你可能看過這種說法：

「如果不懂 #、[]、--- 這些符號，就只用了 ChatGPT 10% 的能力。」

這句話有點誇張。

這些符號並不是 ChatGPT 的隱藏指令，也不會自動提升回答品質。真正有用的地方，是它們能替提示詞建立清楚的結構，讓 AI 更容易區分：

• 哪些是任務
• 哪些是限制
• 哪些是參考資料
• 哪些內容需要替換
• 最後要用什麼格式回答

OpenAI 的官方提示工程文件也建議，可以利用 Markdown 標題、清單與分隔方式，標示提示詞中的不同區塊與層級。OpenAI Prompt Engineering

如果你平常只問一句簡單問題，其實不用刻意加入一堆符號。

但遇到改寫文章、分析資料、規劃內容或處理長篇文件時，以下 7 種寫法就很實用。

1. #：建立主要區塊

在 Markdown 中，# 代表標題。

你可以用它把提示詞拆成「角色、任務、限制、輸出格式」等不同區塊。

例如：

# 角色
你是一位熟悉社群內容的行銷顧問。

# 任務
幫我把以下文章改寫成 Instagram 貼文。

# 輸出格式
提供標題、正文與行動呼籲。

這不代表加上 # 之後，ChatGPT 就會把這行當成最高權限的命令。

它真正的作用，是讓不同資訊不再全部擠成同一段，降低 AI 看錯結構的機率。

2. ##、###：整理子任務與步驟

如果任務較複雜，可以繼續使用二級、三級標題。

例如：

# 任務
分析這篇文章。

## 分析步驟

### 第一步
整理文章的核心觀點。

### 第二步
找出論證不足的地方。

### 第三步
提出具體修改建議。

這種寫法適合多步驟任務，因為它能把主任務與細節分開。

不過層級也不是越多越好。

如果只是一個簡單問題，硬拆成五、六層反而會增加閱讀負擔。結構應該服務任務，而不是為了看起來專業而堆滿符號。

3. - 或 *：把限制條件列清楚

短橫線與星號都能建立項目清單。

例如：

# 必須遵守的規則

- 使用繁體中文
- 避免艱深術語
- 全文控制在 800 字內
- 不得捏造原文沒有提供的數據

比起把所有要求塞進一個長句，清單更容易閱讀，也更方便檢查是否漏掉條件。

但要注意，* 本身不會把一句話升級成「強制規則」。

真正重要的是把要求寫得明確，例如使用「必須」「不得」「只有在……時才能……」，並避免不同規則互相衝突。

4. 引號：標示需要處理的文字

當你希望 ChatGPT 改寫某一句話，可以利用引號標示範圍。

例如：

請把以下句子改寫得更自然：

「本產品能夠有效提升使用者在工作流程方面的執行效率。」

這能幫助 ChatGPT 區分「你的指令」與「要被修改的文字」。

但如果貼入的內容很長，單靠引號可能不夠清楚，因為原文裡也可能出現其他引號。

遇到長篇文章或資料時，可以改用清楚的標籤：

<原文>
在這裡貼上完整文章
</原文>

OpenAI 官方文件同樣提到，Markdown 與 XML 標籤都可以用來劃分指令與背景資料的邏輯邊界。

5. []：標記每次要替換的內容

方括號適合拿來製作可重複使用的提示詞模板。

例如：

請替一間位於［城市］、主要客群為［目標受眾］的［產業類型］，撰寫一篇促銷貼文。

下次使用時，只需要替換括號中的內容：

［城市］＝台北
［目標受眾］＝剛開始健身的上班族
［產業類型］＝健身房

方括號對 ChatGPT 並沒有特殊權限，它的主要功能是提醒使用者：「這個位置是變數。」

因此，特別適合用在團隊共用模板、固定工作流程與經常重複執行的任務。

6. ---：分隔指令與參考資料

當提示詞同時包含任務和大量背景資料時，可以用三個短橫線建立分隔線。

例如：

請閱讀以下資料，整理出三個重點。

要求：
- 每點不超過 80 字
- 只使用資料中出現的資訊
- 不確定的地方請標示「資料不足」

---

以下是參考資料：

［貼上內容］

這條分隔線不是特殊指令，只是一個醒目的邊界。

它可以降低 ChatGPT 把背景資料誤認成新指令的可能性。若資料更加複雜，也可以改用 <參考資料>、<訪談逐字稿> 等標籤包住完整內容。

7. |：指定表格欄位

直線符號通常用在 Markdown 表格中。

不過如果你只是希望 ChatGPT 回傳表格，不必背完整語法，直接寫清楚欄位即可：

請用 Markdown 表格整理結果。

欄位依序為：
項目｜詳細說明｜優先級｜下一步

這比只輸入幾個 | 更可靠，因為你已經直接告訴 ChatGPT：

• 要使用表格
• 表格有哪些欄位
• 欄位要按照什麼順序排列

如果資料之後要放進試算表，也可以進一步指定輸出為 CSV，而不是只說「幫我整理一下」。

把 7 種符號組合起來

假設你希望 ChatGPT 幫忙修改履歷，可以這樣寫：

# 任務

根據職缺說明修改我的履歷，讓內容更符合應徵職位。

# 修改原則

- 履歷控制在一頁內
- 保留與職缺最相關的經歷
- 每個重點先寫成果，再補充做法
- 原始資料沒有數字時，不得自行捏造
- 不確定的資訊請標示出來

# 輸出格式

依序提供：

1. 修改後的個人摘要
2. 修改後的工作經歷
3. 建議補充的資訊
4. 修改理由

---

# 職缺說明

<職缺>
［貼上職缺內容］
</職缺>

# 我的履歷

<履歷>
［貼上履歷內容］
</履歷>

這種提示詞效果比較穩定，不是因為使用了神祕符號，而是你清楚交代了：

• 要完成什麼任務
• 哪些規則不能違反
• 資料從哪裡開始、在哪裡結束
• 最後要交付哪些內容

真正影響答案的，不是符號本身

符號只能幫你整理指令，無法補救模糊的需求。

即使格式排得很漂亮，如果只寫「幫我改好一點」，ChatGPT 還是不知道你認為的「好」是什麼。

一份實用的提示詞，至少應該說清楚：

• 目標：最後要完成什麼
• 背景：這份內容要用在哪裡
• 對象：誰會閱讀或使用
• 限制：哪些事情不能做
• 標準：怎樣才算完成
• 格式：希望如何呈現答案

簡單問題直接問就好，複雜任務再加入標題、清單與分隔符號。

提示詞不是越長越厲害，而是要讓必要資訊出現在正確的位置。

想直接拿去使用，我把完整版本放進深度會員，裡面包含：

• 一套可套用任何任務的結構化提示詞
• 改寫、摘要、比較、企劃與履歷優化模板
• 防止 AI 捏造資料的限制區塊
• 可自由替換的輸出格式模組
• ChatGPT 不照指令時的檢查清單

專屬資源：把 AI 當免費員工，你的隨身數位秘書已上線

大家都說 AI 很強，但每次打開對話框，看著閃爍的游標卻不知道該輸入什麼？你需要的不是花幾十個小時學寫程式，而是掌握直接套用的「溝通密碼」。

這份建立於 Notion 的《萬用實戰指令大禮包》，為你準備好 10 大核心領域、50+ 款隨插即用的實戰指令。無論是爆款短影音腳本生成、高情商職場信件、學術論文梳理，還是程式開發除錯，只需找到對應情境「複製、填空、發送」，一秒產出專家級成果。

• 🤖 跨模型完美支援： 無縫接軌 ChatGPT、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 等主流工具。
• ⚡ 隨插即用，零學習門檻： 每個指令皆附帶「替換括號」，無腦操作即可發送。
• 🔄 一次買斷，持續更新： 隨 AI 進化每月擴充新指令，越早入手越划算。

盲目測試指令會耗費你無數個加班的夜晚，現在只需 NT$ 1,680 即可買斷這套高轉換率的生產力外掛（未來將隨內容擴充逐步調漲）。

遇到任何操作卡關，或希望未來新增特定情境指令？歡迎透過 Email 聯繫contact@denghao.info。（為了維持專業高效的溝通品質，來信請務必附上您的問題，並告訴我「您希望我怎麼稱呼您」）。

以下是深度會員內容：

一套可以重複使用的提示詞骨架

以下模板不需要每次全部填滿。

簡單任務刪除不需要的區塊，複雜任務再補上詳細規則。

# 任務

請幫我［要完成的事情］。

# 使用情境

這份內容將用於［平台／場合］。
主要讀者是［目標對象］。
希望達成［具體目標］。

# 已知資料

- ［資料一］
- ［資料二］
- ［資料三］

# 必須遵守的規則

- 必須［必要條件］
- 不得［禁止事項］
- 只有在資料明確提供時，才能［特定行為］
- 資料不足時，請直接標示「資料不足」

# 成功標準

完成的答案必須：

- ［標準一］
- ［標準二］
- ［標準三］

# 輸出格式

請依序提供：

1. ［交付項目一］
2. ［交付項目二］
3. ［交付項目三］

每個部分控制在［長度］以內。
使用［語氣／格式／語言］。

---

# 參考資料

<資料>
［貼上內容］
</資料>

模板一：改寫文章

# 任務

請改寫以下文章，使內容更適合［發布平台］的［目標受眾］閱讀。

# 改寫目標

- 保留原文核心觀點
- 刪除重複與空泛內容
- 使用自然的繁體中文
- 加強段落之間的連接
- 不要使用過度誇大的說法

# 限制

- 不得加入原文沒有提供的事實
- 不確定的資訊不得自行補完
- 專有名詞必須保留原意
- 若發現內容可能有誤，請另外列出，不要直接偷偷修改

# 輸出格式

1. 改寫後標題
2. 改寫後正文
3. 三項主要修改
4. 仍需要確認的資訊

---

<原文>
［貼上文章］
</原文>

模板二：整理長篇資料

# 任務

閱讀以下資料，整理成一份可以快速理解的摘要。

# 摘要對象

讀者是［讀者身分］，對這個主題的熟悉程度為［初學／一般／專業］。

# 必須整理的內容

- 核心結論
- 支持結論的主要依據
- 重要數字與日期
- 可能的限制
- 值得繼續追查的問題

# 限制

- 只能使用提供的資料
- 不得把推測寫成事實
- 不同資料若互相矛盾，必須分別列出
- 找不到答案時，請寫「提供的資料中沒有說明」

# 輸出格式

先提供 150 字以內的總結，再依主題列出詳細重點。

---

<資料>
［貼上資料］
</資料>

模板三：比較多個選項

# 任務

比較以下［產品／工具／方案］，協助我決定哪一個最適合。

# 我的情況

- 使用者類型：［身分］
- 主要用途：［用途］
- 預算：［預算］
- 最重視：［條件］
- 無法接受：［條件］

# 評估項目

- 核心功能
- 使用難度
- 價格與額外成本
- 適合的使用者
- 主要限制
- 轉換成本

# 判斷原則

- 不要只比較功能數量
- 資訊不足時不得猜測
- 事實與建議必須分開
- 最後只能在符合條件時推薦，否則回答「目前無法判斷」

# 輸出格式

1. 各選項的優缺點
2. 依照我的需求逐項比較
3. 最適合的選項與理由
4. 購買前還要確認的三件事

---

<選項資料>
［貼上內容］
</選項資料>

模板四：規劃社群內容

# 任務

為［主題／領域］設計一份［天數］天的內容測試計畫。

# 帳號資訊

- 內容領域：［領域］
- 目標受眾：［受眾］
- 主要平台：［平台］
- 目前問題：［問題］
- 本次目標：［觸及／收藏／名單／成交］

# 每篇內容必須包含

- 受眾正在面對的具體問題
- 單一明確觀點
- 前三秒開場鉤子
- 內容呈現形式
- 觀眾能帶走的成果
- 自然的行動呼籲

# 測試規則

- 每次只改變一個主要變因
- 不要連續重複相同鉤子
- 不要只追熱門話題
- 優先測試受眾需求強、切角具體的題目

# 輸出格式

逐日列出：

1. 測試假設
2. 內容主題
3. 開場鉤子
4. 內容大綱
5. 呈現方式
6. 行動呼籲
7. 主要觀察指標

模板五：修改履歷但不捏造資料

# 角色

你是一位履歷編輯，負責改善表達與資訊排序，不替應徵者虛構經歷。

# 任務

根據職缺說明，重寫我的履歷。

# 修改原則

- 優先保留與職缺直接相關的經歷
- 使用具體動詞描述行動與成果
- 有原始數字才能使用數字
- 沒有數字時，不得捏造百分比、營收或成長幅度
- 缺少重要資訊時，改成向我提問
- 不得捏造職稱、公司、工具或技能

# 輸出格式

1. 個人摘要
2. 工作經歷
3. 技能排序
4. 建議刪除的內容
5. 需要向我確認的問題

---

<職缺說明>
［貼上職缺內容］
</職缺說明>

<原始履歷>
［貼上履歷內容］
</原始履歷>

防止 AI 自行補完的限制區塊

這段可以直接附加在需要高準確度的提示詞後面：

# 資訊使用規則

- 只能根據我提供的資料回答
- 不得虛構人物、數字、日期、案例或來源
- 明確事實、合理推論與個人建議必須分開標示
- 無法確認的內容請標示「無法從現有資料確認」
- 如果缺少完成任務的關鍵資訊，請先列出問題，不要自行假設
- 回答完成後，檢查每個具體主張是否能在原始資料中找到依據

ChatGPT 沒有照做時，先檢查這 6 件事

1. 任務是否寫得太抽象

「幫我寫好一點」沒有明確標準。

可以改成：

刪除重複內容，縮短至 800 字，使用自然的繁體中文，並保留所有數字與專有名詞。

2. 規則是否互相衝突

例如同時要求：

• 詳細解釋每個步驟
• 全文不得超過 100 字

模型不可能完整滿足兩個條件，只能自行取捨。

3. 是否一次要求太多工作

如果同一則提示詞同時要求研究、分析、寫作、設計、翻譯與查證，品質通常會下降。

可以拆成：

1. 先整理資料
2. 再建立大綱
3. 確認後才撰寫正文

4. 輸出格式是否足夠具體

不要只說「幫我整理」。

應該說明：

• 要幾個部分
• 每部分多長
• 是否需要標題
• 是否使用條列
• 哪些內容必須出現

5. 重要規則是否藏在長篇資料中

不要把關鍵限制混進數千字的背景資料。

把必要規則獨立放在「必須遵守的規則」區塊中，背景資料則放到後面。

6. 是否真的需要這麼複雜

OpenAI 對推理模型的建議之一，就是保持提示詞直接、清楚，並在需要時使用標題或分隔符號劃分不同部分。OpenAI Reasoning Best Practices

如果一句話就能交代清楚，不必為了套模板而寫成十個區塊。

符號不是重點。

讓 ChatGPT 清楚知道「要做什麼、根據什麼、不能做什麼、最後交付什麼」，才是真正能反覆提升回答品質的方法。