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第一天我們解鎖了 AI 的工作介面。
今天把它變成一條可重複、可除錯、可複用的工作流——
用四要素寫對、用三輪節奏改好、用兩個工具把它存起來。
好的 Prompt 不是試出來的， 是寫出來的。
AI 不會主動補你沒說的事——你省略的每個細節，
AI 都會用「平均值」填補，給你最通用、最無特色的結果。
不是「聽過」，而是「離開教室就能套到本週工作上」。
你不需要每次都寫全四個要素，
但每個寫不好的 Prompt，幾乎都是少了其中一個。
格式 AI 自己決定。
語氣 AI 選最通用的。
長度 AI 寫到它覺得夠。
每次結果都不同，無法複用。
格式直接貼用。
語氣符合情境。
長度不多不少。
同個 Prompt 可以穩定複用。
角色＝廚師類型／任務＝菜名／限制＝過敏原／格式＝裝盤方式—— 你說得越清楚，端出來的菜越接近你要的。
設了角色，AI 切換到對應的詞彙、語感、判斷標準—— 這是同一個模型，只是進入了不同腦袋。
× 「我想要⋯⋯」
× 「請幫忙⋯⋯」
★ 「請將以下會議記錄改寫成可寄客戶的正式摘要。」
「不超過 150 字、不用『很多』『大家』這類模糊詞、 不寫過度客套的開場白、避免提到競品。」
它選的格式往往不是你要的，於是你要重貼、重排、重做格式—— 所有的「改了很久」幾乎都從這裡開始。
選格式，本質是選「這份輸出最後要被貼進哪裡」。
最佳實務：2–5 個例子。太少沒有規律，太多 AI 容易死板複製。 選你最想要的那種結果當例子——AI 模仿的就是它「看到的最好那版」。
註：CoT 會讓輸出變長變慢——只用在需要推理的任務。 只是要產一段文字的場合不需要，那只是浪費 token。
用四要素改寫 10 個工作常用的指令， 至少做出 2 種輸出格式（建議：表格 + Email）。
這就是 PRAC 1.1「組合台」的前置作業。 把 mini-prac 1/2/3 全跑完，下午直接帶素材進工具。
第一次的輸出幾乎從來不是最好的。
讓每一輪對話都比上一輪更接近你要的結果。
先學會診斷問題類型，才能精準修—— 不是每次都需要重寫整個 Prompt，往往只要補一行就夠。
v1 → v2 補的是方向，v2 → v3 補的是品質，v3 存檔變模板—— 三輪修的不是同類問題，每輪解決的是不同層級的失敗。
任務：把 1 小時活動復盤錄音轉成可匯入 Asana 的 JSON 待辦。 Lina 的三輪修正都跳過了「先對」——直接追求格式與數量，於是 AI 開始編造會議裡根本沒講的事。
把同一個 Prompt 連跑 3 次，比較穩定度—— 如果三次結果差很大，不是 AI 在變動，是你的限制條件還不夠多。
選一個你最常用的工作任務， 做 3 輪 Prompt 優化並記錄差異—— 這份紀錄就是你自己的除錯指南。
下午用 PRAC 1.1 組合台 + PRAC 1.2 健診器，
把上午寫好的 Prompt 全部掛上去跑一次。
公式背在腦子裡叫「概念」，
公式變成填空表叫「習慣」。今天我們把它變成你的 muscle memory。
四欄填好 → 點組合 → AI 直接產出可寄出的信。 換場景時只改「任務 + 限制」具體內容，骨架不動。
組合台幫你寫出 Prompt，
健診器幫你體檢它——找出最薄弱的環節，並給你修法。
每個案例都附評估指標（rubric）+ 變體挑戰—— 跑完一個案例，你會發現同一個健診器能搬到任何產業。
D02 的 Prompt 還是「每次都要貼一遍」。
D03 我們把它升級成 GPTs / Claude Project 的 System Prompt，
變成永久的個人 AI 助手。
今天你帶走了四要素 + 三輪節奏 + 兩個工具——
明天我們把它們組裝成你的第一個專屬 AI 助手。