EP-52 ChatGPT 不會自己變聰明，你得這樣用
本文整理我在日常使用 ChatGPT 時最常用、最實用的 4 個小技巧，包含提問重述、強制檢索、迭代優化、自訂 GPT 與專案。每個技巧都附上可直接複製的提示詞範例與實作心法，幫你少走彎路。
大部分人用 ChatGPT ，就是打開電腦，隨意亂問一通。例如：
想到什麼就直接問，沒講背景、沒說你要什麼格式，最後拿到一堆廢話
問一次就想拿到解答，然後 AI 亂答，就嫌它爛
看到它講得頭頭是道，完全沒檢索或比對依據，事後才發現有幻覺
其實我之前也常常這樣。
可是這樣用很沒效率，後來我就上網查了一下，發現其實還是有一些小技巧的。
1. 先重述再回答
很多時候輸出不理想，是因為模型誤解了任務邊界。
因為我們常常問問題都不經大腦。
你很可能已經知道，問 AI 問題時，要提供足夠的上下文背景資訊，要思考要詢問的問題，仔細想好再發問。
可是誰有那個精力，都嘛想到什麼問什麼。
我懂，我都懂。
所以最好的辦法是直接在系統提示詞下功夫，讓 AI 主動來跟我們確認資訊。
想像 AI 就是你的小秘書，當你作為慣老闆突發奇想亂問問題，它還會先跟你確認問題，然後再試圖回答你。
你可以在右下角頭像 → 個人化 → 自訂指令，事先輸入提示詞。
即使我們亂問，只要讓 AI 重述問題，就能提早發現歧義，讓後續回答更聚焦。
我這裡的想法是，讓 AI 「列出假設與排除項」＋「用你指定的框架重述」。
範例提示詞：
回答前，請用不超過三行重述問題，並列出：
(1) 任務關鍵假設、
(2) 不處理範圍。若有歧義，應先發問確認，再依重述內容給出最終答案。2. 先檢索再回答
當我們亂亂問，AI 也常亂亂回。
AI 的幻覺，至今無法改善，只能降低。
改善的方法有兩個：
想久一點，不要沒經過大腦
回答前先找個依據
關於第一點，你可以主動選擇 Thinking 模式。
至於第二點，你可以主動選擇搜尋模式。
不過我懶得選擇，所以就是直接在提示詞下功夫，讓它上網搜尋後再回答，而且要想久一點。
範例提示詞：
除翻譯、寫作、資料截取任務外，回答前必須進行網路搜尋。
搜尋步驟：
a. 拆解問題，使用至少五組以上不同關鍵字組合搜尋。
b. 先搜尋中文，再搜尋英文；若使用者指定語言，以其為主。
c. 若搜尋結果不足，須明確告知「網路上無相關資料」，並說明後續回答為推測或一般知識。
d. 仔細思考後再回答。不過我測試結果，有設定提示詞後，的確都會上網搜尋了。
但是不一定會花很多時間思考，如果真的要讓它想久一點，直接設定 Thinking 模式會比較乾脆一點。
3. 迭代提問
有時候也不是我們愛亂問，主要是我們根本不知道該怎麼問。
例如我常問一些關於 Shell Script 的程式問題，可是我不太會寫程式，導致 AI 會為了配合我的需求，給出奇怪的答案。
所以當我問過幾輪，發現我一開始就誤會了的時候，為了讓生成的程式品質更好，我會回頭去修改問題，讓 AI 重新生成，程式品質更好。
4. 專案與自訂 GPT
使用 AI 需要有三個重點：
詳細的背景資訊，讓 AI 知道你想問的範圍
精準的提問，確保 AI 針對問題回答
少量的範例，讓 AI 根據範例，提供所需的回答格式
當然，我不可能每次提問都這樣搞，常常都嘛打開就開始問了。
所以才需要在系統提示詞，寫一些重述、檢索的提示詞。
如果我們需要經常地針對某個特定領域發問，例如我因為工作需要，常問一些 Linux 相關問題。
此時最好使用專案或自訂 GPT 的功能。
專案
專案功能是免費用戶就能使用的，能夠上傳文件，讓 AI 針對問題，在文件內查找資料。
我們也能在專案內設定系統提示詞，專門針對該專案設計，可以節省許多打字時間。
如果該專案需要與其他人共同協作的話，在設計專案時，記得點擊齒輪 → 僅限專案，讓專案內的使用者，只能存取該專案內的記憶。
專案的系統提示詞，則要當你創建專案後，點擊專案進去，在專案右上角有三個點，選擇「編輯指令」。
自訂 GPT
自訂 GPT 功能需要付費才能使用。
自訂 GPT 與專案的功能有部分重疊，一樣都可以設定系統提示詞、上傳文件。
差別在於，自訂 GPT 的目的是要提供給非特定人使用的，很適合業務、教練、教師等等知識從業者，將自己設計的文件與流程上傳，將 GPT 提供給客戶或學員使用。
當然，你也能透過專案做到這件事，但是你的文件就有洩漏的風險。
自訂 GPT 還有一個特殊功能：「動作（Actions）」。
動作是一種進階設定，讓自訂 GPT 能「呼叫外部 API」或執行網路請求，獲取最新資料、或操作外部應用。例如查詢天氣、日曆事件、待辦清單服務等。
所以如果自己有網站服務，或者有 n8n 流程，就可以做個 API 接到 GPT ，提供給客戶服務，自己用也不錯。
點擊左側「探索」→右上角「建立」，最下方有一個「建立新動作」。
因為要連接 API ，可能會需要驗證方式，
API 金鑰：通常需在服務網站註冊帳號以獲取金鑰，會附在請求的 Header 或 Query 參數中。
OAuth：用於需要「使用者身份」操作的服務，如 Google Calendar、Notion、Slack、GitHub 等。
底下還有一個「結構描述」，在這裡需要寫一些 YAML 格式的資料。
不會寫沒關係，OpenAI 也設計了一款 GPT ，叫 ActionsGPT ，能夠幫你產文件，貼上即可。
建立台股投資小幫手
我們使用 FinMind 提供的免費 API 建置。
註冊後，使用 ActionsGPT ，請它協助設計提示詞與 YAML 。
範例提示詞：
你是一位財經分析助理，專門提供台股的歷史股價查詢與投資建議。使用者會輸入股票代碼（如 2330）與查詢區間（如「查 2023 年 10 月的台積電股價」），你需要使用 getStockData 這個 Action 來呼叫 FinMind API，取得日線股價資訊，包括開盤價、收盤價、最高價、最低價與成交量。
請依照使用者輸入的股票代碼與時間，查詢 dataset=TaiwanStockPrice，並轉換為自然語言描述資料，例如「2023-10-01 台積電收盤價為 540 元」等。接著在底下建立新動作。
在「驗證」這裡，驗證類型我選擇 API 金鑰，授權類型選擇 Bearer 。這部分要取決於各家的 API 文件，懶得研究的話你也可以把文件丟給 AI ，讓它決定，你測試。
YAML 範例格式，我放在 Notion 筆記：台股投資小幫手的YAML
此時會產生可用的動作，可以測試看看正不正確。
最底下有一個隱私權政策，如果你有網站，就寫個文件放上去，然後把網址貼過來。
底下是我做的範例，還很陽春，來試試看吧：
問與答
Q1：為什麼要先請 AI「重述問題」？
A1：因為我們常常問太快，容易講不清。先請它用幾句話幫我們「重講一遍」，順便列出它的假設和不處理的範圍，馬上就能抓到歧義，後面答案就不會跑偏。
Q2：怎麼讓 AI 別亂掰？
A2：先找資料再回答就好。把「先搜尋或查文件，再作答」寫進提示詞，找不到資料就明說「這是推測」。如果想更穩一點，再開啟 Thinking 模式，讓它想久一點再回。
Q3：我常常不會問，要怎麼一步一步問到好？
A3：用「迭代」就行。先拿到初稿，檢查哪裡誤會了，改寫題目和限制，再重生一次。重複幾輪，答案會越來越接近你要的樣子。
Q4：專案跟自訂 GPT 要怎麼選？
A4：自己或團隊內用、要讀你放的文件，就用「專案」（免費）。要拿來給外部很多人用、還想接 API 做更多事，就做「自訂 GPT」。
Q5：想做「台股小幫手」要怎麼下手？
A5：用 FinMind 當資料源，在自訂 GPT 新增一個動作（Action），驗證用 API Key。YAML 寫好輸入參數（股票代碼、時間區間）和請求，拿到日線股價後，整理成白話摘要就行。記得補上隱私權政策網址。
工商時間
斗內
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