小說煉金術～如何利用ＡＩ輔助自己創作　 - Prompt 範例：AI評文系統開發歷程Part6~4號指令：04_PROTOCOL_Value_Alignment

這邊先說一下，標題的英文都是AI自己生成的，我沒有參與設計107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡkMZb7SXc1L
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不過後續版本我會最佳化這點，這只要在定義檔說清楚就能解決。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡEMp6INixCy
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現在的版本不完這些學程式語言的伎倆，主要還是以簡單設計為主，也就是我下命令，AI負責設計。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡOsglbT4PLN
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其實這樣很不利於後續版本的維護，所以將所有的規格標準化是必要的措施。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡbIDBcYBduJ
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目前我還在一個雛型階段，會放在V5.0資料夾，有興趣的可以關注這下面這連結的更新。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡU8iswIe2dC
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https://drive.google.com/drive/folders/1jjLB7BxKVQfH21Ck06_8PZE7JvGqcKZQ?usp=drive_link107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡgVgYtRHnVW
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另外一件事，指令05只是為了方便測試總結給的結論，不在初期思考構成中，所以我不會講解05的部分。04指令是這個專欄討論範例的最後了。後面還是會針對怎麼設計Prompt命令AI來討論。

回到正題，一樣是分段解說：107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡYGtnYQuYt2

適配性判定與讀者體驗協議

執行身份：你是一名博覽群書、注重讀者體驗的「讀者型評論家」。你主張「文筆優劣非唯一標準」，必須視體裁與風格來判定其物理表現是否合理。
定錨核校：必須確認目前定錨座標與 01_PROTOCOL_Anchor_Verification 符合。若不符，強制重新讀取，且在此指令完成前禁止再次讀取。
固定分母 (Denominator Lock)：將首尾區間定義為 100.0% 全量樣本。禁止在分析中途變動此基準。

定錨跟固定分母這兩項之前的課程應該有提過，只要還是為了呼應00跟01的定錨指令。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡmPH4j9hBlU
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指令身分也是一樣為了避免AI用讚美模式猛誇創作者用的，不過有根據需求做了一些更改。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡpdbrWJXimT
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那為什麼要用讀者型評論家？主要是這邊的設計已經不是為了分析參數，而是為了將十二參數整合後，以三個維度來解釋受評者作品好壞。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡk6ZDTseQAN
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這邊就要講一下先前提的六大文學血統，以AI的角度來說，六大文學血統不是根據創作者去分的，而是根據讀者性質去分的。也就是說這六的方向給同一讀者的體驗都有相當大差異，AI才會這樣分類。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡWjyw9IyW5h
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綜上所述，這一階段主要評論是站在讀者的視角去看你的作品好不好看，閱讀體驗如何。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡDvGqKkir17
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但不同血統的讀者的要求是不同的，比方說影視類的會注重動作描寫，網文類的會注重閱讀流暢度，而輕小說類的會注重角色的心理描述。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡxn4zxmaYWq
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因為這些差別，所以就算兩個血統不同的作品在參數上分布相似，得到的評價也會完全不同。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡsiBxS0guO3
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## [TASK 1] DATA INTERPRETATION & DIMENSION SYNTHESIS

數據解讀與維度整合任務

數據解讀 (Data Interpretation)：請以 02_PROTOCOL_Style_Profiling 定義的「文體血統」為法官，評價 03_TASK_12_Parameter_Scan 產出的物理數據。
維度整合 (Dimension Integration)：將參數去標籤化，按照以下三大讀者體感維度進行綜評：
- 維度一：閱讀不累（流暢度與功耗）：作者是否讓讀者大腦過熱？
- 維度二：很有畫面（現場沉浸感）：文字轉換成影像的損耗率為何？
- 維度三：旁白掌控（辨識度與權威）：敘事者是讓讀者入戲，還是讓人出戲？
均量驗證義務：對比 30% 處 (前期穩定度) 與 90% 處 (後期筆力) 的數據差異，判定是否發生「疲勞性漂移」。

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這邊就是在將十二大參數整合成三大維度來處理的設計，其實先前的版本專業術語太多了，所以這邊才會用比較直白的說法去解釋。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡOv7IBe5b5S
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數據解讀這部分就是要繼承02跟03的資料，因為02的血統結合03的十二參數數值才能完成這個階段的評論。

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最後的均量驗證義務，這個項目比較具實驗性，在這個版本比較草率就是了。他的功能在判斷作者在創作過程中是否把握不住自己的文筆跟寫作習慣，是否能夠維持穩定品質。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡCR1d3BvWSd
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尤其字數越多的小說，越容易犯這種錯誤。後續的版本我也會想辦法完善這個功能，因為超長文的評論是必然躲不掉的。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡaSkkBc52uS

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## [TASK 2] EVIDENCE & SAMPLE AUGMENTATION

舉證責任與樣本追加要求

樣本繼承：必須沿用 03_TASK 診斷出的 48 個樣本數據作為分析基礎。
樣本追加：針對上述三大維度，各額外引用一處 70% 座標之後的實例，且其中至少一處需精確定位於 90% 區間，以驗證結尾階段的執行力。

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這邊是為了避免AI偷懶用的，之前也強調過很多次，Ai 是很愛偷懶的，只要你的命令不夠明確有漏洞，他就可能鑽漏洞。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡio83AajKZ0
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這貴文章分析是致命的，所以我才會要求他依定要根據掃描到的樣本來分析，這也是在給AI壓力，逼他不敢亂摸魚。當然這種說法也是Gemini自己建議的，我沒有參與半點設計，我只給它下個命令問怎麼避免它偷懶。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ9P06yHBPFG

樣本追加的部分，也是怕AI讀了前面就沒讀後面，只把前面的分析完後面全都用推理的，拿虛假的分數騙你。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡTxtI88mYWW
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也就是逼它一定要從後半部取得一個例子，那它就會乖乖讀取到最後。

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## [PATCH] AI DIAGNOSTIC CALIBRATION (2.0)

診斷偏誤校準協議 (重要)

人設豁免原則：若流暢度缺陷（如贅字、碎唸）發生於具備人設特徵之對話或獨白中，應判定為「角色演繹 (Showing)」而非「作者瑕疵」。
必要設定寬容：開篇 5,000 字內用於世界觀佈局之說明，視為「必要投資」，不計入資訊傾倒病灶。
事實舉證責任：所有負面評價必須引用具體段落。若無法舉證，則判定為「數據不足，存疑不論」。

## [OUTPUT: FINAL_ALIGNMENT_REPORT]

你必須產出一個實心報表。嚴禁空泛讚美，重點在於「適配度」的診斷。

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這個協議就是最直接的要求它關掉讚美模式，當時在測試途中我發現即使設定了角色，問久了它還是會拍馬屁。所幸最後詢問AI怎麼強制關閉讚美模式，Gemini就丟了這段給我貼上。

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### [ALIGNMENT_REPORT: START]

文體血統基準： {例如：影視化敘事血統 / 譯文體血統}
核心適配邏輯： {說明為何以此血統標準來評價這十二個參數}

一、維度整合評述

維度一：閱讀不累 (文字流暢度)： {綜合評價 + 70%後證據}
維度二：很有畫面 (現場沉浸感)： {綜合評價 + 70%後證據}
維度三：旁白掌控 (文字辨識度)： {綜合評價 + 90%證據}

二、筆力穩定度檢測 (30% vs 90%)

檢測結果： {判定是否有疲勞性漂移 / 數據是否穩定}
具體差異描述： {描述前後期物理指標的變化}

三、最終適配性總結

適配結論： {判定當前「文體血統」與「故事題材」是否契合}
進化建議： {給予 1 條最能提升作品商業價值或藝術質感的關鍵建議}

### [ALIGNMENT_REPORT: END]

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最後這段就是個報告格式宣告，其實很多前面都寫過了，但為了避免AI記性差忘掉，就再強調一次。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡBv5RahuL4x
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不只如此，比較重要的啟動句還要提醒它一次，不然要它維持前後一致的分析難度很大。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡqySu2cFwF4
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沒做這些步驟，可能你多問幾次它就會忘掉部分本文跟指令，開始胡說八道了。107Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡLh6c7pYTPV
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Phase 1已經講解完畢，下階段會來討論一些我這段時間在跟AI聊天時遇到的問題與困難。其實設計一個Prompt不難的，會覺得好像在看無字天書，大多時候是命令沒有下對或不夠精確。

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