清晨五點半，咖啡機滴答作響，整個房子還在安靜中，我卻盯著筆電上的對話框發呆。前一天，我陪一位學員調整 ChatGPT 提示，他苦笑著說：「我問 AI 一整晚，得到一堆漂亮答案，卻做不出能賣的東西。」那一刻，我聽到的不只是他的焦慮，更像是過去的自己——當年我也在資訊過載與「漂亮廢話」裡迷失，直到我意識到：提示設計不是聊天技巧，而是一條從想法到成交的完整工作流。

過去一年，Prompt Engineering 出現了幾個新流派：meta-prompt（AI 自己改寫你的問題讓它更清晰）、prompt rewrite（在輸入後讓 AI 幫你優化提問）、甚至有專門生成提示的提示。聽起來很酷，但如果沒有一個終點——例如「這個提示會不會帶來一個成交腳本？」「能不能輸出一頁可直接上線的銷售頁？」——它就只是一場炫技。

我記得一個案例：有位設計師想把自己的專業變成線上課程。他最初的做法是「請 ChatGPT 幫我寫一份課程大綱」。結果生成的架構很完整，但放到銷售頁上，報名人數只有寥寥數位。後來我們重構流程，先設定角色：「你是一位嚴格的招生顧問，只接受能帶來 30% 報名率的課程藍圖」，再加上檢核標準：「每個模組都要能引出一個實際交付物樣張」，最後才讓 AI 生成藍圖。這樣一來，他不只得到課綱，而是能直接拿去成交的「可見成果」——第一輪測試，報名轉化率從不到 5%，提升到 22%。

這讓我更確信：提示設計的價值，不在於「答得漂亮」，而在於「答得能賣」。

另一個例子更有戲劇性。去年，一位做手作商品的自由工作者找到我。她說：「我粉專有幾千個讚，但銷售總是停滯。」她原本用 ChatGPT 產生文案，發出去卻沒有成交。當時我和她做了個實驗——我們把提示改寫成一個電商成交工作流。

我這樣設定：「你是品牌故事行銷顧問，目標是讓讀者在閱讀 3 段內，想要點擊購買。請先生成 3 種情境式開頭（帶感官細節），再設計一個引導性問題，最後給出一個帶情緒的 CTA。」然後，我再加入自我檢核：「檢查 CTA 是否包含立即行動動詞，並帶有情緒張力。」

結果驚人。第一篇文案上線後，當天就賣出 27 件商品，比她過去一週的總和還多。那天晚上她傳來語音訊息，聲音哽咽：「我第一次感覺到，原來 AI 不只是幫我省時間，而是幫我賣東西。」

這就是我所謂的 提示工作流思維。它不只是寫文案的捷徑，而是一個完整的成交引擎。

當我回顧這些案例，腦中浮現一張流程圖。如果把「提示」當作種子，接下來的步驟會是這樣展開：

我先讓 ChatGPT 生成一個草案（種子），再請它自己扮演「嚴格的評審」來打分（篩選），然後要求它提出修改建議並重跑（優化），最後封裝成可重複使用的模板（產品化）。這就像種子發芽、長成植株、最後能收成。每一步，都需要不同角色與檢核標準。

有趣的是，這套流程和電商成交模式遙相呼應。OpenAI 最近宣布在 ChatGPT 裡加入電商購物功能，甚至能直接在對話框完成付款。對很多人來說，這是一個平台商業策略；但對我來說，這是一個強烈的訊號——曝光和成交的界線正在消失。如果你的提示只停留在「寫一篇貼文」的層次，你就會被困在曝光；但如果你的提示能產出「成交話術＋行動引導」，你就能站在這個新時代的浪潮裡。

這裡有一個對比，或許能讓你更清楚。

假設你花三小時自己寫銷售頁，轉化率 10%。這意味著，每 100 個點擊，只有 10 個人付費。換句話說，你的努力有 90% 被浪費。

但如果你花同樣的三小時，用提示工作流優化 AI 輸出的銷售頁，把轉化率提升到 20%（這是我自己測過的數字），那麼同樣 100 個點擊，你多了 10 個客戶。如果你的產品客單價是 3,000 元，那就是額外 30,000 元。換算下來，你三小時賺到的是時間紅利、也是現金紅利。

這種量化差異，往往就是讓人「能不能活下去」的關鍵。

說到這裡，我想回到最初那個清晨的場景。當我聞著咖啡香，聽著學員的挫折，我心裡其實很激動——因為我知道這不是技術問題，而是觀念問題。提示不是「問問題」而已，它是「設計成交流程」。當你開始這樣思考，AI 才會成為你的事業夥伴，而不是玩具。

我始終相信，趨勢不會等人。AI 正在加速「曝光到成交」的距離，你要嘛參與，要嘛被淘汰。而我想做的，就是幫曾經迷惘的自己——也幫現在還卡住的你——搭建一條能走得更快的捷徑。

我常提醒自己，「自由」不是什麼都不做，而是有選擇權。選擇讓 AI 幫你省下無謂的時間，專注在真正能成交、能影響人的事；選擇設計能複製的提示工作流，而不是一次性靈感；選擇和趨勢同行，而不是落在浪潮之外。

我曾經把這套流程做成完整模板，丟給幾位學員，他們在 7 天內就做出第一份能成交的成果。你也可以試試，我把細節整理在這裡