在與 AI 協作時，我們常苦惱於「不知道該怎麼描述」才能得到理想結果。逆向提示詞（Reverse Prompting） 就是破解這個困境的捷徑。
它的核心邏輯不是「發出指令 -> 得到結果」，而是「提供結果 -> 請求 AI 反推指令」。
透過這個技巧，你可以將原本模糊的「感覺」，轉化為精確的「結構化 Prompt」，讓高品質的輸出能夠被重複複製。
實際做法
步驟 1：準備「樣本」：找出你最喜歡的一篇文章、一封完美的信件，或是一段風格極佳的文案。這就是你希望 AI 學習的目標。
步驟 2：下達「逆向指令」 將樣本貼給 AI，並使用以下框架進行提問：
「請閱讀以下【文本/內容】。請扮演一位專業的 Prompt Engineer，分析這段內容的語氣、結構、寫作風格與邏輯。請寫出一個能讓 AI 生成這段內容的『提示詞（Prompt）』，讓我下次可以使用該提示詞生成極度類似風格的內容。」
步驟 3：測試與微調 AI 會吐出一段它認為能生成該內容的 Prompt。你可以立刻開一個新視窗測試該 Prompt，看生成的結果是否符合預期，並進行細節修飾。
商業場景案例
1. 品牌社群貼文
- 情境： 你看到競品有一篇 LinkedIn 或 Facebook 貼文互動率極高，你喜歡那種「既專業又帶點幽默」的語氣。
- 做法： 把那篇貼文貼給 AI，要求：「反推這篇貼文的 Prompt，特別著重於分析它的『Hook』設計、情緒渲染方式以及 Call To Action 的寫法。」
- 結果： 你獲得一個專屬的社群文案prompt，以後只需填入不同產品資訊，就能產出同款風格的貼文。
2. 陌生開發信件
- 情境： 團隊中有一位業務的開發信回覆率特別高。
- 做法： 將該信件輸入 AI，要求：「請分析這封信的說服邏輯，並反推一個通用 Prompt，讓我可以用來針對不同產業的客戶撰寫開發信。」
- 結果： 將王牌業務的「個人直覺」轉化為全團隊可用的「標準化工具」。
3. AI 繪圖指令生成
- 情境： 你需要一張特定氛圍的行銷配圖，但不知道光影和風格術語怎麼下。
- 做法： 上傳一張你喜歡的參考圖給 ChatGPT ，問：「請詳細描述這張圖的構圖、光線、藝術風格，並寫成一段適合 Midjourney 使用的英文 Prompt。」
- 結果： 直接獲得精準的繪圖prompt，省去數小時的盲測。
4. 客服回應標準化
- 情境： 你希望新進客服人員能像資深經理一樣，寫出「溫柔堅定且具備同理心」的客訴回覆。
- 做法： 挑選三則完美的客訴處理範例，餵給 AI：「請歸納這三則回覆的共同溝通模式，並反推一個『客訴處理 Prompt』，要求包含：情緒安撫、問題重述、解決方案與後續承諾四個步驟。」
- 結果： 建立高品質的自動化客服回覆腳本prompt。
5. 會議紀錄與摘要
- 情境： 老闆喜歡某種特定格式的會議摘要（例如：先講結論，再列 Action Items，最後才是討論細節）。
- 做法： 貼上一份老闆稱讚過的會議紀錄，說：「這是我們公司的標準格式。請反推一個 Prompt，讓我以後只要丟入逐字稿，AI 就能直接整理出這種格式的報告。」
- 結果： 大幅減少每週整理週報的行政時間，且格式精準無誤。