課程總覽
📚 內容摘要
一份全面的進階指南，透過結構化邏輯與精確指令掌握人工智慧。課程涵蓋結構框架（CO-STAR）、少樣本學習、思維鏈推理、輸出格式限制（JSON/Markdown），以及提示系統管理，以解決如人工智慧幻覺和低品質邏輯輸出等問題。
透過實施結構化框架與邏輯推理鏈，掌握從對話式人工智慧互動過渡到嚴謹提示工程的技巧，確保結果可預測且高保真。
🎯 學習目標
- 建構結構框架： 解構並應用 CO-STAR 方法，創造高精度指令，消除人工智慧偏移與幻覺。
- 實踐進階推理： 利用思維鏈（CoT）與任務分解，引導模型完成複雜的多步邏輯推演。
- 強制技術限制： 精通使用 JSON/Markdown 模式與負面提示，實現精確的輸出控制，打造可程式解析的人工智慧回應。
- 自動化提示系統： 建立模組化提示資料庫，並運用元提示技術，將人工智慧視為自我優化的提示架構師。
🔹 第一課：結構框架與大語言模型的邏輯
概要： 本課標誌著從隨意的人工智慧互動轉向嚴謹的提示工程，打破大語言模型「類似人類」的錯覺。學員將學習將大語言模型視為機率引擎，並實作 CO-STAR 框架（情境、目標、風格、語氣、受眾、回應），為所有人工智慧行為建立邏輯「骨架」。 學習成果：
- 分析大語言模型的機率本質，理解為何結構化輸入優於對話式文字。
- 解構並應用 CO-STAR 框架各組件，創造高保真、複雜的提示。
- 区分模糊的對話請求與工程級結構框架。
- 建立基礎結構，降低人工智慧幻覺與輸出變異。
- 準備後續課程中進階「上下文學習」技術所需的邏輯支架。
🔹 第二課：少樣本學習與上下文模式匹配
概要： 從宏觀邏輯轉向微觀精準，本模組探討「上下文學習」。參與者將學習如何透過少樣本提示，利用大語言模型的模式識別能力，以「黃金範例」實現特定風格轉換及嚴格遵守資料架構。 學習成果：
- 辨別零樣本、單樣本與少樣本提示策略的差異。
- 建構高品質、無歧義的範例，以減少模型幻覺。
- 應用風格轉換技術，模仿特定品牌語調與寫作風格。
- 使用模式匹配執行精確的資料格式化任務，輸出 JSON 與 XML。
- 分析提示效能，判斷模仿是否不足以處理複雜邏輯。
🔹 第三課：思維鏈推理與複雜任務分解
概要： 本節重點從風格模仿轉向「邏輯透明度」。學員將探索思維鏈（CoT）推理，提升數學與邏輯題目的準確性，並學習將龐大、高風險的指令分解為可管理的序列子提示。 學習成果：
- 解釋「讓我們一步步思考」背後的詞元預測機制及其對準確性的影響。
- 透過在提示內提供明確的邏輯示範，手動設計思維鏈提示。
- 運用垂直與水平任務分解，將多層次專案拆解為子提示。
- 通過審核生成的推理鏈，識別並排除人工智慧輸出中的邏輯謬誤。
- 建構模組化提示序列，將前一邏輯步驟的輸出傳遞至下一階段。
🔹 第四課：精確輸出控制與限制管理
概要： 本課聚焦於「人工智慧作為函數」，教授學員如何將原始推理轉化為結構化、機器可讀的智能。內容涵蓋強制執行 JSON/Markdown 模式、使用邊界標記，以及應用負面提示以消除對話冗餘。 學習成果：
- 定義並實作嚴格的 JSON 與 Markdown 模式，確保輸出 100% 可程式解析。
- 使用負面提示技術，消除對話冗餘與人工智慧「閒聊」。
- 建構多層限制，防止報告中虛構不存在的數據點。
- 應用邊界分隔符，區分推理步驟與最終結構化交付內容。
- 評估高風險提示工程中創造自由與結構嚴謹之間的權衡。
🔹 第五課：元提示與系統性提示管理
概要： 最後一課從個別提示撰寫轉向系統架構。學員將學習建立模組化、變數化的模板，並運用元提示——利用人工智慧自身來架構與優化指令——同時建立專業的版本控制與資料庫管理。 學習成果：
- 掌握模組化設計：將複雜提示拆解為可重用、變數化的模板，實現可擴展且可重複的工作流程。
- 實施元提示技術：利用人工智慧模型自動架構、產生與優化高性能系統指令。
- 建立迭代測試協議：應用系統化測試與版本控制，確保提示更新具有一致的邏輯與輸出品質。
- 建立專業提示資料庫：建構並組織一個結構化資源庫，涵蓋各種企業與創意用途的優化提示。