MIT 的 David Robertson 教授寫了一篇文章 〈Prompt engineering is so 2024. Try these prompt templates instead〉
他說：
Prompt engineering is so 2024
翻成白話文就是：「提示詞工程已經過時了。」
他的結論是：
Try prompt templates instead
不妨試試提示模板
他開宗明義說：
Creating a one-time-use prompt for a generative AI query is inefficient.
為生成式 AI 查詢建立一次性提示詞的效率極低。
Compiling a library of reusable prompts that have delivered proven results is a better approach.
打造一個可重複使用且已證明有效的提示詞模板是更好的方法。
他的頓悟是：
The most powerful approach isn’t crafting the perfect one-off prompt; it’s having a reliable arsenal of templates ready to deploy at any stage of the innovation process.
最有效的方法並非設計出完美的一次性提示詞，而是擁有一套可靠的模板軍火庫，可以在創新過程的任何階段隨時部署。
他也挖苦提示詞工程，他說：
… the current state of the art in prompt engineering is to not do prompt engineering.
目前提示詞工程的最新的技術就是告訴你，不要再做提示詞工程！
他繼續說：
Instead, you should distribute prompt templates — proven lists of prompts that function like cognitive scaffolding, providing structure without limiting your options as you tackle specific steps in the innovation process.
你應該部署提示詞模板 — 經過驗證的提示詞列表，其功能類似於 #認知鷹架，在你處理創新過程中的特定步驟時，提供結構而不會限制你的選擇。
他有 9 大類的提示詞模板，如果你有需要，可以下載來參考看看。
或是再稍待一下下，陳永隆博士的《AI 工作者十大模型》即將問世，是更貼近東方思考習慣的模型，
我試過了，真的猛！！
AI 時代，不必寫程式，就有人幫你準備好食材，讓你秒成大廚上場炒菜，豈不快意妙哉。
