16 下列哪一種情境最能展現提示工程(Prompt Engineering)的價值？
(A) 使用者輸入一個模糊的問題，AI給出一個非常確定的答案
(B) 使用者輸入一個非常具體的問題，AI 給出一個相關但不完全符合的答案
(C) 使用者輸入一個精準有架構的問題，AI 生成符合架構的答案
(D) 使用者輸入一個簡單的問題，AI 給出一個非常複雜的答案

提示工程 (Prompt Engineering) 的核心價值在於「控制力」與「可預測性」。

1. 為什麼是 (C)？ 提示工程的本質，就是透過優化輸入（Prompt）的語意、邏輯與結構，來引導大型語言模型（LLM）產出我們「預期中」的結果。

• 精準有架構的問題： 代表使用者運用了提示技巧（如：設定角色、定義輸出格式、提供範例 Few-Shot Prompting）。

• 符合架構的答案： 代表 AI 成功理解了指令限制，輸出了高品質且可直接使用的內容。

• 這正是提示工程師追求的目標：將 AI 從一個「隨機的聊天機器人」變成一個「穩定的生產力工具」。

2. 為什麼其他選項無法展現價值？

• ❌ (A) 輸入模糊，AI 給出非常確定答案：

  • 這通常是危險訊號。如果輸入模糊，AI 卻過度自信地回答，很可能是**「幻覺 (Hallucination)」**或瞎猜。這不是提示工程的功勞，而是模型的不穩定性。

• ❌ (B) 輸入具體，AI 給出不完全符合的答案：

  • 這代表提示工程失敗了，或者是模型能力不足。

• ❌ (D) 輸入簡單，AI 給出非常複雜的答案：

  • 這代表 AI 沒有抓到重點，或者過度發散。好的提示工程應該讓 AI 的回答精準對齊使用者的需求（例如：若我問簡單定義，給我簡單定義；若我問詳細分析，給我長篇報告）。

規劃師的實戰觀點：結構化提示 (Structured Prompting)

在企業導入 AI 時，我們最推崇 (C) 的情境。例如，當您希望 AI 撰寫一份「會議紀錄」時：

• 一般使用者 (Option A/D)： 輸入「幫我寫個紀錄」，AI 可能會寫出一篇散文或流水帳。

• 提示工程師 (Option C)： 會輸入：

  「你是一位專業秘書 (角色)，請根據以下逐字稿整理會議紀錄。 輸出格式要求 (架構)：

  1. 會議決策 (列點)

  2. 待辦事項 (包含負責人與期限)

  3. 下次會議時間」

唯有透過 (C) 的方式，AI 的產出才能直接整合進企業的工作流程 (Workflow) 中。