TL;DR: 想把 AI 回答從「看起來有在講」變成「真的能拿去用」,RACE Prompt Framework 是很好上手的結構化提示詞寫法:先指定 Role(角色)、再說清楚要它做什麼(Action)、補齊背景(Context)、最後把輸出要求講到位(E 的不同版本)。另外要先避雷:網路上還有一種「RACE」被拿來講行銷漏斗(Reach/Act/Convert/Engage),那不是這篇要談的提示詞框架版本。
RACE Prompt Framework 是什麼
RACE Prompt Framework 的核心概念是:把「你腦中想要的結果」拆成模型聽得懂的四個零件,讓它更容易對準目標輸出。常見定義會把 R、A、C 講得很一致(Role/Action/Context),但 E 在不同作者手上會有不同解釋,像是 Execute、Expectation、Examples(有些人甚至把 A 解讀成 Audience)。
| RACE 版本(來源) | E 代表什麼 | 什麼情境會特別好用 |
|---|---|---|
| LinkedIn - Faraz Ahmed | Execute(把交付格式/步驟講清楚) | 你需要固定產物格式(例如 SOP、簡報大綱、檢查清單) |
| Clickforest | Examples(用範例定風格/結構) | 你很在意語氣與版型(例如 email 口吻、社群貼文節奏) |
| fvivas.com | Expectation(把品質標準與限制講明) | 你需要可落地、可執行、符合限制的建議(時間/預算/風險) |
怎麼用(把 RACE 寫成一個「能複製」的 Prompt)
把 RACE 想像成「導航輸入欄」:Role 是車種、Action 是目的地、Context 是路況資訊、E 是你要避開的收費路段與到達方式。實作上可以直接套這個模板(可依你偏好的 E 版本替換):Role:你要它扮演誰;Action:要輸出什麼;Context:給它必要資料與限制;E:指定格式/評估標準/或給一個小範例。
範例(E = Expectation 版,原創示範):
你可以這樣寫:Role =「你是 B2B SaaS 的 Product Marketing Manager」;Action =「幫我寫一段 landing page 的 hero 區塊文案」;Context =「產品賣點、目標客群、競品差異」;Expectation =「80–120 字、避免空話、給 3 個不同角度版本」。
常見失敗原因通常不是模型變笨,而是缺了 Context 或 E,導致它只能用最保守的方式「猜」你要什麼。
AI 商業領袖怎麼看(就算不叫 RACE,也在做同一件事)
像 Ethan Mollick 常把「結構化提示」講成一種可重複的工作法,並特別強調用角色與目標限制輸出範圍,這和 RACE 裡的 Role/Action 思路幾乎是同一套肌肉。
Andrew Ng 的教學體系常被引用的兩大原則是「寫清楚、寫具體」以及「讓模型有時間思考」,放到 RACE 語言就是把 Action/Context/E 補齊到足以推理,而不是丟一句短指令就期待奇蹟發生。
而像 Reid Hoffman 這類商業領袖談「prompting」時,重點往往不是某個神奇咒語,而是把它當成一種反覆迭代、像導演一樣「試鏡調整」的協作流程;這也正是 RACE 最適合的用法:你每次只改一個構件,就能快速定位問題出在哪。
延伸閱讀(同主題加深)
如果你想把 RACE Prompt Framework 用得更穩,OpenAI 的提示工程建議也很常被拿來當「工程化寫法」參考(例如把指令放前面、用分隔符號把指令與資料拆開)。
想順便把「提示詞工程」延伸到內容與行銷實戰,可以看看 Tenten 的學習文章:如《提升 ChatGPT 性能的提示工程》與《AI提示工程終極指南:CO-STAR和TIDD-EC框架深度解析》,用不同框架交叉練會更快長肌肉。
你比較常用 RACE Prompt Framework 來做哪一種事:寫作、寫程式、做行銷策略,還是帶團隊工作流?
如何將一般需求轉換成 RACE Prompt?
原始需求(實際案例)
假設你收到這樣一個簡短的需求:
「我們下個月要推出一個給 Shopify 賣家用的 B2B 分析儀表板。幫我寫一個 landing page 的主標題區塊和 3 個好處項目。受眾是中小型電商品牌。語氣要有自信,但不要太浮誇。必須提到 14 天試用和『免程式碼設定』。避免用行銷術語。」
逐步轉換
RACE 把提示詞拆成 Role(誰)、Action(什麼)、Context(這裡重要的是什麼)、E(好的成果長什麼樣+輸出格式)。
- Role → 「扮演一位資深的 B2B SaaS 轉換文案撰寫人(電商領域)。」(這設定了詞彙+決策風格。)
- Action → 「撰寫一個 landing page 主標題區塊 + 3 個好處項目。」(使用明確的動詞和具體的交付物。)
- Context → 「針對 Shopify 賣家的分析儀表板;下個月推出;目標 = 中小型電商品牌;必須包含 14 天試用 + 免程式碼設定;避免行銷術語;有自信的語氣。」(Context 是限制條件和情境的真實面。)
- E(選一種風格) → 可以是 Expectation(品質標準)、Execute(格式規則)或 Examples(一個小範例來模仿)。
最終 RACE Prompt(可直接複製)
Role: 你是一位資深的 B2B SaaS 轉換文案撰寫人,專精於電商工具領域。
Action: 撰寫 (1) 一個 landing page 主標題區塊和 (2) 三個產品好處項目。
Context: 我們下個月要推出一個給 Shopify 賣家用的 B2B 分析儀表板。受眾是中小型電商品牌。語氣應該有自信且直接(不浮誇)。必須提到:14 天試用和「免程式碼設定」。避免使用「革命性」、「顛覆性」和「改變遊戲規則」這類術語。
Expectation/Execute:
- 按照以下確切結構輸出:
1) 主標題(最多 10 個字)
2) 副標題(最多 22 個字)
3) 主要 CTA 按鈕文字(2-5 個字)
4) 三個好處項目(每個最多 12 個字)
- 優先考慮清晰度而非聰明感。
- 如果你需要缺少的細節,先問最多 3 個問題。
快速調整(當結果「還好」時)
如果輸出感覺太通用,收緊 Role(讓它更具體)並將 Context 修剪到只包含會改變答案的內容,因為 RACE 風格的提示依賴於相關的背景而非「資訊越多越好」。
如果結構回來很混亂,讓 E 更像「Execute」,強制使用模板和長度限制,因為多個 RACE 指南將 E 步驟視為控制格式和交付物的地方。
想要貼上你的真實需求(即使它很亂),以便將它轉換成相同格式的 RACE prompt 嗎?
準備好讓 AI 成為你的數位轉型夥伴了嗎?
在 AI 驅動的時代,掌握正確的 Prompt 工程技巧只是開始。無論你是想優化內容行銷流程、建立 AI 驅動的電商平台,還是全面提升團隊的 AI 應用能力,Tenten 都能為你提供專業的數位轉型諮詢服務。
我們專精於 AI 整合、內容行銷、SEO 優化與電商解決方案,幫助企業在 AI 時代保持競爭優勢。立即預約免費諮詢: https://tenten.co/contact
掌握 AI 溝通的終極藝術 兒AI 就像一位超級實習生,但它需要明確的指令。
這份提示詞工程 (Prompt Engineering) 速查表將幫助你從入門到精通
關於作者
本文由 Tenten 內容團隊撰寫。Tenten 是亞洲領先的 AI 與科技媒體平台,專注於為華語社群提供最前沿的 AI 創新資訊與實用指南。我們致力於將頂尖的 AI 技術與商業應用帶到亞洲市場。
