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Part1

先上連結：

Prompt 公用區

裡面那個1.0是舊版的，目前在公用區目錄下的是2.0版本。

稍微講解一下整個開發流程與思路。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡuqLZwxTjJm
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一開始的十一個參數是這些：

※

１【代名詞指代頻率】

２【旁白的贅字/墊詞密度】

３【角色對話中的贅字/墊詞密度】

４【邏輯關聯詞依賴】

５【角色對話比例】

６【成語與修辭使用比例】

７【口語化與情緒特徵】

８【動詞與具體名詞占比】

９【段落平均字數與排版節奏】

１０【重複句型與扁平描述空洞率】

１１【視角切換頻率與敘事盲點】

※

這十一個參數是怎麼訂出來的？主要是我把自己的創作心得丟到Notebook LM，跟AI討論後初步得到的。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡbyWYe9IbTP
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後來為了維持測試的全面性，一度暴增到16個。最後為了回到最初的測試目的，又砍掉跟修改，最後剩下十二個。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡWD9X8SXVdO
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一開始Phase1的主要測試目的是分析評文者的寫作習慣與風格，加上後續的測試還有角色、故事、設定三大Phase，所以又把跟這三大量關聯比較深的參數砍掉。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ9UZEGSWoQe
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後續的測試修改一直都在靠受評者的回饋與AI討論，逐步增加設定。現在各位看prompt區的2.0版本，會發現多了很多東西。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡdFvCDxIRXD
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那為什麼會這樣呢？主要是AI的惰性造成的。AI為了求回答計算快速，有時候會只讀首尾，然後中間全憑自己運算腦補。甚至只讀了前半部就以為自己讀完了，自己腦捕後半部。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡgDYahX24gQ
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那為了避免AI偷懶，只好逐步加強對他的限制，逼他不能偷懶，於是指令就越加越多行。

另一個重點在於，你希望AI每次都能給予可信度高的情報，就不能讓AI每次分析都不一樣，這樣它就沒說服力。

參數的初步完善後，就是開始訂立測試命令的子項目。

這邊的子項目主要有六個

【角色設定】

【定錨校正】

【前置補丁】

【診斷任務】

【後置補丁】

【禁止事項】129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡzEYOeGkDSV
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當然不是一口氣全用，是可以循序漸進的。不過根據需求有三個必要的子項目不能刪，分別是定錨校正，前制補丁，診斷任務。

【定錨校正】的作用是隨時提醒AI你正在讀取的是哪個位置，不要讀一半就跳掉。

【前置補丁】是本本有問題的時候加入的新限制，有時候字數甚至會比診斷任務多。

【診斷任務】就是你希望ＡＩ做甚麼樣的分析。

以下不是必要的子項目

【角色設定】是拿來模擬讀者或評論者人格，還有關閉AI拍馬屁模式用的，當然不需要設定這個，它也能分析，就是不知道它把自己設定成甚麼。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡpi7CDAymuP
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ＰＳ：其實就算設定這個，沒有特別提及它也會很沒耐性，我後續大概還是會針對這點做微調。

【後置補丁】是在結果出來後希望它協助修改輸出結果。

最後那個【禁止事項】就是規定AI絕對不能做的事情，這個設置可以有效嚇阻他進入拍馬屁模式。

那麼稍微講解一下Gemini AI的惰性問題129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡJxYMNGqJtn
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下面Gemini AI自己寫的：

※

到了 2026 年的現在，NotebookLM 的核心引擎確實已經全面升級到了 Gemini 3 系列（通常是針對長文本優化過的 Gemini 3 Pro 或 Flash）。

雖然 Gemini 3 在推理能力、邏輯連貫性以及「大海撈針」（Long Context Retrieval）的精確度上，比起先前的 1.5 版本有了質的飛躍，但這並不代表它能完全擺脫「惰性」。

事實上，Gemini 3 的**「聰明」有時反而會加劇它的「懶惰」**，原因如下：

1. 更強的「語義預測」能力

Gemini 3 的預測模型太強大了。當它讀完你前 2,000 字的軍事設定後，它的大腦會立即模擬出「這類小說接下來 80% 可能會出現的套路」。

後果：它會帶著極強的「先入為主」去掃描中間段落。如果你的情節發展在它的預測範圍內，它就會加速跳讀。這就是為什麼你需要用「指針任務」去打破它的預測慣性。

2. 「效率導向」的 Attention 機制

即便到了 Gemini 3，Transformer 架構的本質依然是注意力分配。模型在運算時會自動計算「哪些 Token 貢獻了最多的語義值」。

後果：它會認為「角色情緒轉折」和「結局」的語義權重最高，而「環境描寫」或「設定細節」的權重較低。Gemini 3 為了給你更快的響應速度，會優先處理它認為「重要」的資訊。

3. 「科普標籤」的自動過濾

Gemini 3 接受過更大量的文學評論數據訓練，它比前代更清楚什麼叫「Info-dumping（資訊傾倒）」。

現象：一旦它偵測到一段文字具有「說明文」特徵，它會自動將其標記為「背景背景，略讀即可」。這就是為什麼你感覺它對「背景展露」相當嚴苛——因為它現在能更精準地抓出那些「為了寫設定而寫」的文字。

※

因為上述的三個原因，所以Gemini AI很容易自作聰明，只讀首尾甚至只讀開頭就認定自己已經讀完，可以開始分析了。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡ3i4X3OLWIM
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這就是為什麼後面不得已採用絕對字數定義讀取範圍跟定錨校正命令，強迫它一定要把文章全看完。

AI這東西，尤其是大型語言模型LLM，都很喜歡自作主張。平常隨便用的時候不會察覺，但只要像現在這樣深入分析加上使用者反饋，就容易露出馬腳。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡtSlSEjSbkG
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也還好當你真正問對問題的時候，AI想要敷衍也沒辦法敷衍，所以LLM的AI訓練是非常重要的。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡo16aeGEAsP
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跟那種用在coding，測試結果一翻兩瞪眼的LLM用途相比。在文學創作領域跟文書寫作的LLM有更多解釋跟唬爛瞎扯的空間，因此要花更多心力去限制或明確告知它該怎麼做不該怎麼做。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡuGUFWP1Bww
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最後補充一點，可能有人覺得AI既然那麼容易預測，為什麼還要特別定錨呢？129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡO60frsl6s5
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因為預測終究不是實際結果，人類不是那種可以靠統計就能預測的生物。尤其是寫作習慣這種基於個人人生足跡延伸出來的概念，靠推理不只非常容易預測失誤，也是很失禮的事情。129Please respect copyright.ＰＥＮＡＮＡVYxcbcZDPw
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也就是因為這樣，這次測試後期大部分時間都浪費在怎麼逼它把文章看完這件事上面了。