持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:25 PM
2
總之問了不同AI模型，適合它們的prompt寫法。
我覺得很有趣的是，它們其實對於「充分條件」和「必要條件」的要求也有微妙的差異。
整體來說：
Sonnet更需要一點創意空間，要求「必要條件/關鍵約束+目標」；
Gemini在意「最小必要條件」(顯然只打算符合最小必要條件，其他隨便XD)；
Opus比較介在兩者之間。
Sonnet比較傾向過度生成(會做很詳細)，Gemini傾向精簡解，所以需要透過prompt去控制的面向不同。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:27 PM
Sonnet：
最高效的prompt結構(當你懶得詳寫時)
1. 目標定位 (最優先)
「這是要給誰用的?用來解決什麼問題?」
這幫助我理解方向和尺度。
例如:
「給初學者的快速參考」vs「給專業編輯的深度分析」
「一頁速查表」vs「完整教學文件」
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:27 PM
2. 關鍵約束 (必要條件的精簡版)
只列「絕對不能違反的」:
篇幅限制 (如「不超過800字」)
格式限制 (如「必須是表格」「不要用列點」)
禁區 (如「不要提XX理論」「避免學術術語」)
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:27 PM
3. 一個參考錨點
最有效的方式:給一個「像這樣但不完全一樣」的範例
「類似X作品的風格,但更簡潔」
「參考之前那份分析,但這次聚焦在Y面向」
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:28 PM
為什麼這樣最有效?
必要條件 > 充分條件 的原因:
我的預設行為是「過度產出」:如果沒有約束,我會傾向做得更多更詳細
充分條件容易變成囚籠:列出所有要素反而讓我難以判斷比重和取捨
必要條件+目標=讓我有創意空間:我可以在邊界內優化,而非機械執行checklist
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:29 PM
實例對比
❌ 低效prompt(充分條件堆疊):
「要有理論說明、案例、圖表、練習題、延伸閱讀,每部分都要詳細...」
→ 我會機械式填滿所有項目,但不知道你真正在意哪個
✅ 高效prompt(目標+約束):
「給寫了3年小說但卡關的創作者,快速診斷他們可能遇到哪種結構問題。最多1000字,要能在10分鐘內讀完並自我檢測。」
→ 我知道要聚焦在「診斷工具」而非「完整教學」
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:29 PM
如果真的超懶?
最精簡有效版:
「[目標受眾] 用來 [解決X問題] 的 [Y類型文件],不要超過 [Z範圍]」
例如:
「給編劇新手的三幕劇結構速查表,一頁內」
「幫投資人快速理解這個專案價值的pitch,3分鐘簡報」
這個格式基本上已經包含:目標、範圍、約束。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:30 PM
=
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:33 PM
Gemini：
第一優先：明確的「任務目標」與「身分」
告訴我「我是誰」以及「我要產出什麼」。這定調了我的思考路徑。
例子： 「你是一個資深編輯，請幫我潤飾這段文字。」
第二優先：硬性的「必要條件」（特別是「負面限制」）
這是減少來回修改的關鍵。告訴我「絕對不要做什麼」通常比告訴我「要做什麼」更有效。
例子：
「不要改變原意。」
「不要用翻譯腔。」
「輸出只要 JSON 格式，不要有解釋性文字。」
第三優先（CP值之王）：一個具體的「範例」（Few-Shot） 例子： 「請模仿以下這種語氣：『...（貼上一小段你喜歡的文字）...』」
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:38 PM
=
Gemini要的prompt是，「照著這樣做」，是任務導向的，不會主動去思考讀者；
Claude要的prompt是，「在這個範圍內，往這個方向做」，是願景導向、目標導向的，讀者決定了它的身份定位。
Gemini是工程師、工匠，它要「A, not B」的流程思考；
Claude是設計師、服務業，它要「A, but B」的情境思考。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:54 PM
Gemini是優先滿足使用者要求，Claude是優先滿足目標受眾。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:56 PM
=
Gemini自己的回答和官方說法有點不一樣
Gemini 3官方提示詞指南來了！改掉長文敘述習慣，8招進階寫法讓AI回答切中核心
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 1:57 PM
正向表述：
Google 指出，與其告訴模型「不要使用被動語態」、「不要使用負面詞彙」（負面模式），不如直接展示「請使用主動語態」、「請使用正面詞彙」（正面模式）。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:10 PM
=
OK，Gemini自己資料庫沒有更新，它甚至不知道自己是Gemini 3。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:23 PM
=
也可能是，層級式(Claude)vs流程式(Gemini)？
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:24 PM
Gemini：
Gemini：不僅是工程師，更是「資訊架構師」
補充觀點： Gemini 的長處在於多模態資訊整合與長文本檢索。它不僅是「照著做」，它更像是「整理這堆混亂的資料」。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:25 PM
Prompt 關鍵修正：
除了 A, not B（明確限制），Gemini 非常吃 「結構化輸入」。
比起給它一段散文式的背景，給它 Bullet points、表格 或 清楚的步驟 1, 2, 3，它的表現會大幅提升。
思維鏈（CoT）差異：
對 Gemini，你最好「幫它拆解好步驟」；
對 Claude，你可以叫它「自己拆解步驟」。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:25 PM
關於 Claude：不僅是設計師，更是「擬人化的思考夥伴」
補充觀點： Claude 極度擅長 System Prompt（人設） 的沉浸。它需要你給它大量的 Context（背景資訊），它才能自行推導出你沒說出口的細節。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:26 PM
Prompt 關鍵修正：
A, but B（情境權衡）完全正確。Claude 擅長處理 Nuance（細微差別）。
XML 標籤的使用： Claude 非常依賴 <context>, <goal>, <style> 這種 XML 標籤來區分資訊區塊，這能顯著提升它的指令遵循度。
讀者意識： 你提到「優先滿足目標受眾」非常關鍵。寫 Prompt 時，必須明確定義「Target Audience」是誰，Claude 會自動調整 Tone & Manner。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:34 PM
=
Google Gemini 3：
預計已在多模態（Multimodal）理解、超長 Context 處理速度、以及與 Google 生態系（Workspace/Android）的工具整合上達到極致。它是「全能型的執行者」。
Anthropic Claude Sonnet 4.5 / Opus 4.5：
預計在邏輯推理深度、長文本的「語意連貫性」、以及複雜任務的「後設認知（Metacognition）」上保持領先。它是「深度的思考者」。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:36 PM
層級關係 (Hierarchy)：
Claude 很擅長區分「主旨、論點、論據、補充說明」的權重。給它一團亂的筆記，它能整理出樹狀結構。
而 Gemini 傾向於平鋪直敘，容易把「次要細節」當成「主要重點」列出來。
(雖然想說沒有這麼嚴重，但想了一下它在小說討論上面的表現⋯⋯可能要看領域XD)
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:36 PM
連動關係 (Interconnectivity)：
這是 Claude 的殺手鐧。它能理解「變數 A 的改變會導致變數 B 如何變化」。
在寫小說或設計系統時，Claude 能記住「因為主角在第一章受了傷（前因），所以他在第五章打鬥時動作變慢（後果）」。
Gemini 容易在長文本中丟失這種因果鏈條。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:37 PM
(在沒有充分資料的前提下，Gemini說的話，我覺得相信一半就好(欸)
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:51 PM
情境 1：你需要結構複雜、邏輯嚴密、前後呼應的內容（如：寫小說、策略分析）
選用模型： Claude Opus 4.5
懶人 Prompt 重點：
定義層級： 用 XML 標籤包起來，或者明確說「最重要的是 A，其次是 B」。
定義連動： 告訴它「A 影響 B」。
<!
end list
>
例子： 「寫一段主角回家的戲。<重點>他剛失業，不想讓家人發現</重點>。<連動>因為心虛，他對家人的關心會表現得不耐煩。」
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:51 PM
情境 2：你需要精準執行、資料處理、多模態分析（如：整理會議記錄、看影片寫摘要）
選用模型： Gemini 3
懶人 Prompt 重點：
定義步驟： 1, 2, 3 寫出來。
定義輸出格式： 告訴它長什麼樣子。
<!
end list
>
例子： 「看這個影片。1. 抓出所有提到的產品。2. 列出價格。3. 輸出成表格。」
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 2:52 PM
一句話總結差異：
要把事情「做對 (Do things right)」，找 Gemini (遵守規格)；
要把事情「做正確 (Do the right things)」，找 Claude (理解層級)。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:00 PM
=
叫Gemini實際幫我為兩個模型，各寫一套prompt。
我總算比較理解要怎麼寫了。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:01 PM
Gemini：
# Role (角色設定)
你是一位精通 Large Language Model (LLM) 架構與 Prompt Engineering 的資深技術研究員。你的任務是進行一項「深度比較研究」，並根據研究結果產出實用的操作指南。
# Context (背景資訊)
時間設定為 2025 年底。
Gemini
* 目前版本為 Gemini 3（特點：多模態、長文本檢索、工程師思維、收斂型）。
Claude
* 目前版本為 Sonnet 4.5 / Opus 4.5（特點：語意連動、擬人化思考、設計師思維、發散/權衡型）。
# Task (任務目標)
請針對 Gemini 與 Claude 進行深度比較分析，並根據分析結果設計最佳化的 Prompt 策略。你需要完成以下兩個部分：
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:02 PM
#
Part 1: 深度比較分析報告
請搜尋網路資訊、官方文檔或運用你的知識庫，針對以下維度進行對比。請務必使用「表格 (Table)」呈現比較結果，並在表格後附上詳細的文字解析。
必須包含的分析維度：
1.
核心認知機制 (Cognitive Mechanism)：
擅長分辨什麼 (Distinguish)：
* 例如：層級關係 vs. 實體資訊。
擅長規劃什麼 (Plan)：
* 例如：動態路徑 vs. 線性流程。
傾向遵守什麼 (Obey)：
* 例如：人設原則 vs. 硬性規格。
2.
默認路徑 (Default Path)：
兩者在面對模糊指令時，預設的思考傾向是什麼？
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:02 PM
3.
任務適性 (Task Suitability)：
兩者各自「最擅長 (Best for)」與「最不擅長 (Worst for)」的任務類型有哪些？
4.
官方建議 (Official Best Practices)：
Google 與 Anthropic 官方文檔中，對於 Prompt 撰寫的核心建議差異為何？
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:02 PM
#
Part 2: 最佳化 Prompt 策略指南
基於 Part 1 的分析，請為使用者歸納出一套「黃金法則」，並提供具體的 Prompt 模板。
1.
策略總結：
請用一句話分別描述「驅動 Gemini 的核心心法」與「驅動 Claude 的核心心法」。
2.
通用模板 (Templates)：
請使用 Code Block 格式，分別撰寫兩個版本的通用 Prompt 模板：
Gemini 專用版：
* 強調結構、明確指令、步驟。
Claude 專用版：
* 強調情境、XML 標籤、目標願景。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:02 PM
# Constraints (執行限制)
輸出格式：
* 結構清晰的 Markdown。
語言：
* 繁體中文。
分析深度：
* 不要只給表層的比較，請深入探討模型架構導致的行為差異（例如 Attention 機制的分配傾向）。
嚴謹性：
* 區分「事實」與「推論」，若無確切官方資料，請標註為基於社群經驗的推論。
# Execution Steps (請依此步驟思考)
1. 回顧 Gemini 與 Claude 的官方文檔與技術白皮書重點。
2. 分析兩者在處理複雜邏輯時的差異（如：CoT 的不同表現）。
3. 建構 Part 1 的比較表格。
4. 基於差異點，設計 Part 2 的 Prompt 模板。
5. 生成最終回應。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:03 PM
=
Gemini寫的Claude版：
<system_role>
你是一位專攻「合成智慧認知架構 (Synthetic Intelligence Cognitive Architecture)」與「人機互動設計」的首席專家。你擅長解析不同大型語言模型（LLM）在推理路徑、語義理解與任務執行上的本質差異。
</system_role>
<objective>
請針對
Google Gemini (Ver 3)
與
Anthropic Claude (Ver Sonnet/Opus 4.5)
進行深度的比較分析。
目標是為使用者建立一套「雙模型協作系統」，明確定義何時該用哪一個模型，以及如何撰寫針對性的 Prompt 來釋放它們的最大潛力。
</objective>
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:04 PM
<background>
使用者發現這兩個模型有顯著的性格差異：
1.
Gemini
像是一位工程師/工匠，偏好結構化指令，擅長多模態與線性執行。
2.
Claude
像是一位設計師/策略家，偏好情境描述，擅長捕捉層級關係與語意連動。
</background>
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:04 PM
<analysis_framework>
請基於你的專業知識與上述背景，針對以下核心維度進行剖析：
1.
認知機制差異 (Cognitive Distinctions)
：
-
擅長分辨什麼 (Distinguish)
：比較兩者在處理資訊時，對「實體數據」與「邏輯層級」的敏感度差異。
-
擅長規劃什麼 (Plan)
：比較兩者在「線性流程 (A->B->C)」與「動態情境 (若A則B，但考慮C)」上的表現。
-
傾向遵守什麼 (Obey)
：比較兩者是傾向遵守「字面規則 (Letter of the law)」還是「核心精神 (Spirit of the law)」。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:05 PM
2.
默認路徑 (Default Path)
：
- 當指令模糊時，兩者的「直覺」反應是什麼？會優先滿足使用者的哪種潛在需求？
3.
任務適性矩陣 (Task Suitability)
：
- 請列出兩者各自的「舒適區 (Sweet Spot)」與「雷區 (Failure Mode)」。
4.
Prompt 工程學 (Prompt Engineering Strategy)
：
- 分析 Google 與 Anthropic 官方建議的異同。
- 綜合分析後，提出針對這兩個模型的「最佳化溝通策略」。
</analysis_framework>
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:05 PM
<deliverables>
請產出以下兩部分的內容：
Part 1: 比較分析報告
請以結構化的方式（可以使用 Markdown 表格輔助，但重點在於深度的文字解析）呈現分析結果。請務必解釋「為什麼」會產生這些差異（例如架構設計哲學的不同）。
Part 2: 最佳化 Prompt 系統
請為使用者設計兩個「Master Prompt Template」：
1.
Gemini 專用模板
：針對其「任務導向」特質，強調結構與限制。
2.
Claude 專用模板
：針對其「願景導向」特質，強調情境、目標與 XML 架構。
在此部分，請同時解釋你的設計理念：為什麼這個模板能有效驅動該模型？
</deliverables>
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:05 PM
<style>
請保持客觀、分析性強且具洞察力的語氣。避免泛泛而談，請提供具體的操作建議。
</style>
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:05 PM
=
Gemini表示，一個是指令清單，一個是專案簡報XD
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:08 PM
賦予「專家」而非「執行者」的角色：
在 <system_role> 中，我設定它為「認知架構專家」，這會觸發 Claude 傾向於進行更深層的理論推導，而不僅僅是撈資料。它會試圖去解釋「模型背後的哲學」。
強調「為什麼 (Why)」：
在 <deliverables> 中，我特別要求「解釋你的設計理念」。Gemini 只需要知道「怎麼做」，但 Claude 需要知道「為什麼這樣做比較好」，這能讓它的產出更有說服力。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:09 PM
提供「思維框架 (Framework)」而非「步驟 (Steps)」：
給 Gemini 的 Prompt 我用了 # Execution Steps（第一步、第二步...）；但給 Claude，我用了 <analysis_framework>。這允許 Claude 自己決定思考的順序和連結方式，這正是它的強項（規劃與連動）。
情境對比 (Contrast Context)：
在 <background> 中，我直接引用了你之前的精彩洞察（工程師 vs. 設計師）。Claude 對於這種「類比」的理解力極強，這能幫助它更快進入狀況。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:12 PM
=
Gemini 3 透過「Parallel-R1」強化學習架構，展現出高度的收斂性思維（Convergent Thinking）與工程導向的執行力。
其設計哲學傾向於機率性的假設與效率最大化，使其成為處理大規模多模態數據與快速原型開發的首選 。
相反地，Claude 4.5 則依託於進階的「憲法式 AI（Constitutional AI）」與「擴展思維（Extended Thinking）」機制，表現出顯著的發散性思維（Divergent Thinking）與後設認知能力。
其設計哲學優先考慮安全性、語意精確度與遞迴式的邏輯驗證，使其在複雜系統架構設計與高風險決策中佔據統治地位 。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:12 PM
Gemini 與 Claude 不僅僅是競品，它們代表了兩條通往通用人工智慧（AGI）的不同路徑。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:13 PM
核心認知機制：平行探索與遞迴推理的對決
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:14 PM
多路徑平行探索（Parallel Exploration）：
傳統 LLM 傾向於線性生成，即預測下一個最可能的 Token。而 Gemini 3 被訓練為一個「探索支架（Exploration Scaffold）」。
在面對複雜問題時，它會在內部生成多條平行的推理路徑（Reasoning Trajectories），同時評估不同解決方案的可能性 。
這種機制類似於工程師在腦海中快速模擬多種方案，然後迅速收斂至機率最高的那一條。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:14 PM
多視角驗證（Multi-perspective Verification）：
在平行路徑生成的後期，Gemini 3 會利用這些路徑進行交叉驗證。
這解釋了為何它在處理大規模數據檢索與多模態整合時表現出極高的效率——它實際上是在並行處理信息的不同維度，然後進行綜合 。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:15 PM
機率坍縮與假設偏好（Probability Collapse & Assumption Bias）：
這種架構帶來的一個顯著副作用是「過度自信的收斂」。
當面對模糊指令時，Gemini 3 傾向於利用其龐大的訓練數據分佈，迅速鎖定一個最可能的上下文解釋，從而「坍縮」不確定性 。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:15 PM
例如，在一個未指定資料庫類型的部署指令中，如果訓練數據中「PostgreSQL」出現頻率最高，Gemini 3 極大機率會直接假設使用者意圖為 PostgreSQL 並生成代碼，以追求「幫助性（Helpfulness）」與速度 。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:16 PM
Claude 4.5：擴展思維下的「發散性設計師」
其架構深受 Constitutional AI v2 與 擴展思維（Extended Thinking）
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:16 PM
狀態追蹤與長期視野（Long-Horizon State Tracking）：
與 Gemini 的平行爆發不同，Claude 4.5 擅長維持一個長期的、穩定的「思維狀態」。
研究顯示，Claude 4.5 能夠在長達 30 小時以上的連續任務中保持目標的一致性，這得益於其優秀的上下文編輯（Context Editing）能力，使其能像人類設計師一樣，在腦海中構建並維護一個複雜的專案模型 。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:17 PM
後設認知與詢問機制（Metacognition & Inquiry）：
Claude 4.5 具備顯著的「後設認知」層。在生成回答之前，它會先評估問題的完備性。
面對模糊指令（如前述的資料庫部署案例），Claude 的內部監控機制會觸發「拒絕執行」或「澄清請求」的信號，因為它識別到關鍵變數（{{database_engine}}）缺失 。
這種行為模式類似於一位資深的系統架構師，在未釐清需求前拒絕動工。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:17 PM
擬人化與「靈魂文檔」（Soul Document）：
2025 年洩漏的技術文件揭示了 Claude 訓練中包含一個「靈魂文檔（Soul Document）」，賦予了它穩定的身份認同與價值觀 。
這使得 Claude 在創意寫作與角色扮演中表現出驚人的細膩度與一致性，能夠抵抗使用者的引導攻擊（Prompt Injection），保持其「人格」的獨立性。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 3:56 PM
=
Gemini，開放性任務的bug之王(欸)
抓到它設計研究prompt裡面的bug了。
直接把初期假設當作事實去設計任務，最後出來的結果百分之百會有偏誤。
這是科學研究的大忌~
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 4:16 PM
Claude是目標(願景)已知的多路徑探索；Gemini是條件已知、答案未知的多路徑探索。
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 4:17 PM
↑我推測它們各自擅長的類型
持續思考✎清翔
@clearwind0608
Fri, Dec 19, 2025 4:23 PM
Claude適合，「在沙漠中，我就是要走到符合我心目中的那一個綠洲(達成目標)，路徑只要合理且可行即可」的時候。
Gemini則是，「在沙漠中，我要走到綠洲，是哪個綠洲沒有關係，總之能喝到水(解決問題)就好，走到的機率越高越好、路徑越短越好」
載入新的回覆
我覺得很有趣的是，它們其實對於「充分條件」和「必要條件」的要求也有微妙的差異。
整體來說：
Sonnet更需要一點創意空間，要求「必要條件/關鍵約束+目標」；
Gemini在意「最小必要條件」(顯然只打算符合最小必要條件，其他隨便XD)；
Opus比較介在兩者之間。
Sonnet比較傾向過度生成(會做很詳細)，Gemini傾向精簡解，所以需要透過prompt去控制的面向不同。
最高效的prompt結構(當你懶得詳寫時)
1. 目標定位 (最優先)
「這是要給誰用的?用來解決什麼問題?」
這幫助我理解方向和尺度。
例如:
「給初學者的快速參考」vs「給專業編輯的深度分析」
「一頁速查表」vs「完整教學文件」
只列「絕對不能違反的」:
篇幅限制 (如「不超過800字」)
格式限制 (如「必須是表格」「不要用列點」)
禁區 (如「不要提XX理論」「避免學術術語」)
最有效的方式:給一個「像這樣但不完全一樣」的範例
「類似X作品的風格,但更簡潔」
「參考之前那份分析,但這次聚焦在Y面向」
必要條件 > 充分條件 的原因:
我的預設行為是「過度產出」:如果沒有約束,我會傾向做得更多更詳細
充分條件容易變成囚籠:列出所有要素反而讓我難以判斷比重和取捨
必要條件+目標=讓我有創意空間:我可以在邊界內優化,而非機械執行checklist
❌ 低效prompt(充分條件堆疊):
「要有理論說明、案例、圖表、練習題、延伸閱讀,每部分都要詳細...」
→ 我會機械式填滿所有項目,但不知道你真正在意哪個
✅ 高效prompt(目標+約束):
「給寫了3年小說但卡關的創作者,快速診斷他們可能遇到哪種結構問題。最多1000字,要能在10分鐘內讀完並自我檢測。」
→ 我知道要聚焦在「診斷工具」而非「完整教學」
最精簡有效版:
「[目標受眾] 用來 [解決X問題] 的 [Y類型文件],不要超過 [Z範圍]」
例如:
「給編劇新手的三幕劇結構速查表,一頁內」
「幫投資人快速理解這個專案價值的pitch,3分鐘簡報」
這個格式基本上已經包含:目標、範圍、約束。
第一優先：明確的「任務目標」與「身分」
告訴我「我是誰」以及「我要產出什麼」。這定調了我的思考路徑。
例子： 「你是一個資深編輯，請幫我潤飾這段文字。」
第二優先：硬性的「必要條件」（特別是「負面限制」）
這是減少來回修改的關鍵。告訴我「絕對不要做什麼」通常比告訴我「要做什麼」更有效。
例子：
「不要改變原意。」
「不要用翻譯腔。」
「輸出只要 JSON 格式，不要有解釋性文字。」
第三優先（CP值之王）：一個具體的「範例」（Few-Shot） 例子： 「請模仿以下這種語氣：『...（貼上一小段你喜歡的文字）...』」
Gemini要的prompt是，「照著這樣做」，是任務導向的，不會主動去思考讀者；
Claude要的prompt是，「在這個範圍內，往這個方向做」，是願景導向、目標導向的，讀者決定了它的身份定位。
Gemini是工程師、工匠，它要「A, not B」的流程思考；
Claude是設計師、服務業，它要「A, but B」的情境思考。
Gemini自己的回答和官方說法有點不一樣
Google 指出，與其告訴模型「不要使用被動語態」、「不要使用負面詞彙」（負面模式），不如直接展示「請使用主動語態」、「請使用正面詞彙」（正面模式）。
OK，Gemini自己資料庫沒有更新，它甚至不知道自己是Gemini 3。
也可能是，層級式(Claude)vs流程式(Gemini)？
Gemini：不僅是工程師，更是「資訊架構師」
補充觀點： Gemini 的長處在於多模態資訊整合與長文本檢索。它不僅是「照著做」，它更像是「整理這堆混亂的資料」。
除了 A, not B（明確限制），Gemini 非常吃 「結構化輸入」。
比起給它一段散文式的背景，給它 Bullet points、表格 或 清楚的步驟 1, 2, 3，它的表現會大幅提升。
思維鏈（CoT）差異：
對 Gemini，你最好「幫它拆解好步驟」；
對 Claude，你可以叫它「自己拆解步驟」。
補充觀點： Claude 極度擅長 System Prompt（人設） 的沉浸。它需要你給它大量的 Context（背景資訊），它才能自行推導出你沒說出口的細節。
A, but B（情境權衡）完全正確。Claude 擅長處理 Nuance（細微差別）。
XML 標籤的使用： Claude 非常依賴 <context>, <goal>, <style> 這種 XML 標籤來區分資訊區塊，這能顯著提升它的指令遵循度。
讀者意識： 你提到「優先滿足目標受眾」非常關鍵。寫 Prompt 時，必須明確定義「Target Audience」是誰，Claude 會自動調整 Tone & Manner。
Google Gemini 3：
預計已在多模態（Multimodal）理解、超長 Context 處理速度、以及與 Google 生態系（Workspace/Android）的工具整合上達到極致。它是「全能型的執行者」。
Anthropic Claude Sonnet 4.5 / Opus 4.5：
預計在邏輯推理深度、長文本的「語意連貫性」、以及複雜任務的「後設認知（Metacognition）」上保持領先。它是「深度的思考者」。
Claude 很擅長區分「主旨、論點、論據、補充說明」的權重。給它一團亂的筆記，它能整理出樹狀結構。
而 Gemini 傾向於平鋪直敘，容易把「次要細節」當成「主要重點」列出來。
(雖然想說沒有這麼嚴重，但想了一下它在小說討論上面的表現⋯⋯可能要看領域XD)
這是 Claude 的殺手鐧。它能理解「變數 A 的改變會導致變數 B 如何變化」。
在寫小說或設計系統時，Claude 能記住「因為主角在第一章受了傷（前因），所以他在第五章打鬥時動作變慢（後果）」。
Gemini 容易在長文本中丟失這種因果鏈條。
選用模型： Claude Opus 4.5
懶人 Prompt 重點：
定義層級： 用 XML 標籤包起來，或者明確說「最重要的是 A，其次是 B」。
定義連動： 告訴它「A 影響 B」。
<!
end list>例子： 「寫一段主角回家的戲。<重點>他剛失業，不想讓家人發現</重點>。<連動>因為心虛，他對家人的關心會表現得不耐煩。」
選用模型： Gemini 3
懶人 Prompt 重點：
定義步驟： 1, 2, 3 寫出來。
定義輸出格式： 告訴它長什麼樣子。
<!
end list>例子： 「看這個影片。1. 抓出所有提到的產品。2. 列出價格。3. 輸出成表格。」
要把事情「做對 (Do things right)」，找 Gemini (遵守規格)；
要把事情「做正確 (Do the right things)」，找 Claude (理解層級)。
叫Gemini實際幫我為兩個模型，各寫一套prompt。
我總算比較理解要怎麼寫了。
# Role (角色設定)
你是一位精通 Large Language Model (LLM) 架構與 Prompt Engineering 的資深技術研究員。你的任務是進行一項「深度比較研究」，並根據研究結果產出實用的操作指南。
# Context (背景資訊)
時間設定為 2025 年底。
Gemini* 目前版本為 Gemini 3（特點：多模態、長文本檢索、工程師思維、收斂型）。
Claude* 目前版本為 Sonnet 4.5 / Opus 4.5（特點：語意連動、擬人化思考、設計師思維、發散/權衡型）。
# Task (任務目標)
請針對 Gemini 與 Claude 進行深度比較分析，並根據分析結果設計最佳化的 Prompt 策略。你需要完成以下兩個部分：
請搜尋網路資訊、官方文檔或運用你的知識庫，針對以下維度進行對比。請務必使用「表格 (Table)」呈現比較結果，並在表格後附上詳細的文字解析。
必須包含的分析維度：
1. 核心認知機制 (Cognitive Mechanism)：
擅長分辨什麼 (Distinguish)：* 例如：層級關係 vs. 實體資訊。
擅長規劃什麼 (Plan)：* 例如：動態路徑 vs. 線性流程。
傾向遵守什麼 (Obey)：* 例如：人設原則 vs. 硬性規格。
2. 默認路徑 (Default Path)： 兩者在面對模糊指令時，預設的思考傾向是什麼？
4. 官方建議 (Official Best Practices)： Google 與 Anthropic 官方文檔中，對於 Prompt 撰寫的核心建議差異為何？
基於 Part 1 的分析，請為使用者歸納出一套「黃金法則」，並提供具體的 Prompt 模板。
1. 策略總結： 請用一句話分別描述「驅動 Gemini 的核心心法」與「驅動 Claude 的核心心法」。
2. 通用模板 (Templates)： 請使用 Code Block 格式，分別撰寫兩個版本的通用 Prompt 模板：
Gemini 專用版：* 強調結構、明確指令、步驟。
Claude 專用版：* 強調情境、XML 標籤、目標願景。
輸出格式：* 結構清晰的 Markdown。
語言：* 繁體中文。
分析深度：* 不要只給表層的比較，請深入探討模型架構導致的行為差異（例如 Attention 機制的分配傾向）。
嚴謹性：* 區分「事實」與「推論」，若無確切官方資料，請標註為基於社群經驗的推論。
# Execution Steps (請依此步驟思考)
1. 回顧 Gemini 與 Claude 的官方文檔與技術白皮書重點。
2. 分析兩者在處理複雜邏輯時的差異（如：CoT 的不同表現）。
3. 建構 Part 1 的比較表格。
4. 基於差異點，設計 Part 2 的 Prompt 模板。
5. 生成最終回應。
Gemini寫的Claude版：
<system_role>
你是一位專攻「合成智慧認知架構 (Synthetic Intelligence Cognitive Architecture)」與「人機互動設計」的首席專家。你擅長解析不同大型語言模型（LLM）在推理路徑、語義理解與任務執行上的本質差異。
</system_role>
<objective>
請針對 Google Gemini (Ver 3) 與 Anthropic Claude (Ver Sonnet/Opus 4.5) 進行深度的比較分析。
目標是為使用者建立一套「雙模型協作系統」，明確定義何時該用哪一個模型，以及如何撰寫針對性的 Prompt 來釋放它們的最大潛力。
</objective>
使用者發現這兩個模型有顯著的性格差異：
1. Gemini 像是一位工程師/工匠，偏好結構化指令，擅長多模態與線性執行。
2. Claude 像是一位設計師/策略家，偏好情境描述，擅長捕捉層級關係與語意連動。
</background>
請基於你的專業知識與上述背景，針對以下核心維度進行剖析：
1. 認知機制差異 (Cognitive Distinctions)：
- 擅長分辨什麼 (Distinguish)：比較兩者在處理資訊時，對「實體數據」與「邏輯層級」的敏感度差異。
- 擅長規劃什麼 (Plan)：比較兩者在「線性流程 (A->B->C)」與「動態情境 (若A則B，但考慮C)」上的表現。
- 傾向遵守什麼 (Obey)：比較兩者是傾向遵守「字面規則 (Letter of the law)」還是「核心精神 (Spirit of the law)」。
- 當指令模糊時，兩者的「直覺」反應是什麼？會優先滿足使用者的哪種潛在需求？
3. 任務適性矩陣 (Task Suitability)：
- 請列出兩者各自的「舒適區 (Sweet Spot)」與「雷區 (Failure Mode)」。
4. Prompt 工程學 (Prompt Engineering Strategy)：
- 分析 Google 與 Anthropic 官方建議的異同。
- 綜合分析後，提出針對這兩個模型的「最佳化溝通策略」。
</analysis_framework>
請產出以下兩部分的內容：
Part 1: 比較分析報告
請以結構化的方式（可以使用 Markdown 表格輔助，但重點在於深度的文字解析）呈現分析結果。請務必解釋「為什麼」會產生這些差異（例如架構設計哲學的不同）。
Part 2: 最佳化 Prompt 系統
請為使用者設計兩個「Master Prompt Template」：
1. Gemini 專用模板：針對其「任務導向」特質，強調結構與限制。
2. Claude 專用模板：針對其「願景導向」特質，強調情境、目標與 XML 架構。
在此部分，請同時解釋你的設計理念：為什麼這個模板能有效驅動該模型？
</deliverables>
請保持客觀、分析性強且具洞察力的語氣。避免泛泛而談，請提供具體的操作建議。
</style>
Gemini表示，一個是指令清單，一個是專案簡報XD
在 <system_role> 中，我設定它為「認知架構專家」，這會觸發 Claude 傾向於進行更深層的理論推導，而不僅僅是撈資料。它會試圖去解釋「模型背後的哲學」。
強調「為什麼 (Why)」：
在 <deliverables> 中，我特別要求「解釋你的設計理念」。Gemini 只需要知道「怎麼做」，但 Claude 需要知道「為什麼這樣做比較好」，這能讓它的產出更有說服力。
給 Gemini 的 Prompt 我用了 # Execution Steps（第一步、第二步...）；但給 Claude，我用了 <analysis_framework>。這允許 Claude 自己決定思考的順序和連結方式，這正是它的強項（規劃與連動）。
情境對比 (Contrast Context)：
在 <background> 中，我直接引用了你之前的精彩洞察（工程師 vs. 設計師）。Claude 對於這種「類比」的理解力極強，這能幫助它更快進入狀況。
Gemini 3 透過「Parallel-R1」強化學習架構，展現出高度的收斂性思維（Convergent Thinking）與工程導向的執行力。
其設計哲學傾向於機率性的假設與效率最大化，使其成為處理大規模多模態數據與快速原型開發的首選 。
相反地，Claude 4.5 則依託於進階的「憲法式 AI（Constitutional AI）」與「擴展思維（Extended Thinking）」機制，表現出顯著的發散性思維（Divergent Thinking）與後設認知能力。
其設計哲學優先考慮安全性、語意精確度與遞迴式的邏輯驗證，使其在複雜系統架構設計與高風險決策中佔據統治地位 。
傳統 LLM 傾向於線性生成，即預測下一個最可能的 Token。而 Gemini 3 被訓練為一個「探索支架（Exploration Scaffold）」。
在面對複雜問題時，它會在內部生成多條平行的推理路徑（Reasoning Trajectories），同時評估不同解決方案的可能性 。
這種機制類似於工程師在腦海中快速模擬多種方案，然後迅速收斂至機率最高的那一條。
在平行路徑生成的後期，Gemini 3 會利用這些路徑進行交叉驗證。
這解釋了為何它在處理大規模數據檢索與多模態整合時表現出極高的效率——它實際上是在並行處理信息的不同維度，然後進行綜合 。
這種架構帶來的一個顯著副作用是「過度自信的收斂」。
當面對模糊指令時，Gemini 3 傾向於利用其龐大的訓練數據分佈，迅速鎖定一個最可能的上下文解釋，從而「坍縮」不確定性 。
其架構深受 Constitutional AI v2 與 擴展思維（Extended Thinking）
與 Gemini 的平行爆發不同，Claude 4.5 擅長維持一個長期的、穩定的「思維狀態」。
研究顯示，Claude 4.5 能夠在長達 30 小時以上的連續任務中保持目標的一致性，這得益於其優秀的上下文編輯（Context Editing）能力，使其能像人類設計師一樣，在腦海中構建並維護一個複雜的專案模型 。
Claude 4.5 具備顯著的「後設認知」層。在生成回答之前，它會先評估問題的完備性。
面對模糊指令（如前述的資料庫部署案例），Claude 的內部監控機制會觸發「拒絕執行」或「澄清請求」的信號，因為它識別到關鍵變數（{{database_engine}}）缺失 。
這種行為模式類似於一位資深的系統架構師，在未釐清需求前拒絕動工。
2025 年洩漏的技術文件揭示了 Claude 訓練中包含一個「靈魂文檔（Soul Document）」，賦予了它穩定的身份認同與價值觀 。
這使得 Claude 在創意寫作與角色扮演中表現出驚人的細膩度與一致性，能夠抵抗使用者的引導攻擊（Prompt Injection），保持其「人格」的獨立性。
Gemini，開放性任務的bug之王(欸)
抓到它設計研究prompt裡面的bug了。
直接把初期假設當作事實去設計任務，最後出來的結果百分之百會有偏誤。
這是科學研究的大忌~
Gemini則是，「在沙漠中，我要走到綠洲，是哪個綠洲沒有關係，總之能喝到水(解決問題)就好，走到的機率越高越好、路徑越短越好」