你對 AI 只說要一杯飲料
你走進手搖店，跟店員說：「一杯飲料，謝謝。」
店員抬起頭看你。
隨便一家店粗估一下：品項五十種上下、杯型三種、甜度四種、冰塊三種。乘起來一千八百種組合。你講的那六個字，等於要對方從一千八百種裡面，挑中你心裡想的那一杯。
差別在於，店員不確定的時候會抬頭問你一句。AI 多半不會——它會直接做一杯端給你。
這篇分享的是我上課時常用的一個比喻，順便把 PTCF 這四個字母塞進去。
一千八百種組合，每講一項就砍掉一大半
同一句話問兩次，AI 回來的東西通常不會一樣。它每產出一個字，都是在算「下一個字最有可能是什麼」，再從裡面挑一個出來。
既然結果是不確定的，那每次按下送出，本質上就是在賭。你能做的不是把不確定性消掉，是把它要挑的範圍縮小。
回到櫃台前面。你每多講一項規格，可能性就砍掉一大半：
| 你講的 | 剩下幾種可能 |
|---|---|
| 一杯飲料 | 1800 |
| 珍珠奶茶 | 36 |
| 大杯 | 12 |
| 微糖 | 3 |
| 去冰 | 1 |
「大杯珍奶微糖去冰」，八個字，一千八百種收斂到一種。店員不用猜，也不用問。
反過來說，你少講哪一項，那一項就是店員替你決定。單看每一項都是小事——甜度差一級、中杯變大杯，你大概還是喝得下去。但四項全部靠猜，偏差是會疊加的：品項猜成奶蓋、杯型猜成中杯、甜度猜成全糖、冰塊猜成正常冰，端上來的已經是完全不同的一杯了。失之毫釐，差之千里。
PTCF 就是把規格講清楚
Google 在 Gemini for Workspace 的提示詞指南裡列了四個面向：Persona、Task、Context、Format，後來大家簡稱它 PTCF。對照回櫃台前面那幾句話，不是一項對一項——F 一次涵蓋了杯型、甜度、冰塊，P 和 C 則是手搖店比喻裡沒講到、但提示詞裡跑不掉的兩項：
| 字母 | 在手搖店裡是 | 在提示詞裡是 |
|---|---|---|
| P（Persona） | 你要誰來幫你做這杯——老闆還是第一天上班的工讀生 | 要 AI 用什麼身分回答 |
| T（Task） | 品項。珍珠奶茶 | 要它給你什麼東西：一篇貼文、一份摘要 |
| C（Context） | 這杯是公司請客、發票要開統編，店員就知道不能幫你存載具 | 它需要知道的背景、這段話要講給誰聽 |
| F（Format） | 大杯、微糖、去冰 | 成品長什麼樣：長度、結構、條列或整段 |
P 這一項最容易被當成裝飾，但它其實會明顯改變答案。同樣問一句「我想喝不會太甜、有茶味的」，問老闆會得到店裡最強的那支茶，問工讀生會得到菜單上第一排。
換回真正的提示詞。原本的寫法：
幫我寫一篇貼文介紹我們的新功能
這就是「一杯飲料，謝謝」。補滿四項之後：
你是一個在 B2B SaaS 公司做內容行銷的人。（P）
幫我寫一篇 Facebook 貼文，介紹我們新上線的自動對帳功能。（T）
這個功能會把銀行對帳單跟發票自動比對。以前客戶都是自己開 Excel 一筆一筆核。
目標讀者是十到五十人貿易公司的老闆，完全沒有技術背景，公司裡負責看帳的通常就一個人。（C）
三百字以內，第一句先講痛點，結尾放一個問句。
不要 emoji，純文字，不要 markdown 符號。（F）
第二種寫法沒有比較「厲害」，它只是把原本要靠猜的，一項一項先講清楚了。
上課時大家幾乎都只講品項
四項裡面，T 沒有人會忘記——因為 T 就是「我想要什麼」，那是你打開對話框的原因。
漏掉的都是另外三項，而且漏得很有規律：
- P 沒給，AI 就用它的預設人格回你。那個口吻你在網路上已經看膩了，四平八穩、每段開頭都在總結。
- C 沒給，是四項裡代價最高的。因為 AI 多半不會跟你說「這裡我不知道」，它會直接填一個看起來合理的東西進去，然後整段往那個方向長。你要讀完才會發現它在講另一個產品。
- F 沒給，它就自己選一個。多半是條列、粗體、每項後面補一句說明——你要的可能只是三句話。
三項都不給，等於是要 AI 通靈。它猜對了你會說「還不錯」，猜錯了你會說「AI 就這樣而已」——但它手上要猜的有幾項，是你決定的。
四項都講死了，還是會有一點差別
先說清楚：PTCF 沒辦法讓每次的結果都一樣。
就算你把「大杯珍奶微糖去冰」講到不能再細，今天這杯跟明天那杯喝起來還是會有點不一樣——換了個人搖、茶泡的時間差一分鐘。那種差異你不會在意。
AI 也是。四項寫好寫滿，同一份提示詞跑兩次，用字和句子順序還是會不一樣。但通常都還在你要的範圍裡。真正會讓你想罵人的，是它端給你一杯完全不同的東西——而那通常是因為有規格你沒講。
所以判斷一段提示詞好不好，不用看它寫得多漂亮。只要問一句：這裡面還有幾項是 AI 要自己決定的。
AI 不會抬頭問你。它只會把它猜的那一杯，端到你面前。
追蹤我，我會用一些生活化的比喻，讓你莫名其妙就學到 AI 小技巧。
- Google Gemini for Workspace 提示詞指南（PTCF）：https://workspace.google.com/learning/content/gemini-prompt-guide