Gemini 提示詞怎麼寫？六欄結構範本與 ChatGPT 下指令的差異

Gemini 要問出可用的答案，關鍵在把「任務、背景、輸入資料、限制、輸出格式、哪裡不確定」這六件事說清楚。和 ChatGPT 比起來，兩邊的核心精神都是「具體化」，但 Gemini 預設回答比較精簡、碰到多模態輸入（圖片、文件）表現比較突出，而且需要自己明寫要求它標出不確定的地方，不能假設它會主動提醒。

Gemini 特別適合拿來做什麼

丟給 Gemini 之前，先確認任務是不是它相對擅長的方向，比較容易一次問到位：

• 整理 Google 生態相關的資料（例如搭配 Google Workspace 使用，它可以直接讀取 Docs、Sheets、Gmail 當前開著的文件內容）

• 撰寫文章草稿與 FAQ

• 改寫文字語氣（例如把正式公告改成口語說明）

• 製作比較表

• 協助程式碼撰寫與排錯

研究類的任務 Gemini 的優勢也比較明顯，但要記得在提示詞裡加一句「請附上資料來源網址」，不然它給出來的內容不一定方便查證。另外有個習慣要先知道：Gemini 預設回答傾向簡短，如果你想要的是詳細說明，一定要在提示詞裡明寫「請詳細說明」或指定字數，不然它可能三兩句就交代完。

核心結構：把提示詞拆成六欄

常見的 Gemini 提示詞整理方式，是把需求拆成六欄：任務、背景、輸入資料、限制、輸出格式、請標出需要查證之處。這六欄和 Google 官方在 Gemini for Workspace、Gemini API 文件裡強調的「角色（Persona）、工作（Task）、背景資訊（Context）、格式（Format）」四要素，核心精神是一樣的——都是要你把「誰在問、問什麼、給什麼、要什麼樣子」交代清楚，只是拆分的細度不同，六欄版本多拆出「輸入資料」和「標出不確定性」兩塊，對新手比較好照著填。

欄位	要寫什麼	沒寫會怎樣
任務	你要 AI 做什麼，動作要具體	AI 只能猜你想要什麼，答案容易跑題
背景	這份內容的用途、要給誰看	語氣和深度會對不上場合
輸入資料	實際要處理的文字、數據、檔案內容	AI 會憑空腦補內容，變成瞎掰
限制	字數、語氣、禁止寫什麼	答案可能太長、太短或犯了你的地雷
輸出格式	要表格、條列還是一段文字	格式亂，你還要自己重新整理
標出不確定之處	要求 AI 說明哪裡沒把握、建議查證	AI 會把猜測講得跟事實一樣肯定

錯誤寫法 vs 修正寫法

欄位	錯誤寫法	修正寫法
任務	「幫我寫一下」	「幫我把這段錯誤訊息整理成三個可能的原因」
背景	什麼都沒寫	「這是要給不懂技術的主管看的，用途是決定要不要外包處理」
輸出格式	「簡短回答就好」	「用表格列出，每一項不超過 30 字」
標出不確定之處	不寫	「如果某個原因你沒有把握，請明確標註『不確定』，不要直接斷定」

提示詞不是越長越好，重點是完整而不重複——六欄裡有的資訊就夠了，不用每一欄都寫一大段。

三個可以直接套用的範例

範例一：做比較表

任務：幫我整理「工具 A」和「工具 B」的比較表。 背景：我要在團隊會議上決定用哪一個，對象是非技術背景的同事。 輸入資料：（貼上兩個工具的官方說明或你整理的筆記） 限制：用一般人看得懂的詞，不要堆技術名詞。 輸出格式：表格，欄位包含「適合對象、技術門檻、常見風險、什麼情況不適合、下一步應該問的問題」。 請標出需要查證之處：如果有任何資訊你不確定或可能過時，請在那一格標註「建議查證」。

這個格式的重點是欄位要具體——「什麼情況不適合」和「下一步應該問的問題」這兩欄，會逼 AI 給出判斷而不是只列功能清單。

範例二：把說明文改寫成 Q&A

任務：把以下這段說明文改寫成問答形式的 FAQ。 背景：要放在公司內部網站，給新進員工看，語氣要親切一點。 輸入資料：（貼上原始說明文） 限制：每個問題不超過一句話，答案控制在 3 句以內。 輸出格式：Q 開頭、A 開頭交替排列。 請標出需要查證之處：如果原文裡有規定或數字你改寫時不確定有沒有變動，請標註出來。

範例三：分析圖片或文件

分析圖表、截圖、合約文件這類任務，建議先讓 AI 描述它看到的內容，不要直接跳到結論：

任務：先描述這張圖（或這份文件）裡看到的內容，再列出可能的原因與檢查方式。 背景：這是用來判斷問題出在哪裡，不是最終報告。 輸入資料：（上傳圖片或文件） 限制：先描述、再推論，不要一開始就下結論。 輸出格式：先一段描述，再用條列列出可能原因。 請標出需要查證之處：哪些判斷只是推測，請明確說明。

Gemini 和 ChatGPT 的提示詞公式差在哪

ChatGPT 常用的公式是五個元素：任務、背景、格式、限制、參考資料。寫法大致是先交代要做的任務與使用情境、對象，再指定輸出格式與限制條件，最後說明只能根據提供的參考資料回答，資料不足時要明確說明，不要自己腦補。實際下指令時，ChatGPT 使用者也習慣先寫輸出格式、用 Markdown 標題分段角色／任務／限制、複雜任務要求先列步驟再執行，字數限制要寫明確數字而不是「簡短一點」。

	Gemini（六欄）	ChatGPT（五元素）
結構重點	任務、背景、輸入資料、限制、輸出格式、標出不確定性	任務、背景、格式、限制、參考資料
官方強調方向	角色＋任務＋情境＋格式	先鎖定「輸出契約」（格式先講）
預設語氣	直接、精簡	較口語、較活潑
強項	長文分析、多模態（圖片／文件）	結構化輸出（例如 JSON）、創意寫作

兩套公式的共通點是一樣的：都要你把「用途是什麼、給誰看、要什麼格式」寫清楚，模糊的問題永遠只會得到模糊的答案。真正要調整的地方有兩個：第一是多模態輸入，Gemini 處理圖片和文件的能力比較強，直接丟圖或丟檔案給它分析，通常比你用文字轉述還有效；第二是防幻覺的寫法，Gemini 預設不會主動附來源或提醒不確定性，所以「請標出需要查證之處」這一欄最好每次都寫，而不是靠它自己意識到。

同一份提示詞直接套用在三家模型上，效果本來就會打折，比較實際的做法是針對常用任務各寫一版——Claude 用結構化標籤、ChatGPT 用 Markdown 分段、Gemini 用四要素或六欄，分別存成模板。想看 ChatGPT 那一套完整公式可以參考ChatGPT 指令怎麼下？萬用提示詞結構與工作場景範本，Claude 的角色化範本則整理在Claude 提示詞怎麼下？17組角色化範本，三家工具的整體定位差異可以參考2026 AI 工具推薦。

進階心法：提示詞是把需求說清楚的訓練，不是背口令

比起死記六欄或五元素的順序，更重要的是練習把自己的需求講清楚。幾個實際有用的技巧：

• 角色設定是提升回答品質最有效的單一技巧，告訴 AI 它現在是什麼身分（例如「你是一個只會用白話解釋技術問題的助理」）比什麼都不說效果好很多。
• 追問修正要有可判斷的標準。「寫好一點」沒有明確標準，AI 不知道怎麼改；換成「提供保守版與活潑版，各 150 字，並用表格說明適用場合」就是可以判斷對錯的指令。
• 背景資訊給太多但沒分主次，AI 反而會失焦。用「優先序寫法」會比較穩：「最重要的是 A，其次是 B，如果篇幅允許再考慮 C」。
• 其他常用技巧還有 Few-shot（給 2-3 個參考範例讓 AI 照著學）、Chain of Thought（要求一步步思考再給答案）、分段式提問、明寫禁止事項。
• 如果某類任務你每週都要問，值得花時間建立模板：先選出高頻任務，針對不同模型各寫一版，實際跑五次記錄穩不穩定，再存成模板重複使用。
• 比較實際的分工方式是研究資料用 Gemini、結構化輸出用 ChatGPT、寫作潤稿用 Claude，各取所長而不是硬要一個工具打天下。

如果想讓 AI 幫你反過來把提示詞寫得更好，可以參考Meta Prompting是什麼？3招讓AI幫你把提示詞寫好。

風險提醒：這些情況一定要回查官方來源

兩個提醒無論用 Gemini 還是 ChatGPT 都適用。第一，不要把身分證號、密碼、病歷、客戶名單、內部文件、未公開財務資料、驗證碼、API key、完整 log 裡的 token 這類東西貼進對話框；真的要描述類似情境，改貼遮罩後的片段，或只描述欄位結構與錯誤訊息就好。第二，AI 回答不等於已查證的事實。可以在提示詞最後固定加一句「如果不確定請明確說『我不確定』或『建議查證』，不要捏造答案」，養成三層查核習慣：先用常識判斷合不合理、再快速搜尋交叉確認、涉及法規、醫療、財務這類高風險決策一定要回查官方來源，不能只信模型輸出。更完整的查證做法可以看AI 幻覺怎麼辦？3 種查證做法與指令模板，資料安全方面則可以參考用 AI 工具會不會洩漏公司資料？。