想寫好 AI 的 prompt，但坊間技巧太散、唔知由邊學起？Claude 的母公司 Anthropic 出了一個免費的互動教學，喺 GitHub 上已累積超過 3.7 萬個 star，屬同類資源中最受歡迎之一。它唔係一堆抽象理論，而是分成 9 章、每章都有課堂加練習，讓你邊學邊試，由零建立寫 prompt 的能力。更重要的是，它由官方出品，示範的正是模型設計者眼中「好 prompt」應有的樣子。本文為你逐章拆解這個教學嘅結構、學到什麼、有什麼實例，以及點樣善用它。
這個教學是什麼？
它是 Anthropic 官方推出的「互動式 Prompt 工程教學」，目標是讓你一步步、系統地學識喺 Claude 上寫出最佳 prompt。教學分為 9 章加一個進階附錄，每章都有課堂與練習，並設有「Playground」讓你即場改 prompt、即刻睇 AI 反應，從而親身理解「改一個字」如何改變輸出。它同時有 Google Sheets 版本，對非工程背景更友善，唔使識寫程式都跟得到。教學使用的是 Claude 家族中最細、最快、最平的模型，方便你反覆練習而唔會燒錢。
為什麼值得學：由「抄 Prompt」到「識砌 Prompt」
網上流傳大量「神級 prompt 範本」，但抄返嚟一換場景就唔靈。原因是你只得結果、冇原理。這個教學嘅價值，在於教你背後嘅思路：一個 prompt 由邊幾個部件組成、每個部件解決什麼問題、常見失敗模式係點。掌握咗，你就唔再依賴別人嘅範本，而係識得因應自己嘅任務由零砌。對企業而言，這種能力可以直接複製到客服、報表、文件處理等日常流程，回報遠高於背幾條範本。
第 1 至 3 章：打好基礎
開首三章教你 prompt 的地基。第一章講「基本結構」，即一個好 prompt 應該點樣組織：角色、任務、脈絡、輸出要求各自擺喺邊。第二章教你「清晰又直接」地表達，例如唔好寫「幫我睇下」，而係明確講「請指出以下合約中三個對買方不利的條款」，減少模棱兩可。第三章教你「指派角色」，例如叫 AI 扮演資深法律顧問或財務分析師，令回應嘅語氣同深度更貼合場景。呢三章雖然基礎，但正正係大部分人忽略、卻最影響效果嘅位。
第 4 至 5 章：分開資料與指令、控制格式
中段兩章解決最常見嘅混亂。第四章教你把「資料」同「指令」分開，例如用 XML 標籤或明確分隔線包住要處理嘅內容，令 AI 唔會把你貼入嘅客戶郵件當成指令執行，這一步亦是防範惡意內容誤導（prompt injection）的基礎。第五章教你控制輸出格式，例如要求以表格、JSON 或固定段落輸出，甚至「幫 AI 起個頭」引導佢答成你想要嘅樣式。呢兩招對做自動化、要把 AI 輸出接入系統嘅場景特別重要。
第 6 至 7 章：逐步思考與用例子教
第六章教「Precognition」，即叫 AI 一步步諗（think step by step）。對複雜推理、計算或多步判斷，畀模型先寫出思考過程再落結論，準確度明顯提升，因為佢唔會急住跳去答案。第七章教「用例子」，即 few-shot：畀幾個「輸入配輸出」嘅示範，AI 就會照樣學到你想要嘅風格、格式同語氣，往往比長篇解釋更有效。實務上，一個好例子勝過十句形容詞。呢兩章係由「識用」升到「用得準」嘅關鍵。
第 8 章：避免 AI 亂噏
第八章專講點樣減少 hallucination，即 AI 作嘢、答錯又答得好肯定。教學會示範幾種做法：畀明確指示、要求 AI 引用依據、容許佢喺唔確定時直接講「我唔知」而唔好夾硬作，以及叫佢先搵證據再作答。對企業而言，呢一章直接關係到你敢唔敢信 AI 嘅輸出去做決定，尤其涉及數字、名稱、法律或醫療資訊時，更加要用呢啲技巧把關。
第 9 章：砌真實商業用的複雜 Prompt
最後一章把前面所有技巧綜合，帶你由零砌出真實商業用嘅複雜 prompt，涵蓋客服聊天機械人、法律服務，並設有財務與寫程式嘅練習。呢一章最貼近實戰：你會睇到一個完整、可用嘅 prompt 係點樣一層層砌出嚟，由角色設定、資料注入、輸出格式，到錯誤處理同邊界情況。跟完呢章，你手上就有幾個可以即刻改嚟自用嘅真實模板。
進階附錄：串接、工具、檢索
附錄「超越標準提示」介紹三項進階能力。Prompt 串接（chaining）：把一個大任務拆成多步 prompt 接力，例如先摘要、再分類、最後草擬回覆，每步都更穩定。工具使用（tool use）：讓 AI 呼叫外部工具，例如計算器或 API，去做佢自己唔擅長嘅嘢。搜尋與檢索（search & retrieval）：讓 AI 取用外部或最新資料再作答。呢部分係由「寫好一句 prompt」邁向「砌一套 AI 工作流」嘅橋樑，適合已經上手、想再深入嘅人。
點樣善用這個教學
建議按章順序做，唔好跳，因為後面章節會用到前面嘅概念。每章都做埋練習，並喺 Playground 親手試改，感受同一個 prompt 改動一兩個字後，輸出點樣變。學嘅時候可以直接用你公司嘅真實場景做練習，例如用自己嘅客戶查詢或報表需求去砌，咁學完就即刻用得著。亦可以把每章嘅重點整理成一份自己嘅「prompt 檢查清單」，日後寫 prompt 時逐項對。
常見誤區
三個最常見嘅誤區：一，只抄範本唔學原理，換場景就失靈；二，一次過塞太多要求落一個 prompt，令 AI 顧此失彼，其實應該拆步或用串接；三，唔畀例子又唔講清格式，就期望 AI 估中你心意。避開呢三點，再配合教學嘅框架，你就能穩定寫出可靠嘅 prompt。想要教學連結同我整理嘅重點筆記？歡迎前往 ai.ud.hk 了解更多 UD 的 AI 員工方案，看看如何把好嘅 prompt 能力落地到你嘅團隊工作流。
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