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Claude → ChatGPT 快速轉換課程

Part 2
Prompt、Context 與 Thinking

不背萬用公式。你要學的是:把任務說清楚、只提供有用的上下文、選擇合理的推理深度,並用可驗證的迭代方式與 ChatGPT 合作。

01|先建立一個正確模型

明確成果
必要 Context
合理 Thinking
驗證標準
迭代
一句話:好的 Prompt 不是寫得長,而是讓模型知道「要完成什麼、根據什麼、受哪些限制、怎樣算完成」。
Prompt

這一輪要做什麼

任務、成果格式、限制、優先順序。

Context

判斷所需的資料

背景、文件、程式碼、決策、使用者與環境。

Thinking

需要多少推理

簡單改寫不需重推理;架構取捨、除錯與規劃通常需要。

02|Prompt:先定義成果,不要堆角色咒語

你不需要每次都寫「你是一位世界頂尖專家」。比角色更重要的是可操作的工作契約。

元素要回答的問題範例
目標最後要得到什麼?產生 API 設計草案,而不是泛談 REST。
背景為什麼做、誰會使用?政府案件追蹤,承辦人與主管使用。
輸入以哪些資料為準?需求條列、既有 schema、附件規格。
限制哪些不可違反?ASP.NET Core、PostgreSQL、不可儲存明文個資。
輸出格式與細節層級?表格:method、path、權限、驗收條件。
驗證怎樣算完成?每條需求都能對應到設計決定與驗收證據。
模糊
幫我設計一個案件系統的 API,
要專業、完整、符合最佳實務。

「專業、完整、最佳」不可驗證;模型必須自行補大量假設。

可執行
為案件追蹤系統提出 API 草案。
技術:ASP.NET Core + PostgreSQL。
角色:承辦人、主管、系統管理員。
先列出仍缺少的 5 個關鍵需求,不寫程式。
確認後輸出 endpoint 表格,包含:
method、path、角色、輸入、成功條件、主要錯誤。

有階段、有輸出結構,也避免太早寫程式。

不要把「需求對應」誤寫成「需求對應 endpoint」:效能、可用性、備份、保存期限這類非功能需求,不必各自生出一支 API。需求追蹤要問的是「這條需求由哪個設計決定承擔、用哪個證據驗收」,答案可能是一份設定、一次演練紀錄或一組監控門檻。逼每條需求都長出 endpoint,只會製造假的完整性。
Claude 使用經驗的轉換:你原本會寫的清楚指令仍然有效。差異不在於換一套神奇語法,而在於善用 ChatGPT 的檔案、搜尋、研究與成品工具,讓 Prompt 指向正確工作方式。

03|Context:不是越多越好,而是可辨識、可取捨

Context 是 ChatGPT 做判斷時能看到的資訊。大量貼入內容不等於有效上下文;過時、矛盾或沒有優先順序的內容,反而會降低品質。

應該提供

  • 任務直接依賴的需求與資料
  • 已做出的決策及原因
  • 不可更動的技術與法規限制
  • 目標讀者、系統環境、完成標準
  • 關鍵檔案,並說明每份用途

應該整理或移除

  • 與本輪無關的完整聊天歷史
  • 沒有標註版本的舊規格
  • 互相衝突卻未說明優先級的指令
  • 不得採用卻未標示的範例
  • 密碼、Token、個資等不必要敏感資料

遇到衝突 Context 時,定義優先順序

本次判斷優先順序:
1. 「需求規格_v3.pdf」是核准基準。
2. 「會議紀錄_0908.docx」只補充 v3 未涵蓋處。
3. 舊版 v2 只用來找變更,不得作為現行需求。
若資料互相衝突,不要自行決定;列入待確認清單。
實務技巧:長任務開始前,先要求 ChatGPT 回述「我理解的目標、依據、限制、未知事項」。你檢查後再執行,能提早抓到理解偏差。

04|Thinking:把推理成本用在值得的地方

任務建議深度原因
翻譯、改寫、格式轉換一般/快速目標明確,重推理通常不增加價值。
摘要單一清楚文件一般重點是忠於來源與格式。
架構比較、需求矛盾、複雜除錯較深需要跨條件推導、比較與排除。
重大決策或高風險結論較深 + 外部驗證Thinking 不能取代可靠來源、測試與人工審查。
重要:Thinking 不等於知道最新事實,也不保證正確。版本、法規、價格與現況要查證;程式碼要編譯與測試;資料庫變更要在安全環境驗證。

條件互相影響

安全、效能、成本、維運與時程必須一起取捨。

錯誤原因不明

需要建立假設、找證據、逐步排除。

需找缺口

規格審查、風險分析、驗收條件與反例設計。

05|真正穩定的方式:多輪協作

1 對齊
2 草案
3 反查
4 修正
5 驗證
輪次要求 ChatGPT你要檢查
1. 對齊回述目標、限制、未知事項是否誤解範圍、漏掉硬限制
2. 草案產生最小但完整的第一版方向與結構
3. 反查列假設、反例、缺口與風險批判是否具體、有證據
4. 修正依確認結果更新,不擴大範圍是否引入新矛盾
5. 驗證按完成標準逐項檢查測試、來源、可追溯性與人工核准
可直接複製的自我檢查指令
先不要稱讚這份草案。請依序檢查:
1. 哪些內容直接來自我的資料?
2. 哪些是你自行做的假設?
3. 是否違反任何明確限制?
4. 找出三個最可能失敗的情境。
5. 對照完成標準,列出尚未完成項目。
不要直接改寫;先回報檢查結果。

06|實戰:案件狀態變更 API

30 分鐘實作

已知技術為 ASP.NET Core Web API + PostgreSQL,但需求只有:「承辦人可以更新案件狀態,系統要留下紀錄。」

A|先找缺口

先不要設計資料表或寫程式。
針對這項需求,找出會影響權限、狀態機、稽核、
並行控制與驗收測試的需求缺口。
依風險排序,一次問我最多 7 題。
每題說明:若不確認,可能造成什麼錯誤。

B|建立可驗證草案

根據已確認回答,產生:
1. 狀態轉換表
2. API contract
3. PostgreSQL 資料表與 constraint 草案
4. 8 個驗收測試案例
每個決定標註:明確需求/合理假設/待確認。
先不產生完整實作碼。

C|要求反查

以 hostile reviewer 角度檢查草案:
找出越權、跳過合法狀態、重複送出、並行更新、
稽核紀錄遭竄改與時區處理可能出錯的地方。
用「風險—觸發方式—預期防護—驗證方法」表格回答。

完成證據:你能指出三輪各自的目的,並說明為什麼第一輪不該直接要求 controller code。

分幕是教學順序,不是執行時一定要停五次

上面把流程拆成五輪,是為了讓你看清楚每一步在檢查什麼。實際執行時,停不停下來應該由「還有多少未知」與「這個動作的風險」決定,而不是由固定回合數決定。目標、輸入與授權都清楚的低影響修改,可以讓它一路做到可審查的結果;會改變業務規則的歧義,就一定要先停。

情境適合的控制方式應該停下來的原因
「把申請流程改合理一點」先閱讀、列出矛盾、提出可比較的方案。還不知道誰有核准權,也不知道取消是否釋放資源。
「依已核准規格修好『取消後資源未釋放』,附測試與 diff」讀取相關檔案,重現、修正、驗證,交付審查。遇到會改變業務規則的歧義,或需要超出範圍的資料變更。
「把已檢查過的靜態教材發布到指定 Pages repo」在現有授權內準備檔案、檢查、提交並確認發布狀態。換新站台、需要額外帳戶授權,或內容無法確認是否可公開。
「清掉正式資料庫不需要的資料」先產出查詢範圍、影響預覽、回復方式與待確認條件。刪除規則或不可逆影響尚未明確授權。

可直接練習的工作契約

這是練習用的指令範例,不是固定公式;簡單任務只留下有用的部分就好。

目標:修復「取消尚未領取的設備申請後,設備仍被占用」。
輸入:已核准的 rules-v3.md、目前 repository、失敗案例。
限制:不得改變核准角色或其他狀態規則;不修改正式資料。
允許:讀取程式、在工作分支修正、執行本地與測試資料庫驗證。
完成:提供可重現案例、最小修正、相關測試結果與差異說明。
持續完成以上工作;如果規格互相矛盾,先列出精確衝突。
不能執行的檢查請標示原因,不得把預期結果寫成已通過。
正式部署不在本次範圍內。
驗收重點:把「該停下來的條件」寫成具體問題後,你就能觀察它是否分得清「這需要人決策」和「這只是下一個可執行步驟」。看三件事:業務規則有沒有被偷改、驗證是不是真的跑過、剩餘問題有沒有講清楚。

07|辨識題自我檢測(100 分)

共 10 題,每題 10 分。先作答,再按「計分並顯示解析」。未選視為答錯。

這個分數代表什麼:它量的是你能不能辨識本章期待的答案,不等於你已能在陌生需求上獨立應用。完成下面「本章完成檢核」的實作項目,才是應用證據。

Q1. 好 Prompt 最核心的判準是?

答案 B。可執行、可驗證比長度或角色咒語重要。

Q2. v2、v3 與會議紀錄互相衝突,第一步是?

答案 C。沒有優先級的 Context 會讓模型用不透明方式消解衝突。

Q3. 哪個任務通常不需重度 Thinking?

答案 A。明確的格式轉換主要要求忠實執行。

Q4. Thinking 與最新資料的關係何者正確?

答案 C。推理處理邏輯,不會自動更新或證明外部事實。

Q5. 複雜需求較穩定的合作方式是?

答案 B。分輪能在錯誤成本變大前校正方向。

Q6. 要求模型先回述目標,主要用途是?

答案 A。這是低成本對齊檢查,不能取代需求核准。

Q7. 「請做得專業完整」最大的問題是?

答案 C。應轉成具體欄位、限制與驗收條件。

Q8. Context 含 Token 與大量無關聊天,應該?

答案 B。同時改善安全性與訊噪比。

Q9. 草案中的「合理假設」最好怎麼處理?

答案 A。假設可推動草案,但必須可追溯、可核准或否決。

Q10. 哪一項最能證明你吸收了本章?

答案 C。目標是形成可重複的工作判斷。

分數怎麼讀

分數辨識題表現建議
90–100選項辨識穩定進入 Part 3,並在一個真實任務中實際走一次工作契約。
80–89辨識大致正確複習錯題後進入 Part 3。
60–79辨識仍不穩重做案件 API 三輪實作,再測一次。
0–59概念尚未成形重讀 Prompt、Context、Thinking 三節。

08|本章完成檢核

知識

  • 能分辨 Prompt、Context、Thinking
  • 知道 Thinking 不能取代查證
  • 知道長 Prompt 不等於好 Prompt

應用

  • 測驗達 80 分
  • 完成三輪案件 API 實作
  • 能標註需求、假設與待確認事項
帶走一句話:先對齊,再產出;先標註假設,再深入推理;最後用標準驗證,不用「看起來不錯」驗收。

本章維護紀錄

項目內容
查核日期/依據2026-09-13;依 2026-09 現況查核報告(內部紀錄,未發布於網站) 的 F03、F04、F16 修訂。
主要來源OpenAI Docs — Prompting(成果導向指令)、Long-running work(持續執行與完成條件)。動態文件,查閱日期不等於發布日期。
適用介面方法章,不綁特定客戶端;工作契約範例可用於 Chat、Work 或 Codex。
已執行的步驟已查閱官方文件並改寫正文;未執行本章範例中的修復任務。
待確認各帳戶可用的委派與持續執行入口。