喂喂喂!各位同學仔,又係神隊友「AI 好奇豆」🌱 出動嘅時間!
歡迎打開AI 馴獸師筆記 🐉!AI 就好似一隻潛力無限但聽唔明人話嘅怪獸,如果你淨係識大叫『幫我做功課』,佢實會暴走亂答!喺呢個專欄,我哋會教你『AI 溝通心理學』,分享點樣用精準嘅語言、語境同框架,去馴服你手頭上嘅 AI 神獸。學識呢啲招數,AI 以後就對你貼貼服服,指邊打邊!
你有冇試過叫 AI 幫你寫篇中史 Essay,或者諗個學會活動橋段,結果佢畀返一堆「阿媽係女人」嘅廢話,或者完全唔啱中學生用嘅老套答案?你可能會覺得:「車!啲人講到 AI 咁勁,原來咁蠢㗎!」
其實 AI 唔蠢,蠢嘅可能係你嘅指令(Prompt)太單薄!
其實 AI 唔蠢,蠢嘅可能係你嘅指令(Prompt)太單薄!2026 年,科技巨頭 Anthropic(Claude 嘅開發商)同 Google 都提出咗一個進階概念——「Context Engineering(語境工程)」。今日好奇豆就教你點樣由「普通玩家」升級做「AI 溝通大師」!
🤷♂️ 點解 AI 會答錯?因為佢「估錯」你嘅潛台詞!
平時我哋同人傾偈,中間有好多「隱藏語境(Context)」。例如你同同學講「聽日溫書呀」,對方自然知係溫下星期考嗰科,去圖書館溫。但如果你同 AI 講「幫我寫篇關於環保嘅文章」,AI 個腦入面係一片空白嘅:
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寫畀邊個睇?小學生定係大學教授?
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用咩語氣?搞笑定係嚴肅?
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重點係講冰川融化,定係香港嘅膠袋徵費?
寫畀邊個睇?小學生定係大學教授?
用咩語氣?搞笑定係嚴肅?
重點係講冰川融化,定係香港嘅膠袋徵費?
當 AI 唔知呢啲「背景資訊」,佢就只能夠畀一個最保守、最悶嘅「罐頭答案」。
當 AI 唔知「背景資訊」,佢就只能夠畀一個最保守、最悶嘅「罐頭答案」。
🏗 咩係「Context Engineering(語境工程)」?
以前我哋學 Prompt Engineering(提示詞工程),重點係「點樣寫一句好嘅指令」。但來到 2026 年,Anthropic 同 Google 強調嘅「Context Engineering」,係指「為 AI 設計一個完整嘅資訊環境」。即係話,你唔單止要畀「指令」,仲要畀「身份」、「背景」、「參考資料」同埋「規則」。
根據 Anthropic 嘅官方教學,一個完美嘅 Prompt 應該包含以下三個層次 :
1. Foundation(基礎語境):你係邊個?寫畀邊個睇?
❌ 弱雞 Prompt: 幫我寫篇環保演講辭。
✅ 語境 Prompt: 「你現在是一位充滿熱誠的香港中五學生(設定角色)。你需要為下星期的早會準備一篇 3 分鐘的演講辭,呼籲全校師生減少使用即棄餐具(目標聽眾與目的)。語氣要幽默、貼地,能引起中學生共鳴(設定語氣)。」
2. Structure(結構與資料):畀 Reference 佢抄!
AI 係超級學霸,你畀資料佢,佢就識分析!Anthropic 建議可以將參考資料(如文章、數據、過往功課)直接貼畀 AI 。
✅ 語境 Prompt: 「請根據以下這篇我昨天寫的週記(貼上文章),以及這份香港環保署的數據(貼上數據),來構思你的演講內容。」
3. Execution(執行與規則):劃定界線,防止 AI 亂作!
Google 嘅教學指出,一定要畀 AI 清晰嘅格式同限制 。
✅ 語境 Prompt: 「規則:1. 字數限制在 500 字以內。2. 必須包含一個關於『買珍珠奶茶唔記得帶環保飲管』的搞笑情境。3. 結尾要有一個有力的 Call to action(呼籲)。」
當你畀夠足夠嘅「語境」,AI 絕對可以交出一份令你嘩一聲嘅大作!
💡 好奇豆終極提示:
下次覺得 AI 答得差,唔好即刻放棄!試下用 XML 標籤(例如 <背景>、<規則>、<參考資料>)將你嘅 Context 分門別類餵畀 AI 。當你畀夠足夠嘅「語境」,AI 絕對可以交出一份令你嘩一聲嘅大作!
今晚做功課試下加多兩句 Context 畀 AI 啦!留言話畀豆豆知效果差幾遠!我哋下次見!👋
AI 就好似一隻潛力無限但聽唔明人話嘅怪獸,喺呢個專欄,好奇豆會教你『AI 溝通心理學』,分享點樣用精準嘅語言、語境同框架,去馴服你手頭上嘅 AI 神獸。
AI好奇豆
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