 「請仿照之前的貼文修改」就是 Few-Shot 的最簡形式。
CH1-2 · 提示詞四要素 + Zero/One/Few-Shot 07 / 28
CH1-3 · 進階提示技巧
CoT · Chain · Refine
08 / 28 講義 · CH1-3
四個進階技巧 · 一張對照

當題目出現「步驟、流程、驗證」就往進階想

01 · CoT
思維鏈：一步一步想
回答含推理過程。Q57 關鍵特徵：「答案中有邏輯推導」。
02 · Self-Consistency
自我一致性：多跑取共識
同 prompt 跑 3-5 次取多數決，降低偶發錯誤。
03 · Chaining
提示鏈接：跨對話流水線
每步獨立對話，前一步輸出餵下一步。Few-Shot 是同提示內、Chaining 是跨提示。
04 · Iterative Refine
迭代細化：一次改一變數
每輪只動一個維度（語調 / 長度 / 格式），才知道哪個改變有效。
CH1-3 · 進階提示技巧四件套 08 / 28
CH1-4 · 提示詞優化
RTSWC 五元素
09 / 28 講義 · CH1-4
結構化提示詞藍圖

RTSWC：角色 → 任務 → 技能 → 流程 → 限制

R
角色
你是誰？「資深 SEO 顧問」
T
任務
做什麼？動詞具體
S
技能
指定能力 / 框架 / 知識
W
流程
拆 3-5 步骤
C
限制
字數 / 語調 / 格式 / 禁用
不必死背全套。簡單任務 R + T + C 三個核心夠用；複雜任務再加 S + W。輸出品質可提升 30–60%，這是出題者預期的「結構意識」。
CH1-4 · RTSWC 提示詞公式 09 / 28
Part 2 / 4
工具差異
10 / 28
Part 02 — Tools

工具差異
—— ChatGPT / Gemini /
Grok / Copilot 各怎麼選

CCS 大量考「情境題」：你是行銷人員，要做 X，該用哪個工具？這一段把模型差異、輸出形態、視覺化選擇壓進四頁。
Part 2 · 工具差異 10 / 28
CH1-1 · 模型選擇
4 工具對照
11 / 28 講義 · CH1-1
四個主流工具 · 強項一行一句

情境題的工具選擇記憶卡

ChatGPT
通用 / 寫作 / GPT-4
最廣泛、生態最完整、對話深度好。預設首選。
Gemini
多模態 / Google 生態
圖+文同時輸入最強、整合 Workspace（Docs / Sheets / Gmail）。
Grok
即時資訊 / X 平台
需要當下熱點、新聞、社群輿情走 Grok（聯網即時性高）。
Copilot
Office / 企業
Word / Excel / PPT 內嵌、企業版有資料隔離（不被訓練）。
CH5-4 · 工具選擇對照 11 / 28
CH1-1 · 輸出模態
Multi-Modal
12 / 28 講義 · CH1-1
GenAI 能 / 不能做的事

能輸出什麼，不能動到什麼

能輸出 · Output Modalities
→ 文字：總結、創作、翻譯、改寫
→ 圖像：DALL-E / Imagen / Midjourney（潛在擴散）
→ 程式碼：輸出 .py / .js（不會自己執行）
→ 音訊 / 影片：TTS / Sora / Veo
→ 結構化：JSON / Markdown / 表格
不能做 · 局限性
✕ 生成沒看過的機密資料（Q10）
✕ 直接執行程式（只能寫 code）
✕ 修改系統層級的檔案 metadata（Q19）
✕ 同 prompt 保證一字不差重現
✕ 提供確切引用 URL（vs 搜尋引擎）
CH1-1 · 輸出模態與局限性 12 / 28
CH1-4 · 資料視覺化
Chart Picker
13 / 28 講義 · CH1-4
考綱三 · 圖表選擇題

看到關鍵字 → 直接對應圖表

關鍵字 · 時序
折線圖
「隨時間變化」「月份」「季度」「成長趨勢」
關鍵字 · 相關
散點圖
「兩變數關係」「相關性」「迴歸」「分群」
關鍵字 · 比例
圓形圖
「占比」「市場份額」「組成」「百分比加總 100%」
關鍵字 · 比較
長條圖
「品項間比較」「排名」「最高 / 最低」
Prompt 一定要明確指定圖表類型，AI 才能生成符合分析目的的視覺化；丟「畫個圖」會拿到不可預測的結果。
CH1-4 · 資料視覺化選擇 13 / 28
Cross-Reference
Task × Tool
14 / 28 講義 · CH5-4
看到任務 · 直接想到工具

情境題第一秒：任務 → 工具條件反射

建立 Logo / 商標
DALL-E / Midjourney / Imagen（圖像生成模型）
寫長文 / 改稿 / 翻譯
ChatGPT / Claude（長 context、語言能力）
圖片描述 / 圖+文混合
Gemini（多模態最強）
即時新聞 / 熱點 / 輿情
Grok / Perplexity（聯網即時）
Excel 公式 / PPT 自動化
Microsoft Copilot（Office 內嵌）
企業敏感資料分析
Azure OpenAI / Copilot Enterprise（不訓練模型）
Cross-Reference · 任務 × 工具速查 14 / 28
Part 3 / 4
應用情境
15 / 28
Part 03 — Application

應用情境
—— 6 技巧速查 +
4 場景實用範本

考前必讀：6 個技巧模組 + 4 個高密度應用範本。考完試這也是最常用的工具卡。
Part 3 · 應用情境（CH4 · CH5 系列） 15 / 28
CH4 · 6 技巧模組
Quick Reference
16 / 28 講義 · CH4
★ 範本速查 · 照抄改用

6 個技巧模組 · 一頁速查

01
提示詞基礎
Zero / One / Few-Shot；指令簡短具體、動詞開頭。
02
進階推理
CoT、自我一致性、反轉 CoT、驗證鏈，3-5 步為佳。
03
RTSWC 公式
角色 + 任務 + 技能 + 流程 + 限制 = 結構化藍圖。
04
角色 × 情境
具體身份 + 對話總結 + RAG + 多模態組合。
05
提示詞優化
變數模板、防注入、A/B 測試、控制 token。
06
JSON 輸出
結構化、可程式化、可驗證、批量自動化友善。
CH4 · 6 技巧模組速查 16 / 28
CH4 · 4 應用場景
Scenario Map
17 / 28 講義 · CH4
★ 場景對照 · 一頁全貌

4 個高密度應用範本 · 用途與核心技巧

模擬面試
求職 · 壓力測試
壓力面試官 · 一問一答 · 15 題後綜合評估
履歷自傳
求職 · ATS 優化
獵頭式審問 · XYZ 公式 · 把流水帳變成可量化成就
市場研究
行銷 · 策略顧問
PESTEL + 3C + 微笑曲線 + SWOT，全程要證據
產業研究
投研 · 盡職調查
IB 思維 · HHI + 五力 + 技術曲線 + 供應鏈韌性
CH4 · 4 應用場景對照 17 / 28
CH4 · Prompt Recipes
求職組
18 / 28 講義 · CH4
★ 求職組範本 · 照抄結構

面試 + 履歷：狀態鎖定 + 一問一答

範本 A · 模擬面試
<Role> 你是 2026 頂級外商技術面試官
<Context> 文字化 AI 面試已接管多數篩選
<Task> 三階段：情資 → 對話 → 盤點
<Constraint> 一問一答、禁讚美、狀態鎖定
<Format> 每題標 [Q: x/15]
心法：用 狀態機 強迫 AI 不要一次拋 15 題。
範本 B · 履歷自傳
<Role> 獵頭兼 ATS 逆向工程專家
<Context> XYZ 公式：成就 = X + Y(量化) + Z(動作)
<Task> 接收 → 診斷 → 提問(≤2) → 重構
<Constraint> 禁腦補數據、禁主觀形容詞
<Format> 診斷 / 挖掘提問 / 暫存預覽
心法：用 反向提示詞 逼出真實數字。
CH4 · Prompt Recipes 求職組 18 / 28
CH4 · Prompt Recipes
研究組
19 / 28 講義 · CH4
★ 研究組範本 · 三類防火牆

市場 + 產業：有多少證據說多少話

範本 C · 市場研究（行銷）
Role 策略顧問 · 拒絕幻覺
Constraints：無數據不結論、年份標記、[STOP] 分步
Methodology：PESTEL → 3C → 微笑曲線 → SWOT
Workflow：4 個 Step + [STOP] 用戶確認
Initialization：詢問產業 / 對象 / 目的
心法：用 [STOP] 切段，避免一次性吐完整篇假話。
範本 D · 產業盡調（投研）
Role 具 IB 思維的資深產業分析師
Constraints：數據支撐 · 邏輯推演 · 風險揭露
Methodology：HHI + 波特五力 + 技術生命週期
Workflow：嚴格分步 [STOP]
Output：附信度自我揭露
心法：要求 「信度自我揭露」是 hallucination 的最佳防火牆。
CH4 · Prompt Recipes 研究組 19 / 28
Part 4 / 4
倫理風險
20 / 28
Part 04 — Ethics & Risk

倫理風險
—— 偏見、隱私、智財
與使用者責任

考綱四 21 題、占比最高的部分。背名詞救不了你，要記的是判斷邊界：誰負責、什麼算侵權、紅線在哪。
Part 4 · 倫理風險（CH1-5 + CH2-4） 20 / 28
CH1-5 · AI 偏見
Garbage In, Out
21 / 28 講義 · CH1-5
偏見不是 bug，是訓練資料的鏡子

三個來源 · 一個審查方式

來源 01
資料偏見
訓練語料本身有性別/種族/語言代表性不足。
來源 02
演算法偏見
優化目標、loss 設計、選擇樣本機制造成偏移。
來源 03
使用者偏見
提示詞本身已含預設立場，AI 順著回答放大。
審查方式：多元樣本測試（替換性別 / 國籍 / 年齡測同 prompt）+ 人工複核 + 輸出前過濾。題目問「下一步怎麼做」 → 通常選「重新審視訓練資料 / 人工複核」這類選項。
CH1-5 · 偏見來源與審查 21 / 28
CH1-5 · 隱私 PII
Red Line
22 / 28 講義 · CH1-5
個資是不能踩的紅線

輸入到 GPT 的資料 · 不會被訓練？

Q10-1 · 答案：✕ 錯誤
「你可以假定輸入到任何 GPT 或 Copilot Prompt 中的機密資料將不會被用於訓練」

除非使用企業版（Enterprise），否則輸入資料可能被用於模型訓練。免費版 / 一般版 = 預設可被用作訓練語料。
Q77 · ChatGPT 記憶範圍
預設情況下，資訊只存在於當前對話中（A）。後續對話無法關聯 IP 與歷史敏感資料。

但若對話中發生資安事故 → 法律責任在使用者，不在 ChatGPT。「我以為它會幫我忘」不是抗辯理由。
紅線 PII：身份證 / 健保卡號 / 病歷 / 銀行帳號 / 客戶清單 / 員工薪資 / 內部 IP。「拿掉再丟」是唯一安全做法。
CH1-5 · 隱私 PII 紅線 22 / 28
CH1-5 · IP 智財
三類辨識
23 / 28 講義 · CH1-5
看到關鍵字 · 直接判侵權類型

版權 / 商標 / 專利 · 三類速辨

關鍵字：文章 / 圖像 / 音樂
版權
Copyright
創作完成自動取得；用 AI 模仿他人風格 → 風險高。
關鍵字：Logo / 品牌名 / 標誌
商標
Trademark
需註冊；AI 生成的 Logo 須先檢索是否撞商標。
關鍵字：發明 / 技術 / 製程
專利
Patent
須申請；AI 不能是唯一發明者（英國最高法院 Q65）。
CH1-5 · 智財三類辨識 23 / 28
CH1-5 · 使用者責任
Who Pays
24 / 28 講義 · CH1-5
按下發送鍵的人 · 負責

「是 AI 生成的」不是免責盾牌

Q74 · Deepfake 誹謗
甲用 AI 生成乙從事非法活動的圖片並分享 → 誹謗罪，不合法。

關鍵：主觀傳播不實資訊的意圖 + 足以損害他人名譽。法律責任不會因為「是 AI 生成」就轉移到模型。
Q79-2 · 教師被取代？
「目前已有大量教師職位因 AI 被取消」 → 答案：✕ 錯誤。

無證據顯示「有效的」教師職位被大量取消。教育涉及情感與價值觀，AI 是輔助不是替代。常見混淆點。
應試心法：題目問「責任歸屬」「是否合法」「能否申請」 → 預設往「使用者擔責」方向想，再排除明顯錯誤選項。
CH1-5 · 使用者責任 + Deepfake 24 / 28
Cheat Sheet
Final Review
25 / 28 講義 · 全綱
★ 考前 30 分鐘 · 一頁速查

考前重點 · 四象限對照

考綱一 · Q1-Q19 · 方法論
GenAI 不引用來源 / 訓練順序反直覺（超參→詞彙→清理→灌入）/ AI 不執行程式只輸出 code / 不能改 metadata / 圖像走潛在擴散
考綱二 · Q20-Q41 · 提示工程
RICC 四要素 / 完整性 = 覆蓋條件最多的選項 / Few-Shot 用同對話歷史 / 多模態組合 / 不要假設讓 AI 自己腦補
考綱三 · Q42-Q59 · 提示優化
CoT 看「答案含推理」/ Chaining 跨對話 / 圖表（時序-折線、相關-散點、比例-圓形、比較-長條）/ 反向提示詞讓 AI 反問
考綱四 · Q60-Q80 · 倫理法律
免費版資料會被訓練 / Deepfake 散布使用者擔責 / AI 不能是唯一發明者 / 偏見來源三類 / 教師未被大量取代
Cheat Sheet · 考前重點四象限 25 / 28
Question Index
80 題分類
26 / 28 講義 · CH3 模擬
★ 80 題分類索引 · 弱項回頭表

遇到不熟的題型 · 對應頁次回頭補

考綱一
Q1–Q19
方法論 · 模型類型 · 訓練流程 · 輸出模態 · 工具選擇
→ p.05–06, 11–12
考綱二
Q20–Q41
提示詞結構 · Zero/One/Few-Shot · 圖像/影片/音訊 · 迭代
→ p.07, 12
考綱三
Q42–Q59
偏見識別 · 視覺化選擇 · CoT · Chaining · 反向提示詞
→ p.08, 13
考綱四
Q60–Q80
倫理法律 · PII · 智財三類 · 社會影響 · 使用者責任
→ p.21–24
用法：CH3 模擬測驗結束後 → 看哪一考綱答錯最多 → 回頭翻對應頁次補強 → 再跑一次。三輪即可穩定 85% 以上。
Question Index · 80 題分類索引 26 / 28
Exam Strategy
How to Answer
27 / 28 講義 · CH3
三個應試肌力

不靠運氣 · 靠判斷骨架把分數穩住

01 · 時間配置
30 秒判斷一題
先掃考綱 → 認類型 → 排除 2 個明顯錯 → 二選一直覺即可，秒不出來先標記跳過。
02 · 排除法
兩個常見陷阱
含「絕對」字眼（永遠 / 絕不 / 100%）通常錯；含「使用者責任 / 人工複核 / 引用來源」通常對。
03 · 情境題技巧
先讀問題再讀題幹
情境題很長 → 跳到最後看「下一步該做什麼」「這違反哪個原則」→ 再回頭只挑相關段落讀。
Exam Strategy · 模擬題作答策略 27 / 28
End
Good Luck
28 / 28
End · 考前最後一句話

考的是判斷，
不是記憶。

理解了情境邏輯，題目換湯換藥都能答。考完之後，這 6 技巧 + 4 場景就是你日常用 AI 的工具卡，別只當它是備考講義。
淡江大學 × 弄一下工作室· CCS GenAI Foundations · 考前複習· sky8697@gmail.com
CCS 生成式 AI 認證研習 · 考前精華複習 · End 28 / 28