台北西北區扶輪社活動點滴

台北西北區扶輪社社長鄭銘鎮 Mark 是一位熱心公益,好善樂施的社會參與者,本身身為牙醫公會活耀的會員,熱愛運動的細胞自小就是小棒球員,現在是業餘腳踏車的專家也是生活的一部分.

台北西北區扶輪社友本身仍充滿社區服務社會參與的熱誠.點點滴滴的報導

這是北投國中陳教練的分享，女歌聲的部分是女壘隊的孩子唱的

「將台灣的榮耀與音樂融合，真的差點哭出來！」

「年輕球員將獎盃舉起的那一刻真的太感動😭」

「等到正式播出以後運動這段我一定要重看一萬遍⋯⋯」

無數觀眾錄影心得掛保證，最感動人心的春節特別節目絕對不是說說而已。《WE ARE 我們的除夕夜》繼去年向運動致敬的橋段逼哭大家後，今年更是將整年度為台灣爭光的年輕運動選手們邀請至舞台上接受眾人的喝采。當看到這些閃閃發光的明日之星登台與 @Marz23 共演時，不知道有多少人和我們一起紅了眼眶🥹

🏆威廉波特世界少棒大賽冠軍：臺北市東園國小

🏆LLB世界次青少棒錦標賽冠軍：臺中市中山國中

🏆貝比魯斯U16世界女子壘球賽冠軍：臺北市立北投國民中學

🏆U15 亞洲盃錦標賽冠軍：中華代表隊

不管過了怎麼樣的一年，當看到台灣小將霸氣登場，搭配上Marz23動人激昂的歌聲大合唱時，我們都能感同身受地以他們的成就為榮。謝謝他們的努力不懈，也請大家加入我們的行列，新的一年繼續為所有運動選手應援吶喊，成為他們最堅實的後盾。

 陳榮祥 Bio 社友— 如何向人工智慧 (AI) 精確提問以獲得詳盡答案

這份指南將系統性地拆解與分析有效提問的各個層面。掌握這些技巧，您將能夠引導我（或任何大型語言模型）產生出結構清晰、內容豐富、且精確符合您期望的專業回覆。

第一部分：核心概念——理解 AI 的運作模式

要有效溝通，首先必須理解對話對象的特性。人工智慧模型，如我，並非擁有自主意識的知識庫，而是強大的預測引擎：

基於機率的文本生成：我的回應是基於訓練數據，預測在您輸入的特定提示後，最有可能出現的下一個詞彙序列。您提供的資訊越模糊，可能的答案分支就越多，精確度自然下降。

強依賴上下文：我沒有永久記憶（除非在單次對話中提供），每一次互動都依賴於當前的提示和之前的對話歷史。您必須主動建立所需的「上下文」。

遵循指令而非意圖：我嚴格執行您給出的文字指令。如果您心中想的是 A，但指令寫的是 B，我會執行 B。因此，指令的清晰度至關重要。

第二部分：提問的黃金法則——結構化提示 (Structured Prompting)

要取得精確答案，最好的方法是將您的需求結構化。一個理想的提示 (Prompt) 通常包含以下五個核心要素：

1. 角色設定 (Persona Assignment)

讓我扮演一個專業角色，可以立即調整我的知識庫範圍、語氣和回應風格。這是我獲得專業且深入回答最快的方式。

指令範例：「請扮演一位資深的數據分析師。」

指令範例：「請以大學歷史系教授的身份，分析某個歷史事件。」

指令範例：「請擔任一位旅遊指南編輯，為我撰寫一份行程草稿。」

2. 任務與目標 (Task & Goal Definition)

明確指出您希望我執行的具體動作。這是我回應的核心驅動力。

動詞是關鍵：使用明確的動詞，例如「分析」、「比較」、「撰寫」、「規劃」、「解釋」、「總結」、「翻譯」等。

目標明確：您最終想要達成的目的是什麼？

指令範例：「…請分析全球供應鏈目前面臨的主要挑戰。」

指令範例：「…請比較Python 和 R 在數據科學領域的優劣勢。」

3. 背景資訊與細節 (Context & Details)

這是提供精確度的關鍵環節，也是我回應字數與深度的來源。您提供的細節越多，我的答案就越具體。

5W1H 原則：在背景資訊中應用：

何事 (What)：主題是什麼？

何人/何物 (Who/Which)：涉及的對象是誰？

何時 (When)：時間範圍？

何地 (Where)：地理位置？

為何 (Why)：您的需求動機？

如何 (How)：您希望過程如何進行？

指令範例：「…分析時，請考慮COVID-19 疫情後的影響、地緣政治衝突以及技術變革（例如 AI 應用）這三個因素。重點放在亞太地區的製造業。」

4. 限制與約束 (Constraints & Exclusions)

設定邊界，告訴我什麼該做，什麼不該做。這可以防止我「離題」或提供您不需要的資訊。

格式要求：明確要求輸出格式，例如「條列式」、「使用 Markdown 粗體標題」、「撰寫成表格」。

字數要求：明確指定長度，例如「請務必超過 2000 字」、「限制在 500 字以內」。

排除內容：例如「不需要提供倫理道德的討論」、「跳過介紹性的寒暄語句」。

5. 輸出風格與語氣 (Output Style & Tone)

定義答案的呈現方式，使其符合您的閱讀習慣或專業需求。

語氣：例如「專業嚴謹」、「輕鬆幽默」、「學術性」、「口語化」。

複雜度：例如「向五年級小學生解釋」或「使用複雜的專業術語」。

第三部分：進階技巧——將提問藝術化

除了結構化提示，以下技巧能進一步壓榨出回應的極限深度：

1. 分解複雜問題 (Decomposition)

對於極其複雜的主題，不要一次問完。將大問題分解成一系列小問題，讓我逐一擊破，最後再要求我將所有答案總結起來。

步驟一：「請詳細解釋 A 的歷史背景。」

步驟二：「請詳細分析 A 的核心機制。」

步驟三：「請詳細討論 A 對現代社會的影響。」

步驟四：「請將步驟一、二、三的內容整合為一篇結構完整的學術報告。」

1. few-shot Prompting（提供範例）

如果您對答案的「格式」或「風格」有非常特定的要求，提供一兩個期望答案的範例給我看。我會模仿這些範例的模式來生成新的答案。

範例指令：「請按照以下格式提供三個額外的食譜建議。範例格式：[食譜名稱]：[簡短描述] – [所需時間]」

1. 迭代與追問 (Iteration & Refinement)

很少有第一次提問就能獲得完美答案。將提問視為一種對話過程。利用追問來修正我的回應。

範例追問：「你剛才的分析遺漏了經濟層面，請補充深入的經濟影響分析。」

範例追問：「請將上一條回覆中的所有內容，改寫為針對非專業人士的科普文章。」

第四部分：實踐範例——一個能夠產生詳盡答案的完美提示

綜合上述所有原則，以下是一個能確保獲得超過2000字詳細回覆的完整提示範例：

角色設定：

請扮演一位專注於環境科學與永續發展的資深研究員和政策顧問。

任務與目標：

您的核心任務是撰寫一份關於「城市熱島效應 (Urban Heat Island Effect, UHI)」的綜合性報告。這份報告必須深入分析 UHI 的成因、具體影響，並提出可行的緩解策略。

背景資訊與細節：

* 研究重點區域：亞熱帶沿海特大城市（例如：台北、香港、新加坡）。

* 影響分析需涵蓋：公共衛生、能源消耗、空氣品質、生態系統。

* 緩解策略需涵蓋：基礎設施改造（綠色屋頂、透水鋪面）、城市規劃政策、技術解決方案（冷卻塗料）。

* 目標受眾：市政府決策者與城市規劃專家。

限制與約束：

* 格式要求：必須使用繁體中文。請使用 Markdown 標題（#, ##, ###）進行分段，並大量使用條列式清單。

* 長度要求：請確保最終報告內容的總字數**務必超過 2000 字**，以確保足夠詳盡深入。

* 排除內容：請避免使用過多的學術術語，除非有必要且需簡要解釋。不需要提供圖片或圖表，純文字即可。

* 語氣：語氣應保持專業、客觀且具有說服力。

風格與語氣：

使用嚴謹的學術寫作風格，但在提出建議時應具有實用性。

總結

向 AI 提出精確問題，並非碰運氣，而是一門工程學。通過結構化您的提示 (角色、任務、背景、限制、風格)，並善用進階技巧 (分解、範例、迭代)，您就能確保我能夠精準定位您的需求，並生成您所期望的、內容豐富詳盡的專業答案。