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mindmap
root((CLEAR))
((簡潔明瞭 Concise))
((邏輯條理 Logical))
((清楚明確 Explicit))
((彈性調整 Adaptive))
((反思改善 Reflective))
簡潔明瞭 Concise：提示詞需要簡潔有力，且明確容易了解。需要去除許多多餘不必要的贅字以及敘述，以利AI模型得以更聚焦於主要需要生成的內容焦點上；再者，用字精準精確也非常重要，如此方才能讓AI模型確切將使用者腦海中抽象的概念，生成具象的內容。
Examples:
❌ 錯誤範例（描述含糊且用字不精確）："請生成一張漂亮的圖片，上面有一些人，他們在戶外看起來很開心，周圍有樹和一些其他東西，整體氛圍很棒。 "
✅ 正確範例（簡潔、具體且用字精準）：“生成一張圖片，描繪一群人在許多綠色樹木環繞、陽光充足的公園裡，微笑著進行野餐。
邏輯條理 Logical：提示詞需要條理分明、上下邏輯連貫。如此能讓AI模型理解整體問題、以及對應的情境、背景，以及整體問題各項元素間的關聯性，最終方才得以產出精準、精確且邏輯連貫的生成內容。
Examples:
❌ 錯誤範例："請幫我分析市場趨勢，還有消費者行為，另外，競爭對手的優勢也幫我看看，我想知道行銷策略該怎麼調整。"
✅ 正確範例："請針對以下三個面向進行市場分析：1. 當前市場趨勢；2. 消費者行為模式；3. 主要競爭對手的優勢與劣勢，並且最後，請根據上述分析結果，提出適合的行銷策略建議。 "
清楚明確 Explicit：提示詞需要包含清楚、明確的生成輸出的需求與規格。下提示詞時，若能精準且清楚的說明預期產出的內容之需求、規格、範疇，較能降低超乎預期或不相關結果的可能性。
Examples:
❌錯誤範例（數量與規格不明確）："幫我想一些有創意的廣告標語。”
✅正確範例（清楚標明數量與字數限制）："請提供 5個 有創意的廣告標語，每個標語限制在 15字以內。"
彈性調整 Adaptive：撰寫提示詞時，需充分考量不同AI模型的特性，並具備彈性與適應能力，以便根據模型的回應效果進行適當調整與優化。此處所指的彈性與適應性是指，使用者要透過嘗試運用不同的提示詞結構、用詞選擇、創意與隨機性的調整參數設定，以利在生成內容上的創造力與聚焦程度之間取得平衡。同時，還需調整AI模型的回應，使其符合每項任務的特定需求。
Examples:
🔎 任務場景：生成一段介紹「品牌A」的新產品的行銷文案。
🎯 需求目標：
❌ 錯誤範例（缺乏彈性與適應性，未考量模型特性與生成需求）："請幫我寫品牌A新產品的介紹文。"
✅ 正確範例（具彈性與適應性，考慮模型特性與任務需求）：請撰寫品牌A新產品的行銷文案，包含以下要求：1. 突出產品特色與獨特賣點、2. 文字風格需具創意且聚焦於產品優勢、3. 提供3個不超過50字的版本，以便比較與選擇。"
反思改善Reflective：不斷地透過下指令、判斷生成內容進行分析與思考，並進一步改善調整提示詞。反思提示是 CLEAR 框架的最後一個元素，強調持續反思、評估與進化，扮演著提示詞工程技能中的關鍵角色。採取反思性觀點能幫助使用者根據判斷、鑒賞、與評估生成結果與回饋，檢視目前使用之AI模型的生成表現，並嘗試進一步探索可改善之處，並調整自己提示詞指令以及使用方法。這種思維方式對於在不斷變化的AI領域中保持競爭力與適應力至關重要。養成反思的習慣，分析AI生成的內容，並將能把所獲得的洞見與知能應用於未來的提示詞設計思考上，持續優化各式生成效果。
Reference: Lo, L. S. (2023). The CLEAR path: A framework for enhancing information literacy through prompt engineering. The Journal of Academic Librarianship, 49(4). doi:10.1016/j.acalib.2023.102720
（請4/18上課前、5/2下課後各做一次）