快速解答：AI 寫得不像你，多半不是模型不好，而是你交給它的只有形容詞。做法是把受眾、語氣規則、說法對照表、禁用詞、交付前自檢存成一份檔案，每次寫作前先讓 AI 讀。
你跟 AI 說口氣要親切，它回你一篇百貨公司廣播稿。「親切」「專業但不死板」可以描述方向，卻不足以讓 AI 判斷哪句該留、哪句該刪。把要求改成「句子不超過 25 字」「嘲諷只能對準情境，不能對準讀者」，才有可以逐條檢查的依據。
這篇的交付物是一份可複製的品牌語氣說明書，不用寫程式，也不需要先做工具串接。它不會讓 AI 變成你，只能先擋掉明顯不像你的句子。
重點整理：這份說明書能先處理什麼？
- 先寫讀者的處境。 比起年齡性別，AI 更需要知道他們卡在哪、怕什麼。
- 形容詞要搭配硬規則。 再附上對錯例句，讓抽象語氣有判斷依據。
- 保留你的說法。 不讓 AI 把品牌慣用語全部改成業界標準講法。
- 產出後還要自檢。 查數字出處、擅加的行動呼籲，以及沒交代的限制。
- 用同一題測三次。 把反覆修改的問題補回說明書，而不只是修那一篇文案。
這 5 份材料各要回答什麼？
這 5 份材料不是 5 份各自管理的文件。你可以把它們寫成同一份說明書，讓 AI 在同一個地方讀到完整規則。
| 材料 | 要回答的問題 | 寫完應該留下什麼 |
|---|---|---|
| 受眾 | 我正在跟誰說話？ | 處境、阻礙、顧慮 |
| 語氣 | 哪種表達可以，哪種不行？ | 形容詞、硬規則、對錯例句 |
| 說法對照表 | 哪些說法不能被修掉？ | 原本說法與不要改成的版本 |
| 禁用詞 | 哪幾類文字不符合品牌？ | 分類清單 |
| 交付前自檢 | 交稿前要擋掉什麼？ | 逐條檢查表 |
材料 1：受眾要寫到多具體？
先寫工作處境，不寫年齡性別。對 AI 來說，「行銷企劃」只告訴它職稱，沒有告訴它這個人為什麼會在某一句停下來。
API 是讓軟體交換資料的介面；Webhook 則是在事件發生時，把通知送到另一個工具。對不會寫程式的行銷人，這些字可能還沒進入操作階段，就已經形成閱讀門檻。
受眾描述可以直接寫成：
會用工具但不會寫程式；看到 API、Webhook 就卻步；時間比預算更稀缺。
接著補上常被漏掉的一句：哪一群人最敏感？哪種句子會把他們趕走？
例如，最怕技術的那群人，任何讓他們覺得「我果然很笨」的句子，都可能把人趕走。這條資訊不只是背景，它會直接影響 AI 能不能用嘲諷、怎麼解釋技術，以及該不該預設讀者已經懂了。
材料 2：語氣怎麼從形容詞變成規則？
保留三個形容詞，再加一條 AI 能判斷對錯的硬規則。形容詞負責定方向，規則負責劃界線。
這裡可以用：
- 基調：自信、直接、務實。
- 硬規則：嘲諷只能對準情境，不能對準讀者。
再把對錯例句放在一起：
| 判斷 | 例句 | 判斷理由 |
|---|---|---|
| 對 | 「每個工具都說三步驟輕鬆串接，然後你在第二步卡了兩小時。」 | 指向工具承諾與操作處境的落差 |
| 錯 | 「這麼簡單還學不會？」 | 把問題歸到讀者能力上 |
材料 3：為什麼要有說法對照表？
AI 可能把你的話修得更像業界標準說法，卻也把你的特色一起修掉。說法對照表就是告訴它：這些不是等待修正的用詞，而是要保留的表達。
這裡的 Skill，可以先用「一個專職員工」理解它的分工；.md 檔則是用 Markdown 標記整理內容的純文字檔，可以拿來存放 AI 的工作說明書。
| 我的說法 | 不要改成 |
|---|---|
| 一支 Skill＝一個專職員工 | 可重用的提示詞模組 |
| 讓團隊自己上班 | 設定自動化排程 |
| .md 檔＝AI 的工作說明書 | 配置檔 |
右欄不一定是錯誤用語，只是不適合取代左欄。你要保留的是品牌的解釋方式，不是要求 AI 全文禁止使用技術名詞。
材料 4：禁用詞為什麼要分類？
只貼一長串詞，AI 可能避開原詞，卻換上一個同類說法。分類能提供判斷方向，但不保證 AI 會避開所有未列出的詞。
我把禁用詞分成四類：
| 類別 | 要擋掉的問題 |
|---|---|
| 中國大陸行銷用語 | 不符合品牌慣用表達的行銷黑話 |
| 簡體慣用詞 | 不符合台灣讀者習慣的詞彙 |
| 誇大承諾 | 沒有交代前提，卻把結果說得過滿 |
| AI 填充句 | 刪掉也不影響資訊的開場、轉折與收尾 |
清單要收錄真正會被你改掉的詞，而不是愈長愈好。如果某個詞只在特定情境不能用，也要寫清楚適用範圍，避免 AI 連必要的解釋都刪掉。
後面的範本保留通用欄位。填寫時，可以把地區用語差異放進「其他」，把不合品牌的行銷說法放進「行業黑話」。
材料 5：交付前自檢要檢查什麼？
語氣像你，不代表內容就能交稿。對要向主管報告的行銷人來說，沒有出處的數字，比句子不夠順更需要先擋下來。
最常需要檢查的是這三條：
- 數字有沒有出處？ 沒有來源就不能當成事實；示意數字要清楚標示。
- 有沒有自己加行動呼籲？ 原本只要教學，AI 不應自行補上報名、購買或聯絡邀請。
- 有沒有講出限制？ 做法需要前提，就不能只寫結果。
可以要求 AI 逐條自檢，全部通過才交稿。但 AI 說「已通過」，不等於你已完成查核。
寫好的品牌語氣說明書要放哪裡？
我把品牌語氣寫成一份檔案，讓它成為可重複使用的寫作依據，而不是每次重新輸入一段要求。
有兩種放法，差別在於規則如何帶進下一次任務。
放法 1：放進常用 AI 的專案指示
ChatGPT、Claude、Gemini 都有可以放長期指示的地方，名稱和位置各家不同，以你帳號看到的介面為準。
這種放法適合固定處理同一品牌。不同品牌的說明書不要混在一起，否則 AI 可能同時讀到互相衝突的語氣要求。
放法 2：存成 .md 檔，每次新對話先讀
.md 檔不需要寫程式，內容就是文字與標題。每次開新對話，先提供這份檔案，再交代當次要寫的題目；若介面不支援上傳，就貼入內容。
這份檔案就是 AI 成員的工作說明書，但它不等於永久記憶。換了對話、工具或工作空間，仍要確認規則有沒有一起帶過去。
可以直接複製的範本長什麼樣子？
以下是本文交付物：品牌語氣說明書。 先填你已經能判斷的規則，不必為了填滿欄位，臨時發明一套品牌性格。
# 品牌語氣說明書
## 1. 我在跟誰說話
- 他們是誰（職業、處境，不寫年齡性別）：
- 他們卡在哪：
- 他們最怕什麼：
- 最敏感的是哪一群人？哪種句子會把他們趕走：
## 2. 語氣
- 三個形容詞：
- 一條硬規則：
- 對的例句：
- 錯的例句：
## 3. 說法對照表
| 我的說法 | 不要改成 |
|---|---|
| | |
| | |
## 4. 禁用詞
- 行業黑話：
- 誇大承諾：
- AI 常用的填充句：
- 其他：
## 5. 交付前自檢（寫完逐條對照，全部通過才交給我）
- [ ] 沒有出現禁用詞
- [ ] 數字都有出處，沒有編造
- [ ] 沒有自己加行動呼籲
- [ ] 有講出限制或前提
- [ ] 讀起來像我會講的話
「讀起來像我會講的話」是最後一道人工判斷，不能取代前面的具體規則。如果你每次都在這一條卡住，就表示還有一些修改習慣沒有被寫進說明書。
第一版寫完後，怎麼越改越準？
不要每次只修眼前那篇文案。修改如果沒有回到說明書，下次開新任務，同一個問題仍可能出現。
實作步驟可以拆成四步：
- 固定同一個題目。 同時固定受眾與格式，避免連任務要求都變了。
- 讓 AI 寫三次。 每次都提供同一版品牌語氣說明書。
- 找出反覆修改的地方。 分辨問題屬於受眾、語氣、說法、禁用詞，還是交付前自檢。
- 把修改補回對應欄位。 能寫成規則就寫規則，需要對照才能理解的就補例句。
例如，AI 一直把「讓團隊自己上班」改成「設定自動化排程」，就補進說法對照表；一直自行加上邀請句，就補強「沒有自己加行動呼籲」的要求。這是在更新規則，不是在要求 AI 猜你的喜好。
三次測試能找出重複出現的問題，但換了題目或格式，還是要再看一次。
結論：這份說明書能替你省掉哪一類重工？
這套工作流的順序是：說明書 → 當次任務 → AI 草稿 → 自檢 → 人工修改 → 更新說明書。 它把原本只存在你腦中的編輯判斷，整理成下次還能使用的材料。
它不會讓 AI 變成你，只能先擋掉明顯不像你的句子。 真正留下來的成果，是一份會隨著修改而更新的工作說明書，而不只是這次終於改順的一篇文案。
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