LLM 生成式 AI 的使用關鍵在於如何撰寫好的提示詞（Prompt），今天來分享一些實用的 Prompt 工程技巧。
基礎設定技巧
1. 明確定義角色
設定專業角色可以獲得更專業的回答：
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你是一位資深的後端工程師，請幫我檢視這段程式碼的問題
2. 提供詳細上下文
給予充分的背景資訊和限制條件：
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我正在開發一個電商網站，使用 Node.js 和 MongoDB，
需要實作購物車功能，要考慮併發處理...
3. 指定輸出格式
明確要求輸出的格式可以獲得更結構化的回答：
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請用以下格式回答：
- 主要問題：
- 解決方案：
- 程式碼範例：
進階技巧
1. 分步驟引導
將複雜問題拆解成多個步驟：
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1. 首先分析目前的程式架構
2. 找出效能瓶頸
3. 提供優化建議
2. 設定限制條件
明確指出限制可以獲得更符合需求的回答：
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- 只使用 Python 標準函式庫
- 需要考慮記憶體使用量
- 執行時間要在 O(n) 內
3. 要求多個方案
請 AI 提供不同角度的解決方案：
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請提供 3 種不同的實作方式，並比較各自的優缺點
實用範例
程式碼重構
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請幫我重構這段程式碼，注重：
1. 可讀性
2. 維護性
3. 效能優化
並說明每個改動的理由
Debug 協助
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這是錯誤訊息和相關程式碼，請：
1. 分析可能的原因
2. 提供修復建議
3. 預防類似問題的最佳實踐
注意事項
- 保持精確性：提示詞越精確，回答就越符合需求
- 循序漸進：複雜問題可以分多次對話來完成
- 適時反饋：根據 AI 的回答適當調整提示詞
- 驗證結果：不要完全依賴 AI 的回答，需要自行驗證
結語
好的 Prompt 工程技巧可以大幅提升與 AI 互動的效率。透過上述技巧，我們可以更好地利用 AI 來協助開發工作。但要記住，AI 是輔助工具，最終還是需要依靠開發者的專業判斷。
持續學習和實踐這些技巧，相信能夠更好地運用 AI 工具，提升開發效率！