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Google這本68頁提示詞手冊，才是Gemini 3 Pro 的完整體「附官方內功心法」
Gemini 3 Pro 必須是最近最熱門的話題。昨天在一個大佬的留言區看到有幾個人留言說：「Gemini 3 Pro 老理解錯意思」。
我想可能不是它理解不了，是我們表達得不夠清楚。
如果只能推薦一份關於Gemini 3 Pro 的進階指南，我會毫不猶豫地選擇這篇：Google官方68 頁提示詞工程手冊。
它解決了一個最核心的問題：如何讓AI 精準理解你的意圖，不再「胡言亂語」。
很多時候，你覺得Gemini 3 Pro 不好用，其實是因為你沒掌握那把「鑰匙」。這份文檔裡藏著讓AI 智商翻倍的秘密。
我為你提煉了手冊中的十大核心心法。文末附電子書正本下載地址，建議先馬後看。
十條最重要的提示工程“心法”
1. 展示範例：告訴模型“照這個樣子做”
(One-shot / Few-shot)
解釋： 這是最重要、最強大的教學工具。與其只給模型指令，不如直接給它看你想要的格式和風格的完成範例。模型會模仿你提供的模式來產生結果。
操作：
- 提供一個（單次提示，One-shot）或多個（幾個提示，Few-shot）高品質的輸入/輸出範例。
- 注意：如果你在做分類任務（例如：情緒是「正面」還是「負面」），請務必打亂範例中類別的順序，防止模型只是記住順序，而不是真正學會分類。
2. 保持簡潔明了：要有明確的訊息
解釋： 提示應該簡潔、清晰、易於理解。如果提示對你來說已經很困惑了，那麼模型也可能會感到困惑。避免使用複雜的字詞或提供與任務無關的不必要資訊。
操作：
- 使用描述具體行動的動詞來指導模型（例如：提取、分類、生成、總結）。
- 不好： “我現在在紐約，和兩個三歲的孩子一起，告訴我一些好地方。”
- 更好： 「扮演一名旅行向導。描述一些適合三歲孩子遊玩的紐約曼哈頓的好地方」。
3. 具體說明你想要什麼結果
解釋： 對模型的期望輸出要具體、明確。不要只給一個籠統的指令，要給出具體的細節要求，這樣能幫助模型集中註意力，提高整體準確性。
操作：
- 不： “寫一篇關於遊戲機的部落格文章。”
- 要做： 「產生一篇3 個段落的部落格文章，內容關於5 個頂級遊戲機。文章必須是資訊豐富且引人入勝的，並以對話式的風格寫成」。
4. 優先使用“要做什麼”，少說“不要做什麼”
解釋： 盡量使用正向的指導性指令（告訴模型應該做什麼），而不是負面的限制（告訴模型不應該做什麼）。這與我們自己溝通的時候偏好正面指令的習慣一致。
操作：
- 指示優先： 清楚說明你想要的結果（例如：「只討論遊戲機、製造商、年份和總銷售量」）。
- 限制次之： 限制（例如：「不要列出遊戲名稱」）僅在特定情況下使用，例如涉及安全、清晰度或嚴格的格式要求時。
5. 為模型設定身份和背景（角色、情境提示）
解釋： 給模型一個“人設”或“背景”，這能幫助它以正確的語氣、風格和專業知識來回答問題。
操作：
- 角色提示： 賦予模型一個身份（例如：「我希望你扮演一位幽默的旅行向導」）。
- 情境提示： 提供與任務相關的具體背景資訊（例如：「情境：你正在為一個關於80 年代復古街機遊戲的部落格寫文章」）。
- 這就像給演員一個劇本和角色說明，確保他們的表演符合預期。
6. 引導模型逐步思考（思維鏈CoT 與回退提示）
解釋： 對於複雜的任務（例如推理、數學題或程式碼生成），不要直接要求模型給答案，而是要求它「一步一步地思考」。這能提高複雜問題的準確性。
操作：
- 思考鏈(CoT)： 在提示末尾加上
讓我們一步一步地思考。 - 回退提示(Step-back)： 鼓勵模型先思考一個更一般、更抽象的原則或問題，然後利用這個啟動的背景知識來解決具體的任務，從而提高洞察力。
- 注意： 推理任務通常也可以直接告訴模型
你在推理。
7. 嘗試結構化輸出格式（使用JSON 或XML）
解釋： 對於資料擷取、分類或排序等非創意性任務，要求模型傳回結構化格式（如JSON 或XML）的資料。
操作：
- 要求返回JSON 格式最大的好處是：它強制模型創建結構，並且可以極大地限制模型胡編亂造（限制幻覺）。
- 如果輸出被截斷導致JSON 無效，可以使用像json-repair 這樣的工具來嘗試自動修復。
8. 調整配置來控制“創造力”
解釋： 提示工程不僅是寫好提示詞，還需要調整模型的「旋鈕」來控制輸出的隨機性和多樣性。
操作：
- 低溫(0 - 0.2)： 適用於需要確定性、事實性或嚴格邏輯的任務（如數學題或資料擷取）。
- 高溫度(0.9)： 適用於需要多樣性或創造性的任務（如寫故事或腦力激盪）。
- 注意：其實像Gemini ，我們日常對話時，這個是不可見也不可調整的，大模型會自己根據情況進行調整。
9. 明確控制回答的長度
解釋： 控制模型生成文字的長度，可以節省運算資源、提高速度並降低成本。
操作：
- 在模型配置中設定最大Token 限制。
- 在提示中明確要求（如：「用一則推文的長度解釋量子物理學」）。
10. 詳細記錄每一次嘗試
解釋： 提示工程是一個迭代的過程，你需要不斷嘗試和最佳化。像科學家做實驗一樣，你需要完整記錄所有細節，這樣你才能學習、調試，並在未來再次使用。
操作：
- 記錄內容包括：提示的名稱和目標、使用的模型版本、完整的提示文字、所有的配置以及輸出結果。
- 使用結構化的方式（如表格）來管理這些記錄，以便在模型更新或需要重新測試時，可以輕鬆追溯。
資料下載
《Prompt Engineering》Google官方手冊下載地址：https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering （許良學AI）