你不是不會寫 Prompt，是還沒決定要它做什麼

你打開 AI，打了一句「幫我寫一份 X 產品的市場分析」。它回你三千字，架構完整、段落工整、每一句都對。但你讀完的感覺是：這跟隨便一家顧問公司的公版沒兩樣，換個產品名也能用。

第一反應大概是：我的提示詞是不是寫得不夠好？要不要先給它一個角色、加幾個範例、規定輸出格式？

我試過那些。有用，但用處不大。真正的問題在更前面——你交出去的那一刻，自己還沒想清楚要拿這份分析去做什麼決定。它只好給你一份「什麼決定都能配」的分析，那就是公版。

寫提示詞是把話講精準的手藝，網路上到處有範本。定義任務是想清楚自己要什麼，這件事沒有人能替你做。任務還是糊的，提示詞再漂亮，出來的也只是包裝精美的糊。

提示詞技巧    把話講精準      人人學得會
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任務定義      想清楚要什麼    沒人能替你做

先問自己：我現在在哪個階段

我的習慣是打字前停五秒，判斷這件事處於哪一個階段。四個階段，四種完全不同的交辦方式：

多數人卡在第一列：明明還在思考階段，卻下了執行階段的指令。想法還沒成形就叫它寫完整報告，它當然只能交一份四平八穩的東西。它不知道你要什麼，你自己也還不知道。

反過來的錯也有。方向早就定了，你還在跟它「討論看看」，一來一往燒掉半小時，最後產出的還是第一輪就能做的東西。

判斷階段有個很簡單的方法：你能不能用一句話說出「這個成品拿去要解決什麼問題」？說得出來，你在決定或執行。說不出來，你在思考或探索，先別叫它產出東西。

把它當資深同事，不是實習生

幾年前的模型需要你手把手教：分幾段、什麼語氣、要不要加表情符號，少交代一步就亂猜。那個時期養成的習慣叫微管理。

現在的模型不需要這樣了。你不會教一個資深同事怎麼排表格，你會告訴他背景是什麼、有哪些素材可以用、哪些線不能踩、做到什麼程度算完成，剩下的交給他判斷。

資深同事有個特點：他會挑戰你的內容，但不會質疑你的意圖。你說「幫我做競品分析」，他不會問「你確定要做嗎」，他會直接做，用他猜的方式。你的意圖給得越模糊，他猜的成分就越多，出來的東西就越像公版。這不是他能力差，是你沒給他猜以外的選擇。

所以「定義任務」其實只是一件事：把你腦中的意圖，講到一個資深同事不用猜就能開工的程度。五格 Brief那篇會把這件事拆成五個格子。

動手做

如果你手上正好有一件事想交給 AI，但說不清楚要什麼，交辦之前先貼這段。它會先判斷你在哪個階段，再用對應的方式回應，而不是直接吐成品：

在你動手之前，先幫我判斷這件事處於哪一個階段，並只用該階段的方式回應我：
- 思考階段（我連問題都還沒釐清）：不要產出成品，反過來問我三到五個問題，把我的想法逼清楚。
- 探索階段（問題清楚，還在看有哪些可能）：列出三到五個選項，每個附代價與取捨，不要替我選。
- 決定階段（選項都在，要收斂）：先問我用什麼判準，再照判準評估，給一個建議並說明理由。
- 執行階段（方向已定）：照我給的規格做，做完列出你自己驗過哪些點。
判斷依據：我能不能一句話說出這個成品要解決什麼問題。判斷完先告訴我你認為是哪個階段、為什麼，等我確認再往下。
我的事情是：（貼上）

已經很清楚要什麼、只是產出不理想的，直接去填五格 Brief。想被徹底問到沒有假設為止的，讓 AI 拷問你那篇有一套現成的做法。

做對了會有幾個跡象。AI 回你的第一句不是成品，是問題或選項——代表它認出你還在前兩個階段。你會被它問到一個自己沒想過的點。到了執行階段，你給的指令裡自然會有「這要拿去解決什麼」那一句。最後，產出讀起來換個公司名就不能用了，因為它是為你的問題做的。

還有一個五分鐘的小練習：找一件你最近對 AI 產出不滿意的事，回頭看當時的第一句指令。那時候你能一句話說出這個成品要解決什麼問題嗎？多半不能。那就是問題所在，不是提示詞。

產出空洞的時候，先懷疑任務沒定義，再懷疑提示詞。一句話說不出成品要解決什麼，就先別叫它產出。意圖是你唯一得自己給的東西，其他的它都能猜——但猜出來的，就是公版。

站內延伸

• 想把想清楚的東西寫成交辦單 → 五格 Brief
• 探索階段要比較幾個方案 → 找方法AI 方案比較
• 想要一個做好的起手式 → 找工具助手上手包

來源： 四階段是我自己交辦工作多年整理出來的分類，不是引用哪個公開框架。