2026 AI 提示工程趨勢：駕馭模型的頂尖結構

在前兩篇文章中，我們介紹了基礎的互動模式與解決幻覺的進階技巧。

提升對話品質！必學 Prompt 技巧 入門篇

提升對話品質！必學 Prompt 技巧 進階篇

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然而，隨著 OpenAI o-series (o1/o2) 與 Google Gemini 2.0 等具備「深度推理能力」的模型在 2025 年底全面普及，Prompt Engineering 的典範也迎來了重大轉移。

在 2026 年，最頂尖的 AI 使用者不再只是「下指令（Instructing）」，而是在「構建思考框架（Structuring）」。

這篇文章是我們 AI 提示工程系列的最終章（趨勢篇）。我們將揭秘 4 個專為新一代推理模型與代理人（Agentic AI）設計的 Prompt 架構。這些技巧都有紮實的學術研究背書，能幫助你處理更高密度的資訊、更複雜的決策，甚至讓 AI 像一個團隊一樣運作。

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技巧 1：CO-STAR 框架 —— 完美指令的黃金標準

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👉 解決痛點： 每次寫 Prompt 都要東拼西湊，卻總是漏掉關鍵資訊，導致輸出品質不穩定。

這是由 新加坡政府科技局（GovTech Singapore）數據科學團隊 所提出的結構化提示法，並在首屆 GPT-4 Prompt Engineering 比賽中獲得極高評價。

根據 GovTech 數據科學家 Sheila Teo 的研究，CO-STAR 框架能有效降低模型輸出的變異性，已成為 2025/2026 年全球企業導入 AI 時公認的「黃金標準」。

📝 CO-STAR 架構詳解：

它將一個完美的 Prompt 拆解為六個不可或缺的要素：

• C (Context) 背景： 提供任務的背景資訊。
• O (Objective) 目標： 明確定義你要 AI 做什麼。
• S (Style) 風格： 指定寫作風格（如：魯迅風格、麥肯錫顧問風格）。
• T (Tone) 語氣： 設定情感與態度（如：幽默、嚴肅、激勵）。
• A (Audience) 受眾： 內容是寫給誰看的？
• R (Response) 格式： 指定輸出格式（Json, Markdown, 表格）。

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✅ 實戰 Prompt 範例：

‍「(C) Context: 我是一家 SaaS 軟體公司的產品經理，我們剛發布了 2026 Q1 的 AI 自動化新功能。

‍(O) Objective: 請幫我撰寫一封電子郵件，邀請曾經流失的舊客戶回來免費試用。

‍(S) Style: 簡潔有力，類似 Apple 的行銷文案風格，強調創新與極簡。

‍(T) Tone: 充滿熱情但保持專業，不要過度推銷。

‍(A) Audience: 過去 6 個月未登入的不活躍用戶，通常是企業的中高階主管。

‍(R) Response: 請給我純文字格式，並包含 3 個不同切入點的主旨選項。」

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技巧 2：密度鏈（Chain of Density, CoD）—— 打造高含金量摘要

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👉 解決痛點： 請 AI 寫摘要時，它要嘛寫太短漏掉細節，要嘛寫太長像流水帳。

這是由 Salesforce Research、MIT（麻省理工學院）與哥倫比亞大學 研究團隊於 ACL 2024 發表的論文《From Sparse to Dense》中所提出的技術。該研究證實，透過「遞迴優化」，CoD 生成的摘要在資訊密度上顯著優於傳統方法。

它的核心邏輯是：要求 AI 在保持字數不變的情況下，不斷塞入更多「實體資訊（Entities）」。

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✅ 實戰 Prompt 範例：

‍「請閱讀這篇關於 2025 年全球半導體供應鏈的報告。我需要你生成 5 個版本的摘要。

【迭代規則】

• 第 1 版： 初步摘要（約 100 字）。
• 第 2-5 版： 請找出上一版摘要中遺漏的『具體數據』、『公司名稱』與『專有名詞』，將其融合進新的摘要中。
• 限制： 每一版的字數都必須維持在 100 字左右（透過刪除不必要的修飾語來騰出空間）。

請依序列出這 5 個版本，讓我比較資訊密度的變化。」

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技巧 3：多重角色辯論（Multi-Persona Debate）—— 模擬專家會議

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👉 解決痛點： AI 的建議往往太過「安全」或「單一」，缺乏批判性思考。

這項技巧源自 MIT 與 Google DeepMind 的合作研究。

研究指出，單一模型的思維容易陷入「順從性偏誤（Sycophancy）」，即 AI 傾向於講使用者想聽的話。透過建立多個持「互斥觀點」的 AI 代理人（Agents）進行辯論，能顯著提升決策品質。

既然現在的模型上下文視窗極大，為什麼不讓 AI 一次扮演好幾個人，幫你開一場虛擬會議？

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✅ 實戰 Prompt 範例：

‍「我正在考慮是否要在 2026 年投資開設一間無人咖啡廳。請啟動『多重角色辯論模式』：

1. 角色 A（樂觀的創業家）： 專注於自動化趨勢、節省人力成本與新奇體驗。
2. 角色 B（保守的財務顧問）： 專注於前期設備折舊、系統維護風險與現金流壓力。
3. 角色 C（毒舌的市場評論員）： 專注於批評競爭對手與消費者對無人服務的疲乏感。

請讓這三位角色針對我的創業計畫進行 3 輪對話辯論。在每一輪中，他們必須針對對方的論點提出反駁。最後，由你總結出一個客觀的建議。」

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技巧 4：推理路徑提取（Reasoning Extraction）—— 駕馭 OpenAI o1/o2

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👉 解決痛點： 使用推理模型（Reasoning Models）時，AI 給了答案但沒解釋過程，或是你難以驗證其邏輯。

新一代模型（如 o1）會在內部進行「隱藏思維鏈（Hidden Chain of Thought）」運算。

根據 OpenAI 發布的 o1 System Card 與 Google DeepMind 的 CoT 基礎理論，雖然推理過程被隱藏，但透過特定的 Prompt 架構，我們可以強制模型輸出結構化的思考標籤，以便人類進行審查（Human-in-the-loop）。

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✅ 實戰 Prompt 範例：

‍「請幫我審查這段 Python 程式碼的潛在邏輯漏洞。

【輸出要求】請不要只給我修正後的程式碼。請使用明確的標籤結構輸出你的推理過程：

• [假設 Analysis] 你對程式碼意圖的初步理解。
• [規劃 Plan] 你打算從哪些邊界條件（Edge Cases）進行測試。
• [執行 Execution] 逐步模擬程式執行的過程。
• [驗證 Verification] 你如何確認修復方案不會產生新的 Bug。
• [最終結論 Conclusion] 優化後的程式碼與解釋。」

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結語：從 Prompt 到 System

如果說 2024 年以前我們是在學「如何跟聊天機器人說話」，那麼 2025-2026 年，我們就是在學「如何編寫系統指令（System Prompts）」。

CO-STAR 幫你建立骨架，密度鏈幫你萃取精華，多重角色辯論幫你決策，而推理提取則確保了邏輯的正確性。

掌握這 4 個新世代架構，你將不再受限於 AI 的隨機性，而是能穩定地輸出高品質成果，真正駕馭這個 Agentic AI 的時代。

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📚 參考文獻與資料來源 Reference

為了確保本文內容的準確性與專業度，我們引用了以下權威研究：

1. GovTech Singapore: How I Won Singapore’s First GPT-4 Prompt Engineering Competition (Sheila Teo)
2. Salesforce Research, MIT & Columbia University: From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting (Adams et al.)
3. MIT & Google DeepMind: Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate (Du et al.)
4. OpenAI Research: OpenAI o1 System Card & Reasoning Models Technical Report
5. Google Research: Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al.)

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