Google Gemini 3 的提示詞設計指南，為何建議使用者從「隨興聊天模式」轉向「工程模式」？

Google 官方發布的 Gemini 3 提示詞設計指南建議使用者從隨興聊天模式轉向工程模式。隨著 AI 模型進化到具備高階推理能力，使用者需要調整提問方式，採用更精確、系統性的方法，以提升 AI 生成回覆的品質、邏輯性和準確性，並降低錯誤率。這種轉變的核心在於更結構化、更精確地與 AI 溝通。

善用結構化標籤：放棄傳統的長篇描述，改用 XML 或 Markdown 格式的標籤（如 <context>, <task>）來明確區隔背景資訊、任務目標和限制條件，使 AI 更容易理解指令。
建立代理工作流：針對複雜任務，要求 AI 在給出最終答案前，先進行邏輯分析、風險評估或擬定大綱，強制執行「思維鏈」，降低 AI 產生幻覺的機率。
少量樣本提示：提供一到兩個理想的「問題 + 答案」範例，讓模型快速掌握所需的格式、語氣和邏輯，比單純文字描述更有效。
賦予上下文脈絡：提供必要的背景資料，避免 AI 只能給出通用的回答。例如，貼上參考資料或使用前置詞標籤（如 "English:" 或 "Answer:"）來標示資料和答案區塊。
以起手式定調輸出架構：透過提供輸出範例的開頭，引導 AI 按照特定版面（如大綱、清單或表格）生成內容，讓 AI 模仿已提供的格式。
拆解複雜任務：將複雜的指令拆解為多個連續的小提示，分階段處理，並將前一步驟的輸出作為下一步驟的輸入，以提高準確度。
採用正向表述：使用正面模式，直接展示期望的行為（如「請使用主動語態」），而非指示避免的行為（如「不要使用被動語態」）。
維持「溫度 1.0」：即使處理邏輯任務，也應維持預設的溫度值 1.0，避免降低推理能力。

從隨興聊天轉向工程模式，意味著使用者需要更像工程師一樣思考，設計清晰、結構化的提示詞。這種方法不僅能提升 AI 的回覆品質，也能更有效地利用 AI 的高階推理能力，從而達到更精準、可靠的結果。

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