10秒搶先快速瞭解以下這篇文章的重點內容
善用AI技術與有效應用其實只需要拿出我們人類與生俱來的 “溝通能力”！？
而這個再簡單也不過的溝通能力，到了2025年的這個AI時代，突然轉變爲一個全球關注且尤其是在職場急需的技術，而這個技術在今天還有一個專有名詞：「提示工程(Prompt Engineering)」！
且所謂提示工程(Prompt Engineering)就是如何跟 AI「說話」，核心做法是提供清晰任務、充分背景、可參考範例，並善用角色扮演、限制條件..
為什麼現在人人都會需要學習提示工程(Prompt Engineering)？
還記得前陣子馬偕醫院被駭客 CrazyHunter 勒索的新聞嗎？2025年的臺灣到全球，各行各業都在用 AI 提升效率，就連駭客都進化了！Imperva 的預測指出，2025 年將出現「AI 超級駭客工具」，只要輸入公司名稱，AI 就會自動發動攻擊。現在不瞭解 AI，不只工作效率低落，連身家財產都可能被 AI 偷走！
但好險AI其實沒有那麼遙不可及，且我們跟AI真的只有一段話的距離，而那段話現在還有一個專有名詞就是：「提示工程(Prompt Engineering)」。
什麼是提示工程(Prompt Engineering)？
小蔡 (沒學過提示工程)：「AI，寫一篇牛肉麵IG推廣貼文。」
AI (隨便亂寫)：「今天吃的牛肉麵真好吃！#美食 #牛肉麵」
蔡阿達 (提示工程師)：「您現在是台灣18~35歲年輕人中最知名的美食部落客，請用輕鬆幽默的口吻，寫一篇約 200 字的牛肉麵臉書貼文，目標讀者是熱愛街頭美食的年輕人。強調湯頭濃郁、風味獨特且唇齒留香…」的結果是：
簡單來說，提示工程(Prompt Engineering)就是學習如何跟 AI「溝通」，讓AI聽懂我們的需求，產出我們想要的結果。如 Nvidia 執行長黃仁勳說的，AI 的時代已經來臨。未來，企業IT部門將轉型為類似 Agentic AI 的HR部門，重點在於維護、培養和優化數位代理，並將它們應用於企業內部，提升營運效率。今後不會寫程式、不懂技術都沒關係，但您絕對不能不會提示工程(Prompt Engineering)。
以上有關提示工程(Prompt Engineering)相關介紹、前言參考新聞報導如下：
一、CTIMES/SmartAuto - IEEE 公佈 2025 年五大科技預測：人工智慧普及化、無人機服務崛起
報導連結：https://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2501161601DJ.shtml
報導重點：IEEE 預測 2025 年大型語言模型 (LLM) 將成為人工智慧的主流，企業將會利用開源社群和雲端服務提供的工具來有效利用 LLM，其中包括 整合提示工程(Prompt Engineering)的 LLM 解決方案。
二、iThome - Nvidia 揭露 2025 年 Agentic AI 戰略，不只建構三層式架構助企業加速應用落地，還要建立代理型 AI 生態系
報導連結：https://www.ithome.com.tw/news/167045
報導重點：Nvidia 提出 Agentic AI 的概念，這是一種結合 LLM、機器學習模型和基於規則的系統，可以自動執行各種任務。提示工程(Prompt Engineering) 在 Agentic AI 的開發和應用中扮演著重要的角色。
三、Imperva - 2025 年應用程式安全大膽預測
報導連結：https://www.gaia.net/tc/news_detail/2/263
報導重點：Imperva 預測 2025 年生成式 AI 驅動的超級駭客工具將會出現，提示工程(Prompt Engineering)也可能成為駭客攻擊的新目標，例如 提示詞注入攻擊。
四、Yahoo奇摩新聞 - Intellicon AI 幫助企業傳產自建 AI Agents 完成千萬天使輪增資
報導連結：https://bit.ly/3Qj6cCL
報導重點：新創公司 Intellicon AI 推出 AI 代理管理平台，幫助企業自建 AI Agents，加速進入「AI 人機協作」的運作模式。提示工程 (Prompt Engineering) AI Agents 開發和應用中不可或缺的一環。
面對瀏覽器，是否不知道怎麼開始著手進行提示工程？
真的很高興我們終於來到 “想像力就是你的超能力” 時代！而且現在若真想要駕馭AI與實現我們的想像力，只需要試著清楚輸入、說出我們的期待，也就是「提示工程(Prompt Engineering)」！
大多數人對 AI 的結果抱保留態度，不確定 AI 內容是否正確的原因，主要也是因人們輸入不夠明確，更不要說給予範圍、足夠多元的參考資料。短短一句話，簡單一個提問或期待，就要 AI 能夠產生出100%正確或甚至長篇大論，本來就會有點強AI所難…
而這個時候，若希望知道如何給予明確的指示、參考資料，就是需要進一步瞭解「提示工程(Prompt Engineering)」！1
一目暸然提示工程入門新手村須知：
- 提示工程(Prompt Engineering)內容結構要清晰、明確：
- 任務 (Task)： 你要AI做什麼？（例：寫一篇IG貼文）
- 情境 (Context)： 給AI背景資訊，越多越好！（例：目標讀者是18~35歲年輕人、產品特色是湯頭濃郁）
- 參考 (References)： 給AI範例，讓他知道你要什麼風格！（例：參考這篇美食部落格文章）
- 提示 peompr 要像跟朋友講話：
- 別客套： AI沒情緒，不用說「請」、「謝謝」。
- 要具體： 給AI越多細節，他就越不需要猜測或產生所謂的幻覺。
- 善用角色扮演： 讓AI扮演專家，結果更專業！
- 例：「您是專跑甜點咖啡館的美食部落客，請…」
- 給AI設限： 避免AI腦洞太開，太 Over, 範圍要設好！
- 例：「寫一篇200字的招呼語」、「避免使用行話、專業術語」
- 不會一次到位？沒關係，慢慢疊加！
- 先下簡單指令，不滿意再慢慢修改、增加細節。
- 把複雜任務拆小塊： AI比較不會出槌！
- 例：與其問「全球氣候變遷的原因、影響、解決方法」，不如分開問。
- 召喚AI提示工程(Prompt Engineering)小幫手： 如果真的卡關，請AI幫你優化咒語！
- 問：「我現在想要 “xxxxxx” ，請問我要怎麼進行提示工程(Prompt Engineering)，有辦法產生出我所想要的結果。」*這篇文章的最後還有最終解決方案..
而有關上述實際操作流程，也可以參考以下這段影片。而這段影片中有提到的 “提示詞標籤” 用法，就是上述提到的「PROMPT」。
加映圖片提示工程(Prompt Engineering)新手村生成公式：
想請AI盡可能畫出想要的畫面？一個新手村推薦的提示工程(Prompt Engineering)公式是：主體 + 描述 + 風格
- 主體 (Subject)： 畫什麼？(例：貓咪、太空船)
- 描述 (Description)： 牠在幹嘛？周圍有什麼？(例：貓咪在沙灘上曬太陽、太空船在宇宙中飛行)
- 風格 (Style)： 要什麼 fu？(例：油畫、卡通、寫實)
負面提示工程(Prompt Engineering)補充：
告訴AI「不要畫什麼」，避免踩雷！例：「不要建築物、不要人群」
且提示工程(Prompt Engineering)就像練功打怪，只有不斷的嘗試、升級，並且使用不同的(魔法)提示工程，就會持續得到更多意想不到的結果、寶藏！
上圖來自於 CANVA 一個很方便的生圖功能「夢想實驗室」，可以輸入指令後產生圖片，還可以選擇不同風格。雖說不是很好控制，但通常最後都還是可以找出很棒且可用的。
一個當代提示工程(Prompt Engineering)技巧與需要兼顧的面向
綜合上述，在此整理出一個提示工程(Prompt Engineering)實際應用時，所可以試著逐一確認、說明與檢查的面向，適用於大多數提示工程場景：
📌 1. 目標與應用場景
為何需要這次 AI 生成的內容？
- 內容用途：____（如行銷文案、學術文章、創意故事、技術文件）
- 目標讀者：____（如商業決策者、兒童、專業人士、普通消費者）
- 內容目標：____（如教育、娛樂、說服、資訊傳遞）
- 是否有 SEO 關鍵字？____（如「AI 寫文章」）
📌 2. 指令設計（基礎提示）
確保指令明確、精確、符合任務需求
- 請描述 AI 需要做的事情（避免模糊語句）
例：「請寫一篇 1000 字的商業趨勢報告，語氣專業且包含最新市場數據」 - 是否需要 Zero-shot / Few-shot 提示？
- Zero-shot（無範例）：____（適合泛用問題）
- Few-shot（提供範例）：____（適合複雜、特定風格的問題）
- 是否使用 Chain-of-Thought（CoT）？
- 讓 AI 逐步推理，以提高邏輯性與準確度
- 例：「請逐步分析以下數據，確保邏輯嚴謹」
📌 3. 創意與出人意表的結果
如何讓 AI 產生更多創意？
- 使用開放性探索式提示？（如「提供 5 個獨特的方法…」）
- 是/否？____
- 跨領域組合創意？（如「融合中世紀文化與未來科技」）
- 是/否？____
- 角色扮演？（如「想像你是一位偵探/詩人/科學家…」）
- 是/否？__（角色：____）
- 提供創意限制（如「避免常見套路，提出非典型解法」）
- 是/否？____
📌 4. 語境控制與風格調整
如何確保 AI 的輸出符合需求？
- 目標風格：____（如幽默風趣、正式專業、簡單易懂）
- 語氣調整（如「使用第一人稱/第三人稱、避免被動語態」）
- 是/否？__（語氣：____）
- 是否提供範例作為風格參考？
- 是/否？__（範例內容：____）
📌 5. 結構與格式
如何讓 AI 產出可讀性高、符合特定規範的內容？
- 格式要求（如 Markdown, JSON, 表格, 逐條列點）
- 是/否？__（格式：____）
- 是否提供結構模板？
- 是/否？__（範例模板：____）
📌 6. 多步驟與多輪交互策略
是否使用拆解式流程來提升 AI 內容質量？
- 單次提示內的分步驟指引？（如「Step 1, Step 2…」）
- 是/否？____
- 連續對話優化？（如先生成大綱，再擴寫段落，再潤色）
- 是/否？____
- 是否要求 AI 反覆自我檢查輸出？
- 是/否？__（檢查條件：____）
📌 7. 錯誤控制與自我反思
如何降低 AI 產生錯誤資訊？
- 是否使用 Self-Reflection（讓 AI 自查）？
- 是/否？__（檢查條件：____）
- 是否採用 Self-Consistency（多次回答取最合理結果）？
- 是/否？__（範圍：____）
- 是否要求 AI 提供答案依據？
- 是/否？____（如「請提供你的資訊來源」）
📌 8. 個性化與特定用途提示
根據不同應用場景微調提示
- 行銷文案（如 CTA, 情感連結, 轉化率）
- 是/否？__（調整方式：____）
- 學術寫作（如正式語氣, 引用標準, 客觀敘述）
- 是/否？__（調整方式：____）
- 創意寫作（如 敘事方式, 角色塑造, 文學風格）
- 是/否？__（調整方式：____）
📌 9. 提示優化與 A/B 測試
如何確保提示設計的最佳效果？
- 是否測試多個不同的提示？
- 是/否？__（測試版本數：____）
- 是否讓 AI 自己建議如何改進提示？
- 是/否？__（如何調整：____）
- 是否分析 AI 輸出的關鍵詞和結構？
- 是/否？__（分析方式：____）
📌 10. 前沿技術應用
使用最新的 AI 提示技巧來增強效果
- 樹狀思維（Tree-of-Thought）（多種推理路徑）
- 是/否？____
- 自適應提示（根據 AI 輸出動態調整）
- 是/否？____
- 多提示融合（多個不同視角的提示，取最佳結果）
- 是/否？____
- 自動提示優化（讓 AI 自動學習最佳提示）
- 是/否？____
📌 11. 最終審核與驗證
確保 AI 內容完全符合需求
- 輸出是否符合初始目標？（是/否？）
- 格式是否準確？（是/否？）
- 語氣是否一致？（是/否？）
- 內容是否需要進一步微調？（是/否？）
如何使用此框架
- 填寫每一個欄位，確保提示內容完整且符合需求
- 在 AI 生成後回顧，查看哪些部分需要改進
- 針對輸出結果進行 A/B 測試，優化提示策略
- 根據最新的提示工程技術更新框架，持續提升效果
而有關上述實際操作流程，也可以參考以下這段影片：
一些進階提示工程(Prompt Engineering)，試著激發人類與 LLM/AI 的各種可能
當您已經能請 AI/LLM 生成出想要的結果，想更進一步精準發揮 AI/LLM，或甚至透過結果來打開我們人類有限的想像時，可參考以下一些不同的提示工程(Prompt Engineering)技巧：
思維鏈 (Chain of Thought)
核心概念
- 思維鏈強調：在同一次回覆中，AI 會先列出邏輯推理或思考步驟，再給出最終結論。
- 目的：使答案更可解釋、更易於檢驗，適用於複雜計算、條理分析、教學類回覆。
舉例
- 情境：您問 AI 一道高階數學題，或請 AI 分析投資風險。
- 示範：
- 要求 AI 在回答前，先列出關鍵公式或每一步風險評估因子。
- 接著再給最終答案，讓使用者能檢閱每個推理細節，判斷結果是否合理。
價值
- 透明度：看得到 AI 的中間推理，使用者更放心。
- 學習功能：對教學、報告、研究來說，可直接參考 AI 的邏輯流程，幫助學習與驗證。
不過 OpenAI 的 o1 還有 DeepSeek 的 R1 模型都已經內建思維鏈的生成機制，所以在生成過程中就會看到了。
提示鏈 (Prompt Chaining)
核心概念
- 提示鏈是把「大任務」拆解成多個小步驟 (多回合指令)，上一回合的輸出成為下一回合的輸入。
- 目的：避免一次塞入過多資訊，減少失焦、確保每階段產出都經過檢核與優化。
舉例
- 情境：您是一位作家，想做小說行銷。
- 示範：
- Prompt A：請 AI 先生成 3 種小說風格摘要。
- Prompt B：拿其中最佳的摘要，延伸出吸睛標題 (Tagline)。
- Prompt C：最後以標題為基礎，規劃 6 週宣傳計畫。
價值
- 精準度：每階段都可檢查並微調，越做越細，最終成果更貼近需求。
- 降低錯誤：若上一階段結果有偏誤，可及時修正，不會影響整個專案。
樹狀思維 (Tree of Thought)
核心概念
- 樹狀思維讓 AI 在單一回合或多回合中，同時發散出多條「分支」，每條分支都可展開不同思維路徑或創意想法。
- 目的：適用於創意發散、多分支決策、腦力激盪等情境。
舉例
- 情境：您想為新小說塑造一個「獨特反派角色」。
- 示範：
- 要求 AI 同時產出「簡潔、神祕、黑暗童話」等 3 條不同角色設定分支。
- 每條分支再提供背景故事、動機與特徵。
- 您可從中擇一，或融合多分支的元素。
價值
- 多元創意：一次獲得多種思考路線，比「單一路線」更豐富。
- 靈活決策：最後可「分支收斂」成最符合目標的方案。
AI 代理 (AI Agent)
核心概念
- AI 代理指能「扮演特定專業角色」，持續與使用者互動、模擬場景，並主動提出建議或疑問。
- 目的：透過高度擬真的對話、角色設定，深度模擬業務洽談、顧客回饋、專業諮詢等情境。
舉例
- 情境：您想練習向跑車公司副總提案。
- 示範：
- 設定 AI 角色：世界知名跑車公司廣告副總。
- 給定背景：品牌風格、客群定位。
- 您扮演提案者，AI 代理根據角色身份給出「尖銳問題」與「真實批評」；直到您表示完成，最後 AI 代理總結建議。
價值
- 情境模擬：在安全環境下練習商業簡報、顧客問答、危機處理。
- 專業回饋：AI 能模擬專家角度，協助優化提案內容或策略。
在這個進階提示工程(Prompt Engineering)中其實有一個重要的濫觴是思維鏈，但這個聽起來很複雜的名詞，其實就是把我們人類在面對/解決問題的過程中，一連串的思考與評估後的運算過程 “講出來” 讓 LLM/AI 知道。
因為AI是直線運算，但我們人類會有各種複雜的情境、考量或甚至情感、道德或利益等考量。故只要我們可以盡可能把每個面向考量都 “告訴” LLM/AI, 雖說就算如此還是可能會有錯誤，但相信其準確度跟方向一定都不那麼容易讓我們失望！
進階提示工程(Prompt Engineering)案例
情境設定：行銷新產品「GreenLite」
- 產品：GreenLite，一款環保且溫和的清潔劑
- 目標：打造一份行銷企劃，包含品牌定位、廣告標語、媒體曝光方式等
- 受眾：注重環保、健康的 25~40 歲消費者
- 需求：希望在短時間內（2 個月）打響知名度
階段 1：樹狀思維（多分支創意發散）
操作說明
- 首先，想在「單一回合」中收集多種行銷方向，以免錯過潜在好點子。
- 使用「樹狀思維」讓 AI 同時產生多條分支（3 條為例）。
示範 Prompt
「你現在是一位資深綠色行銷顧問。請同時給我 3 條不同風格的品牌定位與核心訴求，用於行銷 GreenLite 環保清潔劑。請在每條分支中簡要解釋它們的特色、目標客群、可能使用的宣傳語氣。最後，別忘了簡短比較這些分支的優缺點。」
AI 回應（概念範例且省略對話細節）
- 分支 A：強調綠色科技
- 特色：科技感、專業數據支持；讓消費者相信產品的科學可靠。
- 語氣：理性、權威，並引用實驗證據。
- 優缺點：較能吸引對成分與功效有高要求者，但溫暖感不足。
- 分支 B：溫馨家庭健康
- 特色：安全成分、守護家人健康；主打小孩與寵物也能安心。
- 語氣：溫暖、關懷，帶點親子情感。
- 優缺點：易與其它家庭品牌形成競爭，要凸顯差異需更明顯 USP（獨特賣點）。
- 分支 C：年輕生活風格
- 特色：時尚包裝、社群互動感；講究好看、好拍、好分享。
- 語氣：活潑、多運用社群短影片。
- 優缺點：抓住年輕族群，但需要持續社群經營成本。
階段 2：思維鏈（Chain of Thought）在同一次回覆中展開推理
操作說明
- 我們選定其中一條分支（例如 B「溫馨家庭健康」）進行更深度分析。
- 在同一回合內，請 AI 詳細列出它「為何」做出這些建議，以及每一步推理邏輯。
- 此處讓 AI「展示思維鏈」，幫助我們了解它的判斷依據。
示範 Prompt
「針對分支 B（溫馨家庭健康）做深入分析。請在同一次回覆中，先逐步列出你的推理邏輯，包括：如何鎖定家庭客群、為什麼強調溫暖調性、要注意哪些市場競爭條件，以及如何凸顯 GreenLite 的差異化。最後，再給我一段總結性結論。」
AI 回應（概念範例）
- 步驟 1：客群特徵評估
- 大多數 25~40 歲家庭族群重視成分安全、使用便利性。
- 市面清潔劑琳瑯滿目，但「環保 + 溫和」仍是特別訴求。
- 步驟 2：溫暖調性的好處
- 引發情感共鳴，讓消費者聯想到家庭健康與愛。
- 對小孩、寵物友善是強而有力的賣點。
- 步驟 3：市場競爭與差異化
- 同類產品多，需強調「無毒、可分解」等科學數據，避免只是口號。
- 包裝與社群內容可以突顯親子互動，讓受眾感到真實感。
- 步驟 4：結論
- 以「溫馨家庭健康」路線，搭配環保認證及實際測試報告，能充分凸顯 GreenLite 的差異。
- 建議後續擬定親子活動或品牌故事，加深情感連結。
階段 3：提示鏈（Prompt Chaining）多回合串接
操作說明
- 先產出基本行銷文案，再進行擴充，然後制定行銷計畫。
- 每個步驟以前一步結果為基礎，不斷迭代優化。
示範操作
Prompt A
「請根據剛才 ‘溫馨家庭健康’ 定位，幫我寫一段 50~60 字的品牌宣言 (Brand Statement)。語氣要親和，體現家庭感與健康價值。」
Prompt B
「延續這個品牌宣言，請再幫我擴充成一篇 Facebook 貼文（約 150 字），並在結尾添加一個簡短呼籲行動。提到我們 2 個月後會舉辦一場親子體驗活動。」
Prompt C
「最後，針對這個產品推出後 2 個月的宣傳期，請你列出 4 項具體行銷活動，並簡要說明執行方式、預期效果和需要注意的重點。以條列式呈現。」
價值
- 降低資訊負擔：一次只聚焦一項產出，AI 能更精準回應。
- 反覆修正：若上一階段結果不符合需求，能即時提改進意見，避免整個專案「一開始就走偏」。
階段 4：AI 代理（AI Agent）模擬潛在客戶或合作夥伴
操作說明
- 讓 AI 扮演「大型連鎖超市採購經理」，考察新產品是否值得進貨。
- 使用者以「GreenLite 行銷經理」身份向他提案並回應問題，AI 將從採購經理角度給建議或挑戰。
示範 Prompt
「現在扮演某大型連鎖超市的採購經理，你最關心商品利潤、品質保證以及市場話題度。請針對我（GreenLite 行銷經理）剛製作的行銷計畫提出質疑，並給出希望看到的數據或檢驗指標，直到我說『停止』時再做最後建議。」
可能對話過程
- AI(採購經理)：
- 「你們的環保認證是否足以說服消費者？有第三方機構背書嗎？」
- 「預期月銷量要達到多少才符合超市上架標準？能不能給出銷售預估表？」
- 使用者(行銷經理)：
- 針對疑問提供進一步佐證，修正或補充計畫。
- AI(採購經理) 最終總結：
- 具體建議、是否願意上架，以及對風險的評估。
價值
- 情境模擬：在安全環境下練習與潛在客戶或合作夥伴溝通。
提示工程技巧教學影片
不論您現在對以上文字已經瞭然於胸還是 不知道在說什麼山盟海誓 有些疑問， 以下是一段來自泛科學院的提示工程技巧教學影片，裡面有非常多實用、有趣的技巧，也希望對您有些幫助(只是沒有字幕，會需要開聲音喔)。
不用學習提示工程(Prompt Engineering)的提示 prompt 產生器
上述雖然說明了一些提示工程(Prompt Engineering)的入門、進階技巧，但其實在 OpenAI developer platform 中，有一個可生成提示 prompt 的提示生成器如下圖：
簡單來說，結論就是可以先輸入一段原本要輸入的提示文字，OpenAI developer platformk 的這個介面就會快速生成出，更加完整，可請 LLM/AI 生成出更完整、精準的結果。
但話雖說如此，在此還是會建議需要瞭解整個提示工程(Prompt Engineering)的原理、邏輯與演變，再搭配這個提示 prompt 產生器生成，理論上才會更加全面、準確且理想。
為了好好介紹這個提示 prompt 產生器，我在隔週就發表發表了 “不夠簡單!?提示詞產生器 Prompt Generation 將可讓我們幾乎不用學習如何跟AI對話” 這篇文章，也希望對您有些幫助嘍！
或者可參考以下一段影片介紹，裡面還有提到一些細節參數的微調。
(影片並沒有特別提到如何開啟這個對話視窗，但其實只要到 OpenAI developer platform 並登入後，點擊 Playground 再參考上圖就可以輸入與生成了！)
執行提示工程(Prompt Engineering)相關注意事項
最後，雖說若能盡量參考今天這篇文章的介紹進行提示工程(Prompt Engineering)，理論上其結果已經十分堪用，甚至常會出人意表。但畢竟這整個都還是一個運算後的結果，有幾點耳熟能詳的須知也請容我最後補充：
- 持續迭代 (Iterate)： 沒有完美的 prompt，只有不斷改進的 prompt。每次使用 AI 後，都要檢討結果，調整 prompt，讓 AI 越來越了解你的需求。
- 擁抱錯誤： AI 可能會產生幻覺 ，提供不正確或無意義的資訊。隨時驗證 AI 的結果，確保其準確性。
- 注意偏見： AI 模型可能帶有偏見。在利用 AI 產出結果的同時，需要注意潛在的偏見，並加以修正。
- 道德責任： 使用 AI 時，務必遵守道德規範，避免用於不當用途。
也希望我們都可以用最理想、正確的態度來面對 AI 技術，進而讓我們的工作或人生更加有趣、精彩嘍！
而這篇文章主要是在說明提示工程(Prompt Engineering)的一些原理、技巧，除了可請試著嘗試、修正外，也可以進一步試著瞭解以下這款更為方便的 “提示詞產生器 Prompt Generation”！
但若您早就已經出新手村，正在評估要在哪一款 LLM/AI 上大展身手？先來看看以下這款後起之秀吧！
All-in-One LLM/AI 工具打算一次滿足我們所有，甚至沒有想過的願望
每天 LLM/AI 工具玲琅滿目、層出不窮有點眼花撩亂嗎？那麼 「日產 Felo AI 再次挑戰人類對 LLM/AI 的想像，且恐怕短時間不太容易再被超越..」中包山包海的懶人包，非常適合作為、您增廣見聞的第一站！
又或者還有我們老牌 LLM/AI 工具們…….
五位LLM/AI選手新春賽事戰況激烈，豐富即時資訊、精彩可期！
以下這篇蛇年發表的文章就像一場 AI 馬拉松競賽，為了測試各家 LLM/AI 應用工具優缺，我用同一個「提示詞 prompt」測試了這五款 LLM/AI 應用工具，最後將近四萬字…
結論是 ChatGPT 穩紮穩打，Claude 常有驚喜，Google Gemini 未來可期，Perplexity 和 NotebookLM 則術業有專攻..
2025年五款 LLM/AI 應用工具，在文案生成、寫文章上的賽事紀實與分析全文連結：
或您是電商業者，除了個人學習，更想要尋求一個專業又親切、本土的 AI 團隊支援嗎…….
電商營運團隊雙手、雙眼跟大腦終於不用再做一些繁複、重複性高又容易出錯的工作！
「自從導入 awoo AI 生成式標籤，自家官網商品就像活了起來會自動被找到，客戶瀏覽時間與轉換率都倍數成長！」- 創新高效黑科技駭客、巴克斯數位執行長：陳恒丰
「6+1 大自動化機制真正減輕了團隊大量標籤維護的負擔，讓我們能更專注在行銷創意與產品開發。」- 傳產品牌轉型首選、華翼品牌設計魔法副總：陳宗民
「一直以為 ‘生成式 AI’ 只是概念，沒想到 awoo 平台已經把這些構想變成落地解決方案，真的值得推薦！」- 企業形象光芒再現新銳、遙空映畫共同創辦人：陳韋翰
「不用再手動更新商品集合頁，AI 一鍵生成的標籤與熱門頁面還能讓顧客體驗升級，整體電商營運成效大幅成長！」- 疑難雜症專治擔當、awoo 阿物科技臨時工：蔡阿達
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又或者，最快的方式還是……..
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