優秀提示詞的必備要素

隨著生成式AI越來越強，我認為提示詞會隨著AI對你的了解逐漸沒那麼重要，但有時太簡單的提示詞AI回答的內容可能還是會有不到位的情形，下面紀錄一下目前優秀的提示詞要素要包含哪些。

在 AI（特別是像 ChatGPT 這種大型語言模型）互動時，**優秀的提示詞（Prompt）**應該具備幾個核心要素，才能讓 AI 輸出更精準、符合需求的內容：

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優秀提示詞的必備要素

1. 明確的角色/身份設定（Role / Persona）

   • 指定 AI 扮演的角色，例如「你是專業投資顧問」、「你是 ISO 27001 稽核員」。

   • 這能讓 AI 用合適的口吻與思維邏輯回答。

2. 清楚的任務目標（Task / Goal）

   • 明確說明你希望 AI 幫你完成什麼，例如「幫我整理一份 Excel 範本」、「請產生一篇國中會考風格的作文」。

   • 避免模糊的要求（如「幫我寫一篇文章」），改成具體目標（如「寫一篇500字，主題是環保，三段式結構」）。

3. 具體的輸入內容或背景（Context / Input）

   • 提供必要的背景資料（文件、表格、案例、場景）。

   • 例如：「這是137項ESG條目的原始資料，請整理成表格」。

4. 明確的限制與格式（Constraints / Format）

   • 字數限制、語言、格式需求。

   • 例如：「請用表格呈現，欄位包含『項目』『風險』『稽核方法』」、「字數約300字」。

5. 風格與語氣（Style / Tone）

   • 指定文風或專業程度。

   • 例如：「以專業顧問語氣」、「用輕鬆口吻」、「模仿商業報告格式」。

6. 範例或參考（Examples）

   • 提供一小段範例，AI 可以依樣發揮。

   • 例如：「以下是我之前寫的文章段落，請延續這種寫法」。

7. 輸出檢驗標準（Evaluation Criteria）

   • 指明什麼情況下輸出算是「好答案」。

   • 例如：「需包含三個重點、每個重點都要有例子」。

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一個完整優秀提示詞的範例

你是一名ISO 27001 資訊安全稽核員。
請根據以下部門的資產清單（附表格），幫我整理成一份稽核檢查表，格式需為 Excel：

• 欄位包含「控制項編號」「資產名稱」「風險」「稽核問題」「查核方式」。

• 每個控制項至少提出 2 個稽核問題。

• 用正式專業語氣。

• 最後加上一段「風險整體評估」的摘要（約300字）。

100 天的堅持：我與 Speak App 的英文練習之旅

 今年四月的某次工作週報上，主管提到了一件事——未來可能會有美國子公司的查核工作，建議大家加強英文。雖然並不是硬性要求，公司也在對外招募具備語言能力的同事，但這句話像是一個開關，讓我突然下定決心要開始行動。

其實，過去我偶爾會在 YouTube 上看一些英文學習的影片，但從未真正投入練習。這次，我決定嘗試 Speak App。它結合了 AI 功能，能針對我不熟悉的詞句進行反覆練習；我選在 5 月 1 日這個好記的日子開始（付費前還有 7 天試用），直到今天，已經整整 100 天。

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為什麼從旅遊英文開始？

我選擇的第一個主題是旅遊英文，原因很直接——2024 年去沖繩旅遊時，我曾經遺失錢包。那次經驗讓我深刻感受到語言能力的不足。當時 AI 工具的應用還不普及，溝通困難的壓力成為一種陰影，也成了我這次學習的推力。

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從卡卡到順暢

剛開始時，我的英文程度大概在 A1。
練習約兩個月後，我發現自己在口語表達上不再那麼卡頓；到了第三個月，我甚至覺得自己每天的練習量，比學生時期多了好幾倍——當年我沒補過習，英文練習時間少得可憐。

更有趣的是，我現在的口語流暢度似乎比女兒還好，而她可是從幼兒園到國一都有補習英文。

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花費與收穫

從花費來看，Speak 一年的費用約 3000 多元，比一般補習班一個月 3000 多元要划算得多。但差別是，Speak 必須全靠自己安排時間並持續練習，沒有人盯著你上課。對我來說，因為有明確目標，所以能持之以恆。

即使未來不會被派去查核海外子公司，我也希望有一天在旅遊時，能不依賴翻譯工具，自在地用英文交流。

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數據化的力量

目前，我的程度已經從 A1 進步到 A2。
我的目標是每天練習 30 分鐘，實際由 AI 統計的平均時間約為 19 分鐘/天。這些數據不僅讓我更清楚自己的學習節奏，也成了推動我每天打開 App 的小動力。

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回顧這 100 天，收穫不僅是語言能力的提升，還有每天與自己約定並完成目標的成就感。學習英文，對我來說已經不再只是應付工作的可能需求，而是一個能讓自己在任何地方都更自在的能力。

使用python撈取檔案清單

 以下是AI提供python代碼撈取檔案清單，在撈取整個硬碟時如D槽，輸入方式不一樣，需要以D:\\呈現，相關解答也是由AI提供，在除錯方面相當即時。

AI講解錯誤的原因:

在字串的結尾 \" 被 Python 當作是 逃逸字元（escaped quote），導致 字串結尾的引號無法正確解析，造成語法錯誤（SyntaxError: unterminated string literal）。

撈取檔案清單的代碼:(撈取36萬筆清單大概5分鐘以內)

import os

import pandas as pd

from datetime import datetime

# 掃描的來源資料夾（可修改）

scan_dir = r"D:\\"

# 存檔的目的資料夾（可修改）

save_dir = r"C:\資料"

# 取得來源資料夾的最後一層名稱（作為檔名的一部分）

last_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(scan_dir))

# 儲存檔案資訊

file_data = []

# 遍歷所有子資料夾與檔案

for foldername, subfolders, filenames in os.walk(scan_dir):

    for filename in filenames:

        filepath = os.path.join(foldername, filename)

        try:

            stat = os.stat(filepath)

            file_info = {

                "檔名": filename,

                "路徑": filepath,

                "大小": stat.st_size,

                "修改時間": datetime.fromtimestamp(stat.st_mtime),

                "建立時間": datetime.fromtimestamp(stat.st_ctime),

                "授權時間": datetime.fromtimestamp(stat.st_atime),

                "資料夾": foldername,

                "檔案格式": os.path.splitext(filename)[1].lower()

            }

            file_data.append(file_info)

        except Exception as e:

            print(f"無法讀取檔案：{filepath}，錯誤：{e}")

# 轉為 DataFrame

df = pd.DataFrame(file_data)

# 組合 Excel 輸出檔案完整路徑

output_file = os.path.join(save_dir, f"檔案清單_{last_folder_name}.xlsx")

# 匯出 Excel

df.to_excel(output_file, index=False)

print(f"✅ 匯出完成：{output_file}")

將含有數據的條列訊息丟給不同AI處理_結果gpt險勝

今天將100多列的訊息分別丟給chatgpt、gemini、grok、claude處理，讓他們針對每一個敘述分類並將數據以另外一欄列出。

• gemini無法生成excel
• grok無法分欄顯示(全擠在一欄用,分開)
• calude在產生過程中算是這幾個中分類最好，抓取的數據也是最符合我要的，但在下載時無法下載(白搭)
• chatgpt分類的方式不是最好，而且會有掉訊息的情況，同樣的內容只有gpt會這樣，詢問gpt提出要以txt檔作為來源訊息，以txt提供後，沒有掉訊息的情形發生。

以下是詢問GPT為什麼會需要txt檔做為來源訊息的回覆。

這是個非常好的問題，原因可以從 記憶體限制（token 限制） 和 格式辨識效率 兩個面向來解釋：

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✅ 一、記憶體限制（token 限制）

每次你和 GPT 對話時，整段輸入（包括你的提問和我們的回應）都會消耗「token」（類似字元數）。目前 GPT-4o 雖然上限很高（約 128,000 tokens），但仍有以下幾個問題：

1. 每段資料會累加消耗記憶體：例如你貼入 100 多筆條列訊息，每筆都可能是幾十個 token，加總起來可能就超過幾萬 token，很快接近或超出模型記憶容量。

2. 超過記憶範圍時會導致無法完整理解或漏讀內容：模型可能忽略尾段、遺漏細節，或無法正確抓取所有結構。

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✅ 二、文字格式（text file）處理更穩定

使用純文字檔的原因：

1. 結構清楚、格式一致：貼在對話框中的條列訊息常因排版（如縮排、符號、斷行）不一致，造成辨識混亂。

2. 易於批次讀取與轉換表格：文字檔能夠讓模型視為一個整體資料集合，用來進行結構分析、提取欄位、分類等動作會更準確、效率更高。

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✅ 三、補充：為什麼會突然「需要文字檔」？

並非 GPT「只能」處理文字檔，而是當條列數量過多時：

• 貼在對話框中的資料會「變得難以解析」或「容易遺漏資訊」

• 用文字檔可以直接導入成檔案處理模式，提高正確率並保留完整內容

• 特別是在你需要「整理成表格」、「分類」或「導出 Excel」這種結構化任務時，提供 .txt 會幫助我們更精準處理每一項資料

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✅ 總結

原因	說明
記憶體限制	條列數量一多，很快耗盡 token 配額，導致處理不全
結構清晰性	對話框排版不一，文字檔格式更清楚、易讀取
處理效率	大量資料需要一次讀入與解析，使用檔案最穩定
可擴充性	後續若需分類、轉換格式、匯出 Excel，文字檔利於自動處理

雲端平台 Python 與地端（本機）Python 主要差異

今天請AI幫忙寫爬蟲程式，但資料未下載到資料夾中，後來才發現使用雲端python與地端python會有差異，原本地端可以運行的程式在雲端要執行同樣效果則須作些許修改。不過在家裡，目前還是會以雲端python執行，雖然在公司無法使用雲端python，但以快速及使用者介面，雲端python還是較令人感到舒適。

以下為AI解釋雲端平台 Python 與地端（本機）Python 差異:

雲端平台 Python 與地端（本機）Python 主要差異在於運行環境、資源存取、安全性與使用情境等。以下以表格與說明進行比較：

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📊 差異比較表

項目	雲端平台 Python	地端（本機）Python
運行環境	遠端伺服器（如 Google Colab, AWS, Azure, GCP 等）	安裝在本機電腦
計算資源	可使用 GPU/TPU、高階 CPU（通常需付費）	受限於本機硬體效能
環境管理	已安裝大部分常用套件，免安裝或用 pip 安裝即可	需自行建立虛擬環境、安裝套件
檔案存取	存取雲端硬碟或需上傳/掛載資料（如 Google Drive）	可直接存取本機硬碟
網路限制	通常網路開放，但會有安全機制（像 Colab 限制下載目錄）	完全依照本機防火牆與網路設定
持久性	執行環境可能會重置、檔案不易保存	檔案永久保留（除非手動刪除）
安全性	雲端平台需授權存取雲端硬碟、API 等，資料可能需加密	較能掌控安全性與隱私風險
效能彈性	可依需求彈性擴充（如升級至 Colab Pro）	升級需更換或擴充硬體
操作介面	通常為 Jupyter Notebook（網頁介面）	可使用 Jupyter、VS Code、PyCharm 等
適用情境	資源密集任務、合作開發、快速原型設計	資料保密性高、需本機存取、長期開發

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💡 簡要說明

✅ 雲端平台適合：

• 使用者沒有強大硬體但需要跑 AI 模型或大量運算。

• 學術研究、教學、團隊共享專案（如使用 Google Colab）。

• 開發階段、快速測試各種函式與套件。

✅ 地端 Python 適合：

• 資料存放於本機，或需進行大量本地檔案操作。

• 工作環境有嚴格的資訊安全規範。

• 長期開發、部署自有應用程式（如自動化腳本、桌面應用）。

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如果你目前使用 Colab 執行 Python 程式，但發現無法存取 C:\ 這種本機路徑，這正是因為程式實際是跑在 Google 的雲端伺服器上，而非你自己的電腦。

需要本機操作時，你可選擇安裝如 Anaconda、Python + VS Code 或 Jupyter Notebook 在自己電腦上使用。

付費版GPT真的贏Gemini嗎？實際測試分享

今天嘗試請GPT以Python處理三個檔案的資料比對與合併，但付費版GPT給出的代碼卻無法順利執行。於是我轉向Gemini，以相同的提問詞詢問，卻意外發現Gemini所提供的代碼相當精確且更具效率。以我自己目前對Python淺顯的理解，也能看出Gemini所提供的程式碼相對高階且較有優化，邏輯清晰、架構明確。後來我回頭請GPT針對這兩段代碼進行比較，GPT也同意Gemini的方案更具效率與優勢，這點讓我感覺到GPT在程式生成的能力上仍有一些進步空間，期待GPT未來能持續提升品質，更精確地滿足使用者的需求。

以下是詢問GPT兩者差異回覆的內容

功能/邏輯點	你提供的版本(gemini)	我的版本(GPT)
檔案讀取	使用 try-except 包裝，有錯誤處理	沒有包裝，若檔案不存在會直接錯誤
資料前處理	明確轉換 datetime，並加註說明	有轉換，但說明較簡略
合併邏輯	A→B→C 三步驟清晰，欄位更有註解	相同邏輯，但直接寫死欄位選擇，較精簡
欄位名稱檢查	附有對欄位格式的說明與假設	假設用戶已知並匹配正確欄位
欄位過濾與排序	明確指定 output_columns，有邏輯順序	相同，但未顯示中文註解
錯誤處理	包含 read 與 to_excel 的錯誤處理	無錯誤處理（預設成功）
彈性設計	有封裝為函式、支援參數設定	一次性執行程式，不適合模組化
Dummy 資料產生	有產生模擬資料供測試	無產生測試資料，需用戶上傳

以下代碼沒給予真實的路徑時仍然可以用代碼中的例子產出，相當不錯的方式

import pandas as pd

def reconcile_procurement_data(file_a_path, file_b_path, file_c_path, output_excel_path):

    """

    Reconciles procurement, goods receipt, and un-storaged receipt data.

    Args:

        file_a_path (str): Path to the "請採購明細" (Purchase Request Details) Excel file.

        file_b_path (str): Path to the "進料收貨入庫明細" (Goods Received and Stored Details) Excel file.

        file_c_path (str): Path to the "已收貨未入庫明細" (Goods Received Not Yet Stored Details) Excel file.

        output_excel_path (str): Path to save the reconciled Excel file.

    """

    # --- 1. Load Data ---

    try:

        df_a = pd.read_excel(file_a_path)

        df_b = pd.read_excel(file_b_path)

        df_c = pd.read_excel(file_c_path)

    except FileNotFoundError as e:

        print(f"Error: One of the input files was not found. Please check the paths. {e}")

        return

    except Exception as e:

        print(f"An error occurred while reading the Excel files: {e}")

        return

    # Standardize column names for easier merging (adjust these if your actual column names differ)

    # File A (請採購明細) expected columns: '請購部門', '請購單號', '採購單號', '料號', '採購日期'

    # File B (進料收貨入庫明細) expected columns: '採購單號', '料號', '收貨日期', '收貨單號', '異動單號', '異動項次', '數量', '送貨單號', '檢驗日期', '檢驗結果'

    # File C (已收貨未入庫明細) expected columns: '異動單號', '異動項次', '異動日期'

    # Ensure date columns are in datetime format for calculations

    df_a['採購日期'] = pd.to_datetime(df_a['採購日期'])

    df_b['收貨日期'] = pd.to_datetime(df_b['收貨日期'])

    df_c['異動日期'] = pd.to_datetime(df_c['異動日期'])

    # --- 2. Step 1: Match A with B ---

    # Merge df_a and df_b on '採購單號' and '料號'

    # We use a left merge to keep all records from df_a and add matching info from df_b.

    # Since one purchase order can have multiple receipts, this will correctly result in

    # multiple rows for a single purchase order if it has multiple receipts.

    merged_ab = pd.merge(

        df_a[['請購部門', '請購單號', '採購單號', '料號', '採購日期']],

        df_b[['採購單號', '料號', '收貨日期', '收貨單號', '異動單號', '異動項次', '數量', '送貨單號', '檢驗日期', '檢驗結果']],

        on=['採購單號', '料號'],

        how='left'

    )

    # --- 3. Step 2: Match with C ---

    # Merge the result from step 1 with df_c on '異動單號' and '異動項次'

    final_merged_df = pd.merge(

        merged_ab,

        df_c[['異動單號', '異動項次', '異動日期']],

        on=['異動單號', '異動項次'],

        how='left'

    )

    # --- 4. Step 3: Filter by Date Difference ---

    # Calculate the difference in days between '收貨日期' and '採購日期'

    final_merged_df['日期差異'] = (final_merged_df['收貨日期'] - final_merged_df['採購日期']).dt.days

    # Filter for records where the difference is greater than 7 days

    discrepancy_df = final_merged_df[abs(final_merged_df['日期差異']) > 7].copy() # Using abs to catch both earlier and later receipts

    # --- 5. Export to Excel ---

    # Select the required columns for export

    output_columns = [

        '請購部門', '請購單號', '採購單號', '料號', '採購日期',

        '收貨日期', '收貨單號', '異動單號', '異動項次', '數量',

        '送貨單號', '檢驗日期', '檢驗結果', '異動日期', '日期差異'

    ]

    discrepancy_df = discrepancy_df[output_columns]

    try:

        discrepancy_df.to_excel(output_excel_path, index=False)

        print(f"Successfully exported {len(discrepancy_df)} records to '{output_excel_path}' where the date difference is more than 7 days.")

    except Exception as e:

        print(f"An error occurred while writing the Excel file: {e}")

# --- Usage Example ---

if __name__ == "__main__":

    # Create dummy data for demonstration (replace with your actual file paths)

    # Ensure these dummy files reflect the actual column names you're using.

    # For simplicity, I'm assuming English column names in the dummy data and mapping them

    # to the Chinese names expected by the function. You should use the exact Chinese

    # column names in your actual Excel files.

    # Dummy File A: 請採購明細

    data_a = {

        '請購部門': ['RD', 'Sales', 'HR', 'RD', 'Sales'],

        '請購單號': ['REQ001', 'REQ002', 'REQ003', 'REQ004', 'REQ005'],

        '採購單號': ['PO001', 'PO002', 'PO003', 'PO004', 'PO001'],

        '料號': ['ITEM001', 'ITEM002', 'ITEM003', 'ITEM001', 'ITEM002'],

        '採購日期': ['2025-01-01', '2025-01-05', '2025-01-10', '2025-02-01', '2025-01-05']

    }

    df_a_dummy = pd.DataFrame(data_a)

    df_a_dummy.to_excel("請採購明細.xlsx", index=False)

    # Dummy File B: 進料收貨入庫明細

    data_b = {

        '採購單號': ['PO001', 'PO002', 'PO003', 'PO004', 'PO001', 'PO002'],

        '料號': ['ITEM001', 'ITEM002', 'ITEM003', 'ITEM001', 'ITEM001', 'ITEM002'],

        '收貨日期': ['2025-01-07', '2025-01-15', '2025-01-12', '2025-02-15', '2025-01-20', '2025-01-10'], # PO001/ITEM001 has two receipts, one within 7 days, one outside

        '收貨單號': ['RCV001', 'RCV002', 'RCV003', 'RCV004', 'RCV005', 'RCV006'],

        '異動單號': ['TRN001', 'TRN002', 'TRN003', 'TRN004', 'TRN005', 'TRN006'],

        '異動項次': [1, 1, 1, 1, 2, 2],

        '數量': [10, 5, 20, 8, 12, 6],

        '送貨單號': ['DLV001', 'DLV002', 'DLV003', 'DLV004', 'DLV005', 'DLV006'],

        '檢驗日期': ['2025-01-07', '2025-01-15', '2025-01-12', '2025-02-15', '2025-01-20', '2025-01-10'],

        '檢驗結果': ['OK', 'OK', 'OK', 'NG', 'OK', 'OK']

    }

    df_b_dummy = pd.DataFrame(data_b)

    df_b_dummy.to_excel("進料收貨入庫明細.xlsx", index=False)

    # Dummy File C: 已收貨未入庫明細

    data_c = {

        '異動單號': ['TRN001', 'TRN002', 'TRN003', 'TRN004', 'TRN005', 'TRN006'],

        '異動項次': [1, 1, 1, 1, 2, 2],

        '異動日期': ['2025-01-08', '2025-01-16', '2025-01-13', '2025-02-16', '2025-01-21', '2025-01-11']

    }

    df_c_dummy = pd.DataFrame(data_c)

    df_c_dummy.to_excel("已收貨未入庫明細.xlsx", index=False)

    # Define your file paths

    file_a = "請採購明細.xlsx"

    file_b = "進料收貨入庫明細.xlsx"

    file_c = "已收貨未入庫明細.xlsx"

    output_file = "採購收貨日期差異報告.xlsx"

    # Run the reconciliation

    reconcile_procurement_data(file_a, file_b, file_c, output_file)

AI x Python：提升效率的超強組合

6月12日參加了「AI與Python協作課程」，透過這次實作課，我更深入了解Python實務上的運用方式。雖然課程時間有限，內容以實作為主，較少涉及基礎理論的講解，但幸好我之前自學過VBA及一些Python的基本概念，因此更能快速理解講師的操作示範。特別是講師展示如何搭配AI快速完成Python代碼，更讓我感覺到自己也有能力運用AI快速完成符合個人需求的程式。像這次使用AI撰寫Python爬蟲抓取股價資料，非常迅速就完成，而之前透過AI產生的VBA爬蟲程式卻未能順利運行，這也讓我對於Python在爬蟲方面的強大效能有了更深刻的印象。

回想幾年前初學Python時都是在本機安裝環境後使用，這次講師示範了Google Colaboratory，透過線上環境直接撰寫Python程式，不須額外安裝本機環境，省去不少麻煩。此外，講師介紹的Google Workspace Marketplace（類似手機上的應用程式商店），提供各式實用工具的整合功能，也拓展了我的視野。透過線上服務結合AI使用Python，讓我在非程式專業領域的工作，也能快速上手與運用。未來無論是在工作效率提升上，或是個人日常需求如爬蟲、檔案分類等任務，將變得更加便利與容易。

下面是我用ai給予的代碼run股價的畫面。

google colaboratory_web_python