AI 提問怎麼開始？先做任務問題地圖

你準備請 AI 幫忙完成一件事。打開 ChatGPT 後，游標一直閃爍，你卻不知道第一句該問什麼。最後，只能輸入：

• 幫我規劃一場直播。
• 幫我寫商品文案。
• 推薦我應該學哪一個 AI 工具。

AI 很快給出答案，但內容經常太廣、太普通，或者和真正需求有一段距離。

問題不一定是你不會寫 Prompt。更可能的原因是：你還沒有整理清楚，自己目前正在處理哪一個任務、進行到哪一個階段，以及真正卡在哪裡。

為什麼不要一開始就問「我要問 AI 什麼」？

「你想問 AI 什麼？」看似簡單，其實是一個很難回答的問題。當一個人連問題都還沒有想清楚時，很難立刻提出精準的問法。

比較容易開始的方式，是先整理六項資訊。

1. 我要完成什麼？

先說明任務，不要只寫一個模糊主題。例如：

• 規劃下一場直播
• 改善商品頁轉換
• 找出適合自己的 AI 學習方向
• 設計一項新的 AI 工具

2. 這件事會用在哪裡？

同一項任務，使用情境不同，問題也會不同。例如直播可能是：

• 品牌經營
• 商品銷售
• 知識分享
• 會員互動
• 新品發表

3. 結果要給誰看或給誰使用？

AI 不知道你的對象，答案就容易停留在一般建議。需要先說清楚：

• 對象是誰
• 他們已經知道什麼
• 他們在意什麼
• 他們可能有哪些疑慮

4. 我目前進行到哪一個階段？

同樣是電商問題，不同階段需要問的問題完全不同。可能是：

• 還沒選定商品
• 已經有商品，正在設計商品頁
• 已經開始銷售，但轉換不佳
• 有訂單，但退貨率偏高
• 已經穩定銷售，想提高回購

5. 現在最大的卡點是什麼？

不要只寫「效果不好」。可以先辨識比較接近哪一類：

• 不知道問題在哪裡
• 資訊不足
• 沒有不同方向
• 不知道如何選擇
• 不知道怎麼執行
• 執行後不知道如何判斷成效

6. 如何判斷結果是好的？

如果沒有成功標準，AI 只能提供看起來完整的答案。可以先設定：

• 希望改善哪個結果
• 有哪些限制
• 哪些條件不能改
• 最低可接受成果是什麼
• 要用什麼方式進行小規模測試

這六項資訊整理完成後，AI 才有足夠的上下文，幫你建立真正有用的提問順序。

這也是AI應用如何結合創新思維的重要差異：先把任務與問題想清楚，再讓 AI 放大你的思考。

任務問題地圖包含哪些問題？

我會把 AI 適合協助整理的問題分成六類。

一、釐清任務

先確認我們處理的是不是正確問題。例如：

• 我真正希望改善的是什麼結果？
• 現在看到的是核心問題，還是表面現象？
• 這件事情為什麼需要現在處理？

二、補足背景

找出 AI 還缺少哪些資訊。例如：

• 哪些資料會影響判斷？
• 有哪些限制尚未說明？
• 哪些背景是我知道，但 AI 不知道的？

三、分析原因

不要太快跳到解法。例如：

• 造成目前結果的可能原因有哪些？
• 哪些是已確認的事實，哪些只是推測？
• 哪一個原因最值得優先驗證？

四、產生方向

問題釐清後，再請 AI 擴展可能性。例如：

• 除了目前做法，還有哪些不同方向？
• 其他產業如何處理類似問題？
• 能否重新設計整個流程，而不只改善單一步驟？

五、比較判斷

讓 AI 不只是產生很多選項，也協助建立選擇標準。例如：

• 各方案適合什麼情境？
• 哪個方案成本較低、風險較小？
• 哪一個方向最適合先進行小規模測試？

六、執行驗證

把想法轉成可以觀察的行動。例如：

• 第一個最小行動是什麼？
• 執行前需要準備什麼？
• 要觀察哪些結果，才能判斷方向是否有效？

重點不是一次問完所有問題。而是由 AI 根據你目前的階段，選出現在最值得先問的三題。

案例一：直播前，不要急著請 AI 寫腳本

假設你準備進行一場商品直播。最直覺的 AI 提問可能是：

請幫我寫一份一小時的直播腳本。

AI 可以很快產生開場、商品介紹、互動與促購話術。但在寫腳本之前，還有幾個重要問題沒有被釐清：

• 直播目標是增加觀看、延長停留，還是促進成交？
• 觀眾目前最想解決什麼問題？
• 上一次直播在哪個段落流失最多人？
• 顧客沒有下單，是因為價格、信任，還是不懂商品差異？

建議解決方案

先把上一場直播的流程、留言問題、觀眾離開時間及商品點擊情況整理給 AI。請 AI 先產生三類問題：

1. 觀眾需求問題
2. 直播流程問題
3. 購買阻力問題

確認真正卡點後，再設計下一場腳本。例如，如果觀眾主要在商品介紹開始後離開，解決方案可能不是增加更多促購話術，而是：

• 提前說明觀眾可以得到什麼
• 先示範使用情境
• 縮短功能介紹
• 延後價格與促購段落
• 增加觀眾能立即回答的互動題

如何驗證？

下一場直播可以觀察：

• 開場後的觀眾留存
• 不同段落的離開比例
• 留言與互動數量
• 商品點擊率
• 下單轉換

這樣，AI 寫的就不只是一份腳本，而是一個針對真實問題重新設計的直播流程。

案例二：電商文案之前，先找出購買阻力

假設商品已經上架，但顧客看了商品頁後沒有下單。最常見的做法是請 AI：

幫我重寫一份更有吸引力的商品文案。

可是，沒有下單不一定代表文案不夠吸引人。可能原因包括：

• 顧客看不懂不同規格的差異
• 不知道哪個版本適合自己
• 擔心品質或售後服務
• 商品照片沒有呈現使用情境
• 配送、尺寸或退換貨資訊不清楚

建議解決方案

先整理：

• 客服最常收到的問題
• 商品評論
• 退貨原因
• 顧客搜尋關鍵字
• 商品頁目前的資訊順序

再請 AI 將這些資料分成：

1. 理解障礙
2. 信任障礙
3. 選擇障礙
4. 行動障礙

如果 AI 分析後發現，顧客最常問的是「我應該選哪個規格」，解決方案就不只是重寫標題。可以進一步加入：

• 使用情境比較
• 規格選擇表
• 購買前自我檢核
• 常見選錯案例
• 適合與不適合的對象說明

如何驗證？

調整後可以比較：

• 商品頁停留時間
• 加入購物車比例
• 客服重複提問數量
• 規格選錯比例
• 退貨原因是否改變

遇到這類問題時，也可以先閱讀為什麼問了 AI，問題還是沒解決？，或使用關鍵成因探勘器，先找出真正值得處理的原因。

案例三：學習 AI 前，先決定要改善哪一項工作

很多人學習 AI 時，第一個問題是：

我接下來應該學哪個 AI 工具？

但工具不是學習起點。真正的起點應該是：我希望改善哪一項工作？

假設你每週都要撰寫社群內容。目前每篇文章需要兩小時，最大的困難是每次都要重新整理背景，而且產出風格不一致。這時候，適合問 AI 的問題就不是：

現在最熱門的內容工具有哪些？

而是：

• 這項工作可以拆成哪些固定步驟？
• 哪些資料每次都會重複使用？
• 哪些品質標準可以整理成檢核表？
• 哪些部分可以交給 AI，哪些仍需要人工判斷？
• 如何把有效做法變成固定模板？

建議解決方案

選擇一項真實、重複出現的工作，連續測試三次：

1. 記錄現在的完成時間與修改次數
2. 把固定背景整理成資料模板
3. 讓 AI 產生初稿
4. 記錄人工修改的位置
5. 將重複修改的內容加入下一版流程

如果同一項工作已經反覆出現，也可以使用AI 擴規模設計器，把一次性的 AI 使用整理成可重複的工作流程。

如何驗證？

三次測試後，檢查：

• 完成時間是否縮短
• 人工修改次數是否下降
• 品質是否更一致
• 模板能否重複使用
• 是否仍有重要判斷不能交給 AI

如此一來，學習 AI 的成果就不再是「我知道更多工具」，而是「我改善了一項真實工作」。想進一步把學到的知識連回工作，也可以閱讀AIX 學習的創新思維。

可以直接複製的 AI 任務問題地圖提示詞

在開始要求 AI 提供答案前，可以先使用以下提示詞：

我準備完成一項任務，請先不要直接提供答案。

請先根據我的任務、使用情境、目前階段與卡點，
協助我整理出現在最值得詢問 AI 的問題。

我的任務是：
【填寫要完成的事情】

使用情境是：
【填寫會用在哪裡】

使用對象是：
【填寫給誰看或給誰使用】

目前進度是：
【尚未開始／已有初步想法／已經執行但成效不佳】

目前最大的卡點是：
【填寫目前問題】

我判斷成果是否有效的標準是：
【填寫成功標準】

請依序整理：

1. 需要先釐清的問題
2. 尚未補充的背景資訊
3. 適合請 AI 分析的問題
4. 適合請 AI 發想的問題
5. 適合比較與判斷的問題
6. 適合執行與驗證的問題
7. 仍需要我親自判斷的部分

每一類最多三題，不要一次提供過多問題。

最後，請選出現在最應該先問的三個問題，
說明提問順序與原因。

先從第一個問題開始和我互動，
不要一次回答全部問題。

這份提示詞最重要的地方，不是讓 AI 一次產生很多問題。而是請 AI：先判斷提問順序，再逐步陪你釐清。

遇到不同問題，可以從這裡開始

已經有舊答案，但懷疑方向不對

可以閱讀重新思考：讓 AI 幫你找到更好的問題，或使用AI 重新思考工具，找出被忽略的問題與未驗證假設。

AI 的答案總是太普通

可以閱讀AI 給的答案總是太普通？先改變問問題的用字，檢查問題中的角色、情境、限制與關鍵字。也可以參考AI 產出太普通怎麼辦？先學會用創新思維提問，依照偵探、裁判、畫家與戰士的順序整理提問。

不確定真正原因在哪裡

可以使用關鍵成因探勘器，區分事實、解讀與假設，再選出最值得優先處理的原因。

相同工作一直重複出現

可以使用AI 擴規模設計器，把重複工作、人工判斷與品質標準整理成可重複的 AI 工作流程。

想系統學習 AI 與創新思維

可以了解AI創新應用課程及創新思維課程，從問題分析、需求觀察到解法落地，建立更完整的方法。

常見問題 FAQ

好的 AI 提問，從整理任務開始

所以，打開 AI 卻不知道該問什麼，不代表你沒有提問能力。你可能只是還沒有把任務、對象、階段與卡點整理出來。

下一次準備請 AI 幫忙時，先不要急著輸入完整 Prompt。先寫下六件事：

1. 我要完成什麼？
2. 用在哪裡？
3. 給誰使用？
4. 目前到哪裡？
5. 真正卡在哪裡？
6. 如何判斷有效？

再讓 AI 幫你製作一張任務問題地圖，選出現在最值得先問的三個問題。這會讓 AI 從答案產生器，進一步成為協助你釐清任務、分析問題與設計下一步的思考夥伴。