把聊天用對

為什麼同一個 AI，有人用起來神、有人覺得廢？差別幾乎都在提示。AI 很強，但它看不到你腦袋裡的前提——你是哪家公司、給誰看、要多正式、以前都怎麼寫。這些你沒講，它只能拿網路上最「平均」的答案給你，於是你嫌它空泛、四不像。解法不是換更貴的 AI，是把你心裡的前提用三段講出來。

第一段設定情境：交代你的角色、公司、這件事的目的與對象。例如「我是一家牙醫診所的行銷，要寫給怕看牙的上班族看」。這一句就把 AI 的用詞、專業程度、切入角度全部定調了。第二段定義任務：明確講你要它做的「動作」——是寫、是改、是分析、是列點、是比較？動詞要清楚。「幫我看一下」太模糊，「幫我把這段改寫成三個社群貼文版本」才是任務。

第三段給規則：格式、長度、語氣、要避開什麼、有沒有範例可參考。這是最多人跳過、卻最能決定成品能不能直接用的一段。「200 字內、條列三點、結尾放一句行動呼籲、不要用『您好』開頭」——這種等級的規則，AI 幾乎能一次交出可用的東西。如果你手邊有一份「以前寫得很好的範例」，直接貼給它說「照這個語氣」，比你用形容詞描述半天都準。

要記得：這是對話，不是下一次指令就結束。就算第一版有八成到位，也很正常需要再喊「第二點太官腔，改口語一點」「太長了，砍到一半」。把每次追問想成在雕，而不是重做。真正浪費時間的，是提示給得太糊、拿到一坨不能用的東西、然後整段刪掉重來。

一般聊天最大的浪費，是 AI 沒有長期記憶：這個對話你教它「我們公司語氣要活潑、報價單要附這五個欄位」，換個對話它全忘了，你又得重貼一次。Project 就是來解決這件事的——它是一個獨立的工作區，有自己的對話紀錄、自己的一套指令、自己的一批參考檔案。你把公司的背景在這裡設定「一次」，之後在這個 Project 底下開的每一個新對話，都自動繼承這些設定。

關鍵是搞懂兩個欄位的分工。常駐指令（Project instructions）是「規矩」——你希望 AI 每次都遵守的行為準則，用文字寫。例如「我們是主打親子客群的火鍋連鎖店，語氣要溫暖口語」「所有貼文結尾都要放門市地址與訂位電話」「回答一律用繁體中文、台灣用語」。它像是你對這位員工立的工作守則，每個對話開場它都會先讀一遍。

知識庫（Project knowledge）是「參考資料」——你上傳的實體檔案，讓 AI 需要時去翻。例如品牌指南 PDF、過去寫得好的貼文合集、報價單範本、產品規格表、常見問答。差別在於：指令是「你要怎麼做」，知識是「這是你該參考的素材」。想寫貼文，指令告訴它語氣與規則，知識庫給它可以引用的產品資訊與過往範例。兩個搭起來，AI 產出的東西才像「你們公司自己人寫的」。

什麼時候該開 Project？判斷準則很簡單：這件事你會重複做，而且每次都得先貼一堆一樣的背景，那就值得。固定客戶的往來、每月的社群排程、公司對外的報價與提案，都是好例子。反過來，臨時問一個小問題、只做一次的事，直接聊天就好，不用大費周章。另外資料會過期——品牌指南改版、報價調整，記得回去把知識庫的舊檔換掉，不然 AI 會拿舊資料回你。

回到這份教材一開始講的痛點：很多人把 HTML 貼進聊天、AI 改完再整段複製回去、來回十幾次，又慢又容易貼錯行。Artifact 就是這個問題的正解。當你請 AI 做一個比較完整、獨立的東西——一頁報價說明、一個活動報名表、一張流程圖、一份月報範本——它會在對話「右邊另開一個視窗」把成品直接呈現出來，你看到的是排好版、能用的成果，而不是一堆混在對話裡的程式碼或純文字。

Artifact 能放的東西很廣：文件（報告、會議紀錄、貼文、企劃，可匯出 Word／PDF／Excel／PPT）、網頁（活動頁、報名表、簡單互動示範）、表格與試算、流程圖與各種圖表（客戶進線流程、組織圖）、可互動的小工具（預算試算、報價計算機）。對非工程師來說，你不用懂它背後是什麼技術，只要描述你要什麼，它就做出一個能看、能點、能下載的成品。

真正的價值在「可迭代」。傳統做法你拿到一坨文字，想改一句得自己找、自己改；用 Artifact，你只要說「把標題改成 XX」「表格加一欄『負責人』」「顏色換成品牌的深藍」，它就只動那一處，其他保持不變。這讓修改變成一句話的事，而不是重做一份。訣竅是一次只改一件事：一次加一個功能、改一段文字，你才容易看出哪個版本對、哪裡出錯；一次塞五個要求，出問題會很難抓。

成品做好之後，右下角可以複製或下載成檔案，直接放進你的工作流程。也可以發布成公開連結分享給客戶或同事，對方不用有帳號、點開就能看甚至操作（你的對話本身仍是私密的，只有你選的那個版本會公開）。要提醒的是：發布出去的連結任何人拿到都能看，所以牽涉客戶機密或內部資料的成品，用下載、走公司內部管道分享，不要隨手公開發布。

先講為什麼要在意。很多人以為訂閱制「反正吃到飽」，其實不是——每個方案都有用量上限，超過就變慢、被限流、甚至月中就不能用。這份教材開頭那個真實案例：有人不斷把整份 HTML 貼進聊天、改完再貼回去、來回十幾次，月費 $100 的額度月中就燒光。他浪費的不只是錢，是每一趟複製貼上的時間，還有貼錯行、對錯版本的風險。省額度不是小氣，是讓同一筆錢撐更久、事情做更快。

關鍵要懂一件事：AI 每次回你，都會把「這個對話目前為止的所有內容」重新讀一遍，才生成新的回覆。這叫 context（上下文）。所以你把一份三千字的檔案貼進對話，之後每追問一句，那三千字就被重算一次；來回十次，等於那份檔案被讀了十次，錢也算了十次。長對話會越來越貴、越來越慢，就是這個原因。理解了這點，怎麼省就很直覺了：別讓同樣的內容重複佔用對話。

對應的正確做法有四個。第一，背景進 Project：公司介紹、品牌語氣、報價範本這種「每次都要用到」的東西，寫進 Project 常駐指令、或上傳到知識庫，之後每個對話自動帶著，一個字都不用重貼。第二，大檔案用附件不用貼：要 AI 讀一份長文件，直接上傳檔案或連 Google Drive，讓它「需要時去翻」，比你把全文複製進輸入框省得多。第三，對話適時重開：一件事做完了、或要換完全不同的主題，就開新對話（Claude Code 裡是 /clear），不要在同一個又臭又長的對話裡硬做，那會又貴又鈍。第四，一次問清楚：把情境、任務、規則一次給滿（就是前面「提示的基本結構」那招），一次到位勝過來回猜十次——每一次來回都在燒額度。

把它變成可以照做的日常習慣，貼在螢幕邊都行：（1）重複用到的背景 → 進 Project，不重貼。（2）長文件 → 用上傳／連雲端，不整段複製。（3）新主題、新任務 → 開新對話，別接在舊的後面。（4）需求 → 一次講清楚，別擠牙膏。（5）真的用不到的舊對話 → 讓它結束，不要什麼都塞同一個。養成這五個動作，你會發現額度突然變得很夠用，事情也做得比以前順。

先講對你有什麼用。行銷公司常常要做「這個產業現在誰在做、賣點是什麼、市場多大、有什麼趨勢」這種功課——過去是你開十幾個分頁、一篇篇讀、自己整理成一份報告，一個下午沒了。Research 就是把這整段外包給 AI：你把題目和你要的方向交代清楚，它自己去查、去比對、去彙整，最後給你一份分好段落、附上每個資訊來源連結的報告。你要做的從「蒐集」變成「驗收」。

它和一般問答差在哪？一般聊天你問一句、它答一句，答案來自它腦中的知識或一次性的搜尋。Research 是agentic（會自己行動）的：它先規劃要查哪些面向，然後跑很多輪搜尋，而且下一步查什麼，是看前一步查到什麼來決定的——查到一條線索就順著追下去、發現缺口就補查。這比較像一個會自己安排工作的研究助理，而不是一台問一句答一句的機器。過程它也會用「延伸思考」先想清楚再動手，所以報告比較有條理。

什麼時候用、什麼時候不要用，抓三條界線就好。要用 Research：答案得從多個來源拼起來、需要比較不同選項或觀點、你需要附出處的正式報告——像競品分析、供應商比價、活動場地評比、進一個新市場前的調查。不要用 Research，用一般搜尋就好：你只要一兩個明確事實（今天匯率、某公司地址、營業時間），這種動用深度研究是殺雞用牛刀，又慢又費。如果是要查你們公司內部的資料（內部文件、Slack 討論、會議紀錄），那是下一個技能點「接上公司知識庫」的守備範圍。

怎麼下指令才會跑出好報告？因為它一跑就是好幾分鐘，前面把題目寫清楚很值得。三個訣竅：（1）講清楚目標，別只說「幫我了解電動車市場」，改成「分析電動車電池市場，找出主要玩家、技術趨勢、以及會影響投資判斷的供應鏈風險」。（2）指定你要的段落結構，例如「比較三個場地，分別就交通、場地與設備、餐飲、價格四個面向」，它就會照這個架構整理。（3）給限制條件，預算範圍、時間、地區、產業，幫它把研究聚焦在對你有用的範圍。不知道怎麼問，也可以先請它「幫我把這個研究問題寫得更好」，再正式開跑。

先講痛點。公司裡最耗人的一件事，是「答案其實存在，但沒人知道在哪」——請假流程寫在某份 Google Doc、報帳規則躺在 SharePoint、某個客戶的最新狀況散在一串 Slack 對話裡。新人只能一個個問前輩，前輩被同樣的問題問到煩。知識庫搜尋（Enterprise search）就是來解決這個的：它在側邊欄多一個「詢問〔你公司名〕」的入口，你問一句，它同時去翻公司接上的各個系統，把答案彙整成一段回你，還附出處讓你點進去看全文。

它跟前面兩個技能的分工可以這樣記：Project 是你為某個工作自己建的小工作區；Research 是去外面的網路做深度調查；知識庫搜尋則是「向內」查你們公司自己的資料。官方形容它像「幫全公司預先建好、資料已經載入的一個 Project」——你不用自己上傳，管理員接好之後，全公司的人開箱就能問。它專門為「找資訊、彙整答案」調校過，比一般對話更會做這件事。

對中小企業，最有感的三個用途。（1）新人上手：把「這個系統怎麼運作」「這件事該找誰」「我們的某某政策是什麼」直接丟給它，不用一直打擾同事。（2）追專案進度：「上週主管會議做了哪些決定」「某某專案現在卡在哪」，它把散在文件和對話裡的資訊拼起來。（3）流程與政策查詢：請假、報帳、遠端工作規定這種「答案一定有、只是不知道在哪」的問題，一問就到。它會跨 SharePoint、Slack、Gmail、Google Drive 一起搜，再彙整並附上來源。

安全一定要交代清楚，這也是同事最容易擔心的點。第一，權限跟著原系統走：它只會給你「你在原本那個工具裡本來就看得到」的內容——你沒權限看的薪資表，透過它問一樣看不到，不會因為接了 AI 就外洩。第二，對話保持私密、資料不另外儲存或建索引。第三，這是Team 和 Enterprise 方案才有的功能，而且要由工作區管理員先設定（選好文件、聊天、信箱要接哪些系統），一般成員之後再各自用自己的帳號授權登入即可；免費／Pro／Max 方案沒有這個。導入時建議先接最常被問到的那幾個資料源，別一次全接。