隨著AI尤其是大型語言模型（LLM）的快速普及，如何與AI有效溝通成為使用者與開發者的必修課。此篇文章系統性介紹「提示語工程」（Prompt Engineering）這一關鍵技術，從基本概念、撰寫技巧，到多種框架實作，協助讀者建立高品質AI輸出的能力。
提示語工程的核心原則，需具備五大核心條件：
- 清晰具體（Be Clear and Specific）
- 提供上下文（Provide Context）
- 指定格式（Specify Format）
- 加入範例（Use Examples）
- 分解複雜任務（Break Down Tasks）
使用Chain-of-Thought技術引導模型展開推理，避免模糊問題，並透過語氣控制、反覆實驗與語言正向化來提升AI回應品質，根據使用者需求設定語氣與風格，如親切、幽默、專業等，提升回應適用性與親和力。文章也整理出多種適用於不同領域與任務的Prompt架構，包括：CLEAR框架、RTGO框架、CO-STAR框架、CLEVER框架
篇文提供的不只是技術技巧，更是一套設計思維。透過提示語框架與語言優化方法，讓AI回應不再流於制式，而是能真實對應使用情境與商業需求。對內容創作者、行銷從業者、AI工程師、教育工作者等而言，Prompt Engineering是一項即學即用、提升產能與品質的關鍵技能。
