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課程 A · system-prompt

System Prompt 工程

給香港中學生的提示語工程課

不是背定義，而是用校園情境寫出可執行的指令。形式：寫 prompt → 沙盒跑 AI → 按評分尺打分。熱身會投到大螢幕；挑戰題鼓勵自己想，不給可抄的標準答案。

學生會做什麼

  • 把抽象概念講到人人都懂
  • 翻譯餐牌且不准 AI 加油添醋
  • 把沉悶通告改成生動口吻
  • 把「直接給答案」的家教改成「只准引導」
  • 把亂筆記變成表格／Flashcard／CSV
  • 故意誘出幻覺再拆穿、把個資打碼、寫家庭防詐騙守則

單元與會學到什麼

01

單元一：AI 引擎的底層邏輯與完美提示詞

了解 LLM 其實是「文字接龍」、Context Window、Temperature，再學會用 C-I-C-O 與 Few-shot 寫出精準指令。

知識

  • Next-token prediction：計算下一個字的概率，所以會一本正經地胡說八道（幻覺）。
  • Context Window：短期記憶有上限，對話太長會失憶。
  • Temperature：0.1–0.3 保守（翻譯、程式）；0.7–1.0 創意（腦力激盪）。
  • C-I-C-O：Context、Instruction、Constraints、Output Format。
  • Few-shot：給 1–3 個「輸入→輸出」範例，鎖死格式與口徑。
  • 負面限制：明確寫「不要做什麼」，比只寫「要做好」更有效。

任務

  • 熱身：你問過 AI 什麼？／得到預期答案嗎？
  • 用 C-I-C-O 把抽象概念講到人人都懂
  • Few-shot：用範例馴服 AI
  • 角色設定 + 結構化輸出：學生會競選宣傳
  • 確定性輸出：嚴格翻譯餐牌
  • 限制大師：用負面限制管好 AI

02

單元二：角色扮演、分隔符號與迭代優化

用 Persona 賦予靈魂、用標籤隔離資料，再用除錯思維一步步優化指令。

知識

  • Persona：角色越具體越貼題；還要設角色邊界（家教不准直接給答案）。
  • Delimiters／XML 標籤：長資料或含「請幫我」這類像指令的字，要包起來。
  • Prompt debugging：找出壞提示語的 bug，一次改一樣。
  • 防呆：找不到就寫「資料未提供」，禁止亂編。
  • 迭代優化：v2 加角色、v3 加限制、v4 加格式。

任務

  • Persona 實驗室／把沉悶通告變生動
  • 分隔符號：幾時要用標籤？
  • 把「幫倒忙」改造成「家教」
  • 資料找不到就老實說
  • v2 → v3 → v4 一步步升級
  • 創意挑戰：把乏味資料變有趣

03

單元三：教 AI 思考（推理與自我批判）

逼 AI 在給答案前先想清楚：一步步推理、多路線比較、退一步、再自己改功課。

知識

  • Chain of Thought：加「請一步步思考」，複雜題較不易掉進陷阱。
  • Tree of Thoughts：先出 3 個方案、列優缺、再按原則推薦。
  • Step-Back：先問對方真正擔心什麼，再設計策略。
  • Metacognition：先出初稿，再叫 AI 當嚴師批評自己。

任務

  • 思維鏈：逼 AI 寫 Steps
  • 多方案策略規劃
  • 退一步打大原則
  • 叫 AI 做自己的嚴師
  • 邏輯查錯機械人

04

單元四：日常學習自動化

亂筆記變學霸神器、RAG 開卷考試、定向摘要、自製會考你的溫習機械人。

知識

  • 資訊抽取 + 格式轉換：比較表、Flashcard、可匯入 Quizlet 的 CSV。
  • RAG／Grounding：只准根據你給的參考書回答，沒有就說沒有。
  • 定向摘要：指定角度（例如 DSE 考點）與長度，不要只說 summarize。
  • Stateful 互動：一次只問一題、停下來等你答、評分後再出下一題。

任務

  • 亂筆記變表格 + Flashcard
  • RAG 開卷考試
  • 長片／長文極速摘要
  • 自製互動式溫習機械人
  • 筆記變 CSV／Quizlet

05

單元五：AI 世代生存術

辨識幻覺、保護私隱、提防 Deepfake，做負責任的使用者。

知識

  • Hallucination：討好型人格，不會也會作年份與假名言。冷門事實一定要查證。
  • PII：真名、身分證、住址、密碼、校內文件不要餵模型；用代號打碼。
  • Deepfake／Voice cloning：幾秒錄音可複製聲音。與家人約定安全密語。
  • AI-Assisted ≠ AI-Generated：輔助思考可以；整篇代寫當自己的不行。

任務

  • 誘導 AI 出幻覺（再拆穿它）
  • 資料脫敏：不要與 AI 講秘密
  • 家庭安全密語演習
  • 倫理界線：輔助定代寫？
  • Deepfake 偵探：找錯處清單

這條課的好處

  • 從「會用 ChatGPT」變成「會設計指令」：同一模型，問法不同，品質差一個數量級。
  • 可遷移到任何科目：溫書、翻譯、活動文案、說服、整理筆記，方法相同。
  • 分數看得見進步：評分尺看框架是否齊、限制是否清楚、有沒有幻覺／越界。
  • 先建立正確世界觀：模型會編、會討好、會忘——後面做產品才不會被它騙。
  • 數位公民素養：私隱、詐騙、假影像、作業誠信，是用 AI 之前的底線。