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Day02─12/17（二）─【ChatGPT提示詞技巧】WET-AIR vs COSTAR AI 提示詞策略比較
ChatGPT Prompt:
1st Prompt: 請ChatGPT記住WET-AIR AI和COSTAR提示詞策略:...。
2nd Prompt: 請比較WET-AIR AI提示詞策略和COSTAR提示詞策略的異同、使用場景、評價。
3rd Prompt: 我需要將你上述提供的內容完整發布到Skool變成分享我的學習的貼文，無法使用mark down格式、無法使用表格，需仔細改成純文字或一般標號。
ChatGPT回答：
WET-AIR vs COSTAR AI 提示詞策略比較
一、比較異同
（一）相同點：
- 結構化提示詞 兩者皆提供清晰的框架，讓用戶能有效地構建提示詞，提高 AI 輸出的精準度與一致性。
- 全面考量
- 靈活性高 無論是創意型還是任務導向型，兩者都可以根據需求進行靈活應用。
（二）不同點：
WET-AIR 提示詞策略：
- 核心目標：引導 AI 扮演角色，執行任務，並強調語境和調整輸出的風格。
- 語境/背景：使用「情境 (Environment)」來明確設定角色所處的背景。
- 任務目標：透過「任務 (Task)」明確指定具體的工作內容。
- 語氣與風格：強調「調校 (Adjust)」調整輸出語氣與風格。
- 回應格式/範圍：使用「限制回應 (Restrict)」來控制輸出內容或格式。
COSTAR 提示詞策略：
- 核心目標：聚焦於解決具體問題，達成目標，並考慮受眾需求。
- 語境/背景：使用「背景 (Context)」提供已有資訊和嘗試過的方法。
- 任務目標：使用「目標 (Objective)」來表達問題和期望結果。
- 語氣與風格：將「風格 (Style)」和「語氣 (Tone)」分開，做更細緻的規範。
- 回應格式/範圍：使用「回應格式 (Response)」來指定輸出的結構和形式。
二、使用場景
（一）WET-AIR 的適用場景：
- 角色扮演與創意生成 如：讓 AI 扮演老師、顧問、記者等角色，模擬不同語境進行對話。
- 內容創作與靈活調整 適用於撰寫故事、廣告文案、對話腳本，或要求輸出特定語氣風格的內容。
- 語言學習與多樣任務 用於模擬對話、練習翻譯、修改語法，並根據語氣和風格進行多樣化調整。
範例： 「Who：你是英文老師，Environment：一位學習者準備雅思口試，Task：請針對‘環境保護’進行問答模擬，Adjust：語氣親切鼓勵，Include：常見考試陷阱，Restrict：輸出五個完整問答示範。」
（二）COSTAR 的適用場景：
- 問題解決與目標導向 適合明確設定需求，解決具體問題，或達成專業成果。
- 受眾導向內容產出 適用於學術寫作、簡報內容、教學大綱、專案報告，根據受眾需求調整深度與形式。
- 任務與結構要求清晰的場景 適合產出具有特定格式的回應，如步驟列表、說明文件、比較分析等。
範例： 「Context：團隊剛完成市場調查報告，Objective：需撰寫簡要報告結論供管理層決策，Style：簡潔專業，Tone：客觀冷靜，Audience：高階管理層，Response：不超過 200 字，分三點總結。」
三、評價
（一）WET-AIR：
- 優點：靈活性高，適合多樣任務，特別是在創意生成及角色扮演方面表現出色。
- 缺點：較少關注受眾的知識水平，對於專業內容的目標達成不如 COSTAR 精確。
- 適用用戶：需要生成對話、故事、創意文本，或調整語氣風格的用戶。
（二）COSTAR：
- 優點：強調目標導向，受眾需求明確，特別適合解決具體問題及生產專業內容。
- 缺點：相對較為嚴謹，創意生成和角色扮演靈活度稍弱。
- 適用用戶：需要產出結構化內容、學術寫作、報告撰寫，或目標清晰的用戶。
（三）總結建議：
- WET-AIR 適合「創意生成」及「語氣調校」需求的用戶。
- COSTAR 適合「專業任務」及「目標導向」需求的用戶。
根據具體場景，兩者可搭配使用。例如，先用 COSTAR 定義明確目標，再用 WET-AIR 調整語氣與細節，實現更精確的輸出。
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