CARE: Structure for Crafting AI Prompts CARE 提示框架的應用

本文介紹瞭如何使用CARE 框架來撰寫有效的 AI 提示詞，以幫助生成式 AI（如 ChatGPT、Claude 和 Gemini）更好地理解任務，從而提供更符合期望的輸出。

CARE 框架概述

CARE 框架由四個關鍵部分組成：

1. Context（背景）：描述任務或情境，讓 AI 瞭解你所在的場景。

2. Ask（請求）：明確指示 AI 執行具體的任務或操作。

3. Rules（規則）：設定約束條件和規則，告知 AI 該做什麼、不該做什麼。

4. Examples（示例）：提供正面或負面的示例，幫助 AI 理解期望的輸出形式。

案例講解：撰寫登入錯誤資訊

以編寫登入頁面的錯誤提示為例，本文使用 CARE 框架來建立提示詞：

1. Context（背景）：
   • “我是擁有 15 年經驗的資深 UX 設計師，目前正在為一家大型國際眼鏡零售商設計登入頁面。”
   • “該頁面用於客戶登入並訪問個人賬戶。”

2. Ask（請求）：
   • “生成 15 種不同的登入錯誤提示。”
   • “根據提供的標準選擇 5 個最佳選項，並排序。”

3. Rules（規則）：
   • 使用簡潔、直白的語言，不要過於幽默或隨意。
   • 每條提示資訊不超過 100 個字元，不超過 2 句。
   • 遵循產品的語氣和風格指南。

4. Examples（示例）：
   • 好的示例：“請檢查您的電子郵件和密碼，然後再試一次。”
   • 不好的示例：“哎呀，我們無法登入您賬戶。”（過於隨意）

提示詞示例輸出：使用上述 CARE 提示詞後，AI 生成了以下 5 種錯誤提示，並解釋了原因：

1. “請檢查您的電子郵件和密碼並再試一次。”

   理由：簡單直接，明確下一步行動。

2. “您輸入的電子郵件或密碼不正確，請重新輸入。”

   理由：清晰指示問題，並給出解決方案。

結論與建議：使用 CARE 框架可以有效提升 AI 輸出的質量，但這可能需要一定的時間和策略投入。隨著實踐的增多，使用者會逐漸掌握何時使用此框架，何時直接自行完成任務，從而更好地利用生成式 AI 工具。