一次搞懂怎麼用：6 大場景的 Nano banana prompt 範例指南
- l19951105
- 2025年12月25日
- 讀畢需時 6 分鐘
許多企業在導入 AI 工具後，第一個遇到的問題往往不是「不會寫 prompt」，而是——不知道哪些工作適合交給 AI、哪些不適合。
也正因如此，本文不再用零散的指令教學，而是用「實務情境」作為主軸，帶你一步步理解：
在真實工作流程中，Nano banana prompt 範例是如何從「想法」變成「可用產出」。
為什麼這篇文章，只談「怎麼用 Nano banana prompt 範例」
在多數教學文章中，prompt 常被當成一種「技巧展示」：範例寫得很漂亮，但離實際工作場景卻很遠。
實務上，企業真正需要的不是炫技，而是三件事：
能不能縮短產出時間
能不能降低溝通成本
能不能讓成果可被重複使用
這也是為什麼，越來越多組織在內部使用 Nano banana 時，開始從「怎麼寫 prompt」轉向「這個 prompt 要解決什麼任務」。
本文所提到的每一組 Nano banana prompt 範例，背後對應的都是一種常見、可複製的工作情境，而不是一次性的指令。
情境一：內容發想到初稿生成的 Nano banana prompt 範例
在內容產製流程中，真正耗時的往往不是「寫」，而是「想」。
很多行銷與內容團隊都遇過這種狀況：
主題方向大概知道，但不知道怎麼切
腦中有輪廓，卻很難快速整理成結構
團隊討論花了很多時間，產出卻仍然模糊
這正是 Nano banana prompt 範例在內容場景中最早被大量使用的地方。
實務上，哪些內容任務適合用 Nano banana 處理？
知名企業案例：Google
在 Google 內部的內容與開發文件流程中，AI 工具常被用來做的並不是「直接交稿」，而是快速產出多個可能的內容結構版本，讓人類編輯可以快速比較、選擇與微調。
這類做法的關鍵，不在於 prompt 多複雜，而在於 prompt 一開始就被設定為「請協助產出初稿選項」，而非「寫出最終答案」。
這也是多數高品質 Nano banana prompt 範例 的共通特徵。
情境二：行銷企劃與活動構想的 Nano banana prompt 範例
行銷企劃最困難的地方，往往不是執行，而是「一開始怎麼想」。
尤其在以下場景中特別明顯：
新產品上市，需要快速產出多個訴求角度
同一活動，要同時對應不同受眾族群
內部需要比較多種企劃方向，卻時間有限
Nano banana 在行銷情境中，實際扮演的角色
與其說是「寫文案」，不如說 Nano banana prompt 範例更像是一位「快速提案助理」。
知名企業案例：Netflix
Netflix 在行銷內容測試上，一向重視「版本差異比較」。在 AI 輔助流程中，團隊會要求系統針對同一內容，以不同受眾視角、不同語氣假設，產出多組版本。
這類做法的重點並不是「哪一版最好」，而是讓決策者能更快看見差異。
許多被實際採用的 Nano banana prompt 範例，其實都隱含了一個核心目的：降低決策前的試錯成本。
情境三：內部文件與流程說明的 Nano banana prompt 範例
相較於對外內容，內部文件其實更適合 AI 介入。
原因很簡單：內部文件追求的不是創意，而是「清楚、可理解、可重複」。
但現實中，許多企業的內部文件常出現以下問題：
寫的人懂，看的人不懂
文件越堆越多，卻沒人真的照做
新人學習成本高，卻難以標準化
哪些內部文件，特別適合 Nano banana prompt 範例？
知名企業案例：Amazon
Amazon 內部極度重視文件文化，而 AI 工具的角色，往往是協助將「工程或流程描述」轉換為不同閱讀對象都能理解的版本。
例如：
同一流程，分別給工程師、營運人員、管理層閱讀
但核心資訊一致，只是語言與重點不同
這類應用場景，正是 Nano banana prompt 範例 在企業內部最容易落地、也最容易被長期使用的地方。
情境四：決策輔助與比較分析的 Nano banana prompt 範例
當 Nano banana 開始被企業真正使用後，很快就會進入一個新的階段：不只是產出內容，而是參與思考。
這裡的「參與思考」，並不是讓 AI 幫你做決定，而是幫你把原本混亂、不完整、帶有主觀偏誤的資訊，整理成「可被討論的材料」。
在實務上，這類 Nano banana prompt 範例最常出現在以下情境：
工具或平台選型
專案方案比較
資源配置與優先順序討論
為什麼決策前整理，比「答案」更重要？
在多數組織中，決策效率低落，往往不是因為人不夠聰明，而是因為：
資訊分散在不同人、不同文件
每個人看到的重點都不一樣
討論很快就變成「立場對立」
Nano banana prompt 範例在這裡的價值，在於它能夠被設定成一個中立的整理者。
適合用 Nano banana 處理的決策型任務
知名企業案例：Microsoft
在 Microsoft 的產品與平台決策流程中，AI 工具經常被用來協助「事前整理」。例如在評估不同技術路線時，系統會被要求：
以不同角色視角（工程、商業、使用者）整理風險與機會
清楚標示假設前提，而不是直接下結論
這類使用方式，正好體現了高成熟度的 Nano banana prompt 範例 特徵：它不給答案，但讓討論變得更有品質。
情境五：跨部門溝通與說明用的 Nano banana prompt 範例
當組織規模變大，問題往往不在技術，而在溝通。
你可能也看過這樣的狀況：
技術團隊覺得自己已經講得很清楚
業務或管理層卻完全聽不懂重點
同一件事，被不同部門用完全不同的語言描述
這正是 Nano banana prompt 範例在「翻譯角色」上的強項。
為什麼 AI 特別適合做跨部門溝通？
因為它不屬於任何一方立場。
只要 prompt 設計得當，Nano banana 可以被要求：
用非技術語言重述技術內容
把抽象概念轉為決策導向說明
為不同角色產出「同一件事的不同版本」
實務中常見的跨部門使用情境
知名企業案例：Airbnb
Airbnb 在跨部門協作上非常重視「共用語言」。在導入 AI 輔助後，常見做法是先讓系統協助把複雜議題，分別用「產品視角」、「營運視角」、「財務視角」重述一次。
這樣的 Nano banana prompt 範例，實際效果並不是取代溝通，而是讓對話有一個共同起點。
情境六：既有內容優化與重組的 Nano banana prompt 範例
很多企業其實不是「沒有內容」，而是「內容用錯地方」。
常見狀況包括：
舊文件資訊正確，但結構已不適合現在
長篇內容太重，沒人真的看完
同一內容，其實可以拆成多種用途，卻沒時間重寫
這正是 Nano banana prompt 範例在「內容再利用」上的價值所在。
哪些舊內容，最適合交給 Nano banana 處理？
關鍵不是「重寫」，而是「重組」
成熟的 Nano banana prompt 範例，通常不會要求 AI「幫我改寫這篇文章」，而是清楚指定：
保留哪些核心資訊
要轉換給誰看
新版本要達成什麼目的
知名企業案例：McKinsey
在顧問產業中，內容再利用幾乎是基本功。McKinsey 類型的組織，常會利用 AI 協助將研究內容：
從完整報告 → 高層摘要
從專業分析 → 客戶簡報版本
從一次性專案 → 可重複使用的知識模組
這類做法背後，其實正是高度系統化的 Nano banana prompt 範例 思維。
實務總結：如何建立「能長期使用」的 Nano banana prompt
走到這裡，你應該已經可以看出一件事：
真正有價值的 Nano banana prompt，幾乎都不是為了「一次性效果」而設計。
從範例到模板的3個關鍵問題
每當你想留下某個 Nano banana prompt 範例時，可以先問自己：
這個 prompt 解決的是哪一類重複出現的任務？
哪些條件是每次都要改的？哪些可以固定？
產出結果，是否真的有被人使用？
哪些 prompt 適合共用？哪些一定要客製？
Nano banana 應用規模放大後，企業一定會遇到的現實問題
當 Nano banana prompt 範例開始被真正納入流程，而不是偶爾使用時，企業通常會遇到三個現實挑戰：
系統穩定性
效能與延遲
資料與存取安全
這些問題本身，並不是 prompt 能解決的，而是回到雲端基礎架構。
WeWinCloud 在企業 Nano banana 應用中的角色
在 Nano banana 等 AI 應用逐步成為正式工作流程的一部分後，WeWinCloud 提供的雲端服務，正好扮演「穩定後盾」的角色，包括：
雲端服務整合與架構規劃
CDN 與效能優化，確保應用回應速度
資安與監控機制，支撐企業級使用需求
WeWinCloud 並不是替代 AI 工具本身，而是協助企業讓這些工具能長期、穩定、安全地被使用。
結語
Nano banana prompt 範例真正的價值，不在於寫得多漂亮，而在於是否真的被用在對的地方。
當 AI 開始成為日常工作的「一部分」，如何讓它穩定運行、可被信任，就會成為企業下一個必須思考的課題。
留言