激勵生產力的指令 Prompts, die wirklich produktiver machen

辦公室之外，人工智慧也能成爲好幫手：醫師和工匠也由此減輕工作負擔
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激勵生產力的指令 Prompts, die wirklich produktiver machen

人工智慧幾乎能減輕各種行業的工作量。一位醫生、一位老師和一位木構建築公司負責人分享，他們如何透過特定指令從人工智慧中受益。

記錄：Isabel Fisch 8. Januar 2026

駕馭人工智慧的能力在幾乎所有職業中變得越來越重要。過去幾年裡，要求具備這類技能的職缺數量已經激增了三倍。而且每五位受僱者中，就有一位已在規律地使用人工智慧。只要運用得當，人工智慧就能更快捷地完成任務、提升品質，且幾乎適用於所有行業。這裡有七位來自不同領域的人分享他們如何達成任務。

「要有一點耐心，但很值得。」Marcel Mohr, 31歲, 木構建築公司的負責人

我是一家擁有 16 名員工的木構建築公司的負責人。我們負責改造現有建築，並在能源與技術上進行整修。雖然這是手工行業，但我們會運用各種 IT 工具來輔助我們的工作。比如説在勘察建築並與客戶討論時，我會錄下對話，然後使用 Plaud 應用程式來生成會議紀錄。它還會摘要討論內容、哪些尚待釐清的事項，以及接下來需要處理的待辦事項。

此外，我還可以追溯續問，並在會議記錄中搜尋特定資訊。以前我們在客戶拜訪結束後都得把討論內容手動打字出來。有了人工智慧，不僅省下了這個功夫，還能確保毫無疏漏。

「大多數客戶都驚艷我們的創新力。」Marcel Mohr

我也撰寫指令幫忙計算尺寸，例如：「以牆高 2.50 公尺為基準，請計算出此平面圖的室內牆面面積。」建築圖有時候難以辨認，缺少尺寸，或是影像模糊。以前我們得親自前往物件現場重新測量，然後再用軟體把圖重新繪製。現在我只要上傳建築圖，人工智慧就能可靠地計算出面積或房間大小。

起初使用的結果並不是很好，花了大約半年才開始變得實用。所以要有一點耐心，但很值得。如今節省了我們大量的工時。以前要測算尺寸大概需要整整一天的時間，現在用人工智慧只需要兩到三個小時。在行銷、社群媒體以及財務會計我也使用人工智慧。比方說，我有一個指令可以每個月告訴我，財務狀況是否合於規劃。以前我得自己在 Excel 表格裡手動分析才能得悉。

我建議大家都該嘗試使用人工智慧。不過，我絕不會上傳公司或客戶資料。雖然那可能是最簡易的方法，但同時也是最糟的。我們使用的是一家德國的人工智慧服務，它符合 DSGVO（歐盟通用資料保護規範），該人工智慧服務使用 ChatGPT 的運行資料，但不會回傳資料。

我也使用專門開發的人工智慧工具：我們利用無人機為建築物進行測量。我們會沿著建築物環繞拍攝，拍下 300 到 1,000 張照片。這些照片之後由人工智慧處理成 3D 模型，讓我們能夠以此規劃改建方案。

一般人會以為客戶面對一家工匠行業的公司時不會特別買帳這類科技。但我的經驗並非如此。我會向他們清楚說明並解釋其優點。因此，大多數客戶都驚艷我們的創新力。

幾乎在每天的語言教學中我都用得到人工智慧。Melanie Schwabach, 49歲，補習班負責人

在完成教師培訓學業後，我在海德堡接管了一家小型補習中心·。視情況我會聘請兩到五位教師。我自己也親自授課，而且熱愛這份工作。除此之外，我還要處理其他任務：與家長交流、規劃課程，以及負責所有行政與組織工作。

起初，我以爲讓人工智慧幫忙，好像代表我不夠稱職。但現在我完全不這麼想了。自從三月訂閱了ChatGPT後，我幾乎每天都會使用——而且絲毫不會良心不安。

與學校課堂不同，補習班的工作幾乎無法事先備課。學生來到我們這裡，告訴我們學校哪些內容他們不理解。作為補習老師，我必須在短短幾分鐘內準備出一份合適的習題。以前我得在書本裡尋找補充習題，或自己設計題目，但即便如此，這些習題内容往往無法完全切合學生的需求。

於此ChatGPT 給了我極大的幫助。我會為每位學生建立一個專屬的聊天視窗。人工智慧會記得他們的學習程度，還有他們具體遇到的學習困難。我的指令大致如下：「請為 A.（X 年級，文理中學）設計一份習題：十個該如何使用逗號的句子，該句型涉及如何使用關係代名詞（die/der/das）和疑問詞（wer/was/wann etc.）來導引從句（Nebensatz）。請交替變化句型，有時將從句放前面，有時將主句放前面。」

「我很擔心學生會把自主思考、學習和記憶力全數交由人工智慧去發揮。」Melanie Schwabach

在準備家長談話和撰寫學生評語時，我大多使用語音功能。多虧了它，在回家路上我可以把自己的想法口述下來。ChatGPT 會幫我整理重點，並協助撰寫回饋文字。我有時表達得過於客觀、生硬，感謝 ChatGPT 讓我的語氣更溫暖些。不過，文字的內容基本上仍由我主導撰寫，經由它協助潤飾，最後我會再自行檢視一遍。

"對我而言，人工智慧如今已是我的團隊成員。" Monika Beck, 40, 行銷業務經理

我的日常工作每天都用得到人工智慧。身為一家新興深科技公司的市場與業務經理，我負責的領域包含嵌入式安全、密碼學以及半導體技術等複雜主題，往往不易向大眾清楚說明。對我而言，人工智慧如今就像是一位了解我工作背景並能精準協助我的團隊成員。

人工智慧了解我們正在開發的產品、我們在市場中的定位、我們所鎖定的目標族群，以及哪些語言風格最能引起目標族群的共鳴。也因此，現今人工智慧的回覆更像是來自一位了解我思維方式的同事所給的反饋。

一個真正改變我日常工作的指令是：「請批判性地分析以下草稿：是否有缺漏之處？有哪些地方不夠清楚？我應該質疑哪些假設？哪些部分可以更精簡，哪些地方應該加以補充？」透過這樣的方式，我能不斷被挑戰並持續改進。

許多模型都有過度奉承的傾向。Monika Beck

這個指令不僅可以用於文本的草稿，也能用在目標族群模型、溝通策略或競爭分析上。為了讓回饋更具批判性，我在語言模型中加入了自己設計的指令，算是我自己定義的一些原則，例如：「請直接指出過度複雜或不必要的內容；提出可精簡或刪減的建議；給出包含理由的改進建議；指出假設、思考盲點與推論錯誤。」沒有這些精確指引，許多模型往往會傾向於過度奉承。

在草稿階段，這個指令有時能為我節省好幾個小時的工作時間，更重要的是，它提高了我的工作品質，因為它能開啟我原本沒有想到的視角與思考方式。由於我們的領域對技術的要求很高，我常常會另外補充可靠的資料來源或背景資訊，以確保人工智慧能正確理解技術脈絡，而不會把內容放入錯誤的情境中。

人工智慧是我的演講助手Patrick Albrecht, 25歲, 哥斯尼茨市長（Gößnitz）

在我的工作裏只能有限度地使用人工智慧，但偶爾它仍然非常有幫助──尤其是在撰寫演講稿和經營社群媒體方面。前任市長的文字大多由秘書代筆，而我希望文章能真正帶有我的個人風格。不過，我不太擅長段落之間的銜接，因此我會先寫好內容模組，再請 ChatGPT 幫我銜接起來，例如：「請在以下兩個段落之間撰寫一段合適、易讀的過渡語，並保持我的語氣。」

接著，人工智慧會補上ㄧ、兩句話，讓整段內容聽起來更好也更流暢。此外，它也會幫我避免重複用語——當某個詞用得太頻繁時，AI 會替我找出合適的同義詞。我也曾讓 ChatGPT 試寫整篇演講稿，但結果並不太好。這種稿子一聽就知道不是出自我本人之手，最後反而要花更多時間重新刪改。

「是人工智慧讓某些事情變得可能。」Patrick Albrecht

我也會使用人工智慧來撰寫我們本地市刊中的致詞稿，因為我常常覺得開頭特別難下筆。例如我會輸入：
「請為以下的致詞稿撰寫一段簡短、符合季節氛圍的開場白 […]。」

此外，我也經營一個 Instagram 帳號和一個 WhatsApp 頻道，用來讓市民隨時掌握最新消息。為了說明一些我手邊沒有實際照片的情況，我會定期請 ChatGPT 生成圖片。
例如：曾經有一台來自鐵道博物館的蒸汽火車在哥斯尼茨車站停下來補水。由於我們已經沒有水塔了，就由當地的消防隊替火車加水。當時我沒有拍到任何照片，但又希望能向市民說明這件事，所以我就向 AI 描述畫面內容，並讓它生成一張示意圖片，以便搭配公告。這些圖片都會被標註「*由人工智慧生成」──效果非常好。

「兩年後，醫療領域的工作方式將與今天截然不同。」

"人工智慧為我們的工作帶來的便利真是令人難以置信。" Jens Grothues, 60歲, 内科醫師

兩年後，我們在醫療領域的工作方式將與今天截然不同。我对此深信不疑。我們診所已經導入了人工智慧，而即使在現在，AI 為我們帶來的工作便利程度早已令人難以置信。

一開始我們導入的是一套能依照資料保護規範篩選信函的系統。它會分析醫師函件或血液檢驗結果，將其分配給相關同事，並加以摘要，甚至給出後續處置建議。

如今，我們甚至能直接在行政系統中輸入指令。例如：如果收到保險公司的詢問，我的指令是：「請根據患者過去兩年的醫療資料回覆此保險查詢，並生成一份文件。」以往我們處理此類查詢大約需要 15 分鐘生成文檔；而 AI 不到一分鐘內就能完成，而且品質甚至比我們更好。因為我還可以要求它同時納入最新的法律判例。

處理申覆案件時這也非常有效。例如：當我替患者開出需要配備電動輪椅的診斷時，常會收到保險公司寄來多頁補件的要求。保險公司通常不太願意核付，於是會要求更多資訊。然而很多相關內容並不是醫師能輕易自行完成的。在這種情況下，我會對 AI 下指令：「請根據患者的醫療資料，撰寫一份針對保險公司駁回決定的申覆書。請參照保險相關指引與現行法律判例，並生成正式文件。」AI 會明確引用相關判決與法律依據——這點是我做不到的。

人工智慧不僅替我們處理了大量的行政與文書作業，還能在醫療處置上提供協助。例如，它可以搜尋病歷資料：「請顯示某某患者過去十年的腎功能指標變化。」幾秒鐘後，我就能看到一張圖表。我也可以詢問，在患者的病史與年齡條件下，能否開立某些藥物。人工智慧會根據藥物仿單與患者的醫療紀錄提供建議。

「透過節省下來的時間，我的員工終於能專注在他們真正受過訓練的事情。」Jens Grothues

今天早上有一位患有基因缺陷的男孩來看診。這種疾病極為罕見，而我平常並不負責這類患者的治療，在我的整個職涯中大概也不會再遇到第二次。我把他的染色體異常資訊和過去的治療紀錄提供給人工智慧後，AI 便為我整理出一份這個疾病態勢的重點摘要。

接下來我們將導入一個聊天機器人，提供患者申請處方箋。這些申請會進入我的審核清單，由我最後確認即可。系統也能辨識，例如患者的甲狀腺功能指標在過去九個月內是否未經檢查。若是，患者和我都會知道，必須先完成檢查才能開立處方，因為劑量可能已不再適合。

「透過節省下來的時間，我的員工終於能專注在他們真正受過訓練、而我也真正需要他們去做的事：照顧人，而不是被文書作業綁住。」

「對我而言，人工智慧就像是一位智識上的陪練夥伴。」Nico Kuhlmann, 39歲, 律師

身為一名專門處理商標法的律師，我必須定期評估兩個商標之間是否過於相似，是否構成權利侵害。也就是說，我必須判斷：一位只看到其中一個商標的消費者，會不會誤以為它其實是另一個。為此，需要將兩個商標彼此比較，並從不同角度提出支持或反對的論點。在這方面，以下的指令對我非常有幫助：「以下是商標 X 和商標 Y。我想判斷這兩個商標是否具有混淆可能性。請比較它們的外觀、發音與意義，並列出 10 個理由，說明這兩個商標為什麼相似（或為什麼不相似）。」

在處理某些案件時，如果現行法律對眼前的問題規範得不夠明確，我會把法條內容以及對方提出的論點一併交給人工智慧。AI 便能根據這些資訊提出可能的反駁論點。因此，我把人工智慧當作一種「智識上的陪練夥伴」，用來激發思考、發展論證方向，並拓展我的分析視角。

「我只會在自己熟悉的領域中使用人工智慧。」Nico Kuhlmann

此外，我也會使用以下指令確保我的文字讓一般讀者容易理解：「以下是一段用來解釋某項法律問題的文字。文本的讀者不是法律專業人士（沒有大學學位，母語也非德語）。請檢查讀者是否能理解這段說明；若不能，請重新改寫，使這段說明淺顯易懂，如有必要請加入範例以協助說明整體關係。」

在我的工作裏，常會跟沒學過法律的人打交道，或與母語非德語的人溝通。這種情況在我承接公益案件時尤其常見——也就是替無法負擔律師費的人免費提供法律協助。在其他國家，法律系學生會上專門的課程，學習如何用簡單方式解釋法律關係；但在德國並沒有這樣的訓練。

我們也開發了一套自有的人工智慧應用程式，可以輸入委任案件的相關資料——完全遵守資料保護規定與律師保密義務。當然，我必須對所有由 AI 生成的結果逐一檢查。因為確實曾發生過 AI 引用並不存在的判決的情況。因此，我有一個原則：只在自己熟悉的領域中使用人工智慧。乍看之下好像是違反直覺——人們往往會在自己不熟悉的領域想依賴 AI。但事實是：我越不懂某個領域，就越難判斷 AI 的結果是否正確。

「人工智慧能夠辨識出一頭牛是否快生病了。」Frank Cordes, 53歲, 農夫

1995 年，我接手了父親的農場，並將其發展成一間擁有 26 名員工的企業。我最小的女兒目前正在接受相關的專業訓練，並計畫未來接手這個事業。我們經營一座沼氣發電設備，每年大約接待 80 個參訪團到我們的農場參觀。但我們的核心業務仍然是飼養 1,350 頭牛、犢牛和肉牛。在每天的畜牧工作中，人工智慧已成為我們的重要幫手。

我們有一套動物監測系統，而從幾週前開始，這套系統已經升級由人工智慧支援運作。奶牛們的脖子上都佩戴著一個感應器項圈，用來記錄牠們的活動數據。每隔三秒，這些數據就會傳送到雲端進行分析與評估。

人工智慧會觀察這頭牛是否出現與平常不同的反芻方式、活動量減少、躺臥時間變多，或進食行為改變——在相同條件下，這些都是牠可能即將生病的指標。AI 需要一點時間來分析，但一旦偵測到異常行為，系統就會非常可靠地提出健康警示，而且通常會比人早個兩到三天覺察到疾病跡象。

因此，我們能更早開始照顧奶牛，在牠們病發前就及時介入。如此一來抗生素的使用量大幅下降，因為在疾病的早期階段，通常可以用較溫和的方式進行處理。一個很好的例子就是乳房發炎。若沒有 AI，我們往往要等到牛奶中出現絮狀物時才察覺異常；但人工智慧能從反芻行為的細微變化中提前識別乳房發炎的跡象。藉由這項技術，我們成功將最終需要使用抗生素治療的病例比例降低到 9%。

「我們節省了一名員工，工作壓力卻不因此增加。」Frank Cordes

因此我們為動物提供更妥善的照顧之餘，還減少了工作量。在導入人工智慧之前，有四位員工專門負責整群牛的健康。就在系統上線的同一時期，其中一位員工因個人因素離職。我們當時決定先讓 AI 系統試運作，再判斷是否需要補聘人手。結果顯示：我們其實省下了一個人手。