7個 Nano banana prompt 教學實例：讓你的AI回應超精準！
- l19951105
- 2025年12月22日
- 讀畢需時 6 分鐘
什麼是 Nano banana prompt？掌握核心概念前必看
在 AI 工具百家爭鳴的時代，prompt 的設計好壞，幾乎直接決定 AI 輸出的品質與可用性。而近年來在開發社群與企業應用中爆紅的「Nano banana prompt」，更是一種精細度與彈性兼具的提示語設計方式，讓 AI 回應能更貼近使用情境與邏輯需求。
但什麼是 Nano banana prompt？這名字聽起來有點古怪，其實「Nano」指的是提示語的精簡程度，而「banana」則是一種比喻：像香蕉一樣包裹多層邏輯與條件。這種設計方式能讓你一次性傳達多個層面的語意給 AI，大幅減少反覆溝通與微調輸出的時間。
為什麼 prompt 的設計會影響 AI 輸出品質？
如果你曾經對 AI 說「請幫我寫一篇關於 ESG 的文章」，結果卻收到一篇沒有深度、用詞生硬的文章，那你就會理解 prompt 的設計有多重要。
Nano banana prompt 就像是在指揮一位不熟悉你想法的助理，如果你只說大方向，他會照自己的理解做事；但如果你提供明確的語氣、目的、格式、長度與限制條件，他就會開始「像你一樣」思考。
Nano banana prompt 的設計原則與結構拆解
雖然 Nano banana prompt 的概念看起來有些進階，但其實只要掌握下列3個原則，即便是非技術背景的讀者也能快速上手：
3大設計原則
明確性（Clarity）
不要使用模糊詞，例如「幫我寫一點內容」；請說明要寫什麼、給誰看、用什麼格式。
目標性（Goal-driven）
明確傳達你的目的，是要解釋、說服、總結、教育還是娛樂？
層次性（Layered Logic）
像香蕉一樣層層包裹：從身份設定、目標敘述、格式、限制條件到語氣。
7個實用 Nano banana prompt 教學案例全解析
以下是國際知名企業實際導入 Nano banana prompt 應用的實例，每一個都對應一個高頻率的應用場景。
案例一：行銷文案撰寫——從產品特色到吸睛標題一次搞定
應用企業：Nike
Nike 行銷部在推出新款跑鞋時，為了縮短文案產出流程，他們使用 Nano banana prompt 將品牌精神、目標族群與行銷語氣明確地包進提示語中。如下：
Prompt 範例：「你是 Nike 品牌行銷人員，請針對30歲以下熱愛城市慢跑的年輕族群，撰寫一則 IG 貼文文案，語氣需兼具激勵與潮流感，並在文案中呼應品牌標語 'Just Do It'。」
成效：
提高內容產出效率 70%
與設計部門協作時間縮短一半
社群互動率提升 25%
案例二：客戶服務應答——打造高擬真客服回應語氣
應用企業：Airbnb
Airbnb 為提升客服自動化系統的語氣一致性與回應準確度，導入 Nano banana prompt 設計框架，讓 AI 模型能根據客戶情境給出適當回應。
Prompt 範例：「你是 Airbnb 客服人員，請以友善且專業的語氣，回答一位第一次使用 Airbnb 的日本旅客，他詢問訂房後是否能更改入住日期，回覆中請提及相關政策並附上連結。」
回應樣式（輸出示意）：「您好，感謝您選擇 Airbnb！若您想更改入住日期，可在行程頁面點選「更改預訂」。請注意，更改是否成功將取決於房東的接受與房源狀態，詳情請見：airbnb.com/help/booking-changes」
效益：
客戶滿意度提升 15%
節省人力回覆時間約 40%
減少重工與誤解性回覆
案例三：SEO文章初稿自動生成——節省80%寫作時間
應用企業：Shopify
Shopify 內容行銷團隊需要大量產出教學文章與產品使用指南。導入 Nano banana prompt 設計後，他們可在一小時內產出具 SEO 架構的初稿。
Prompt 範例：「你是資深電商顧問，請用親切教學語氣撰寫一篇關於『如何在 Shopify 上架商品』的教學文章，包含 H2 標題架構、每段不超過300字，並自然帶入關鍵字『Shopify 上架教學』。」
產出特色：
自動包含段落標題與 SEO meta 描述建議
使用語氣統一、文風一致
編輯人員可直接微調後發佈，效率大幅提升
案例四：內部訓練教材撰寫——企業知識系統自動化
應用企業：IBM
IBM 的內部訓練團隊利用 Nano banana prompt 將原本繁瑣的教材開發流程自動化。他們將部門知識模組化後，交由 LLM 生成初稿教材、測驗題目與案例題，成功縮短內容開發週期。
Prompt 範例：「你是 IBM 的資深技術講師，請撰寫一份針對新進工程師的訓練教材，主題為『雲端安全基本觀念』，包含三個章節，結尾附上三道選擇題與正確答案。」
使用成效：
教材製作時間從 3 週縮短為 4 天
教育部門建立超過 50 套 AI 協作模版
員工訓練時長減少，內容理解度提高
案例五：程式碼教學產出——從說明到 Debug 分析
應用企業：GitHub Copilot 團隊（Microsoft）
Microsoft 在推廣 GitHub Copilot 時，透過 Nano banana prompt 訓練 AI 模型自動撰寫教學指引與錯誤排除說明，協助開發者提升理解。
Prompt 範例：「你是一位 Python 教學助教，請針對初學者撰寫一篇『如何使用 for loop 處理 list』的教學文，語氣親切、附上錯誤範例與修正方式，並用 Markdown 格式呈現。」
優勢分析：
自動生成說明與範例，縮短文件撰寫時間
Debug 教學可即時導出個別案例
有效支援全球技術社群建立共通教學架構
案例六：社群貼文創作——打造高互動內容的 AI 策略
應用企業：Netflix
Netflix 的社群行銷團隊在全球營運中導入 prompt-based AI 系統來快速製作多語版貼文。透過 Nano banana prompt 設計，他們能針對不同文化與觀眾情境生成在地化內容。
Prompt 範例：「你是 Netflix 的社群小編，請用輕鬆口吻撰寫一則推薦《怪奇物語》的 Facebook 貼文，適合 18～25 歲學生族群，結尾請用 emoji 增加親和力。」
成果：
內容產出效率提升 4 倍
點擊互動率提升 32%
減少語系翻譯失誤與文化落差
案例七：分析報告摘要與彙整——提升簡報製作效率
應用企業：McKinsey & Company
作為全球頂尖顧問公司，McKinsey 將 Nano banana prompt 應用於資料摘要與簡報製作流程。顧問只需上傳報告，AI 即可生成適合簡報的 3 分鐘摘要。
Prompt 範例：「你是一位 McKinsey 顧問，請將以下報告內容摘要成一頁簡報，語氣專業、控制在 400 字以內，需明確列出三項主要發現與一項建議行動。」
具體效益：
顧問平均簡報準備時間減少 60%
高階主管更快掌握關鍵資訊
客戶滿意度回饋提升
Nano banana prompt 實作常見問題與錯誤排除
1. 為什麼 AI 輸出常常「不準」？
常見原因有：
Prompt 過於簡短或模糊
缺乏角色設定（如“你是一位記者…”）
忽略格式、語氣、長度等限制條件
解法：
採用層次式設計原則
多加限制條件與輸出格式要求
提供範例輸入與期望輸出樣式
2. 如何讓 AI 回應更貼近「品牌語氣」？
提示語中加入品牌角色扮演設定，例如：
「你是 UNIQLO 的品牌行銷經理，請用品牌一貫的清新、實用語氣撰寫新商品介紹文案。」
這能幫助 AI 建立語氣一致性，降低後期人工修改成本。
3. 我的 AI 老是生成太長內容，怎麼解決？
請在 prompt 中明確限制字數或段落數，例如：
「請將本文控制在 500 字內，總段落不超過 3 段。」
也可以加入輸出格式限制，例如表格、清單、標題，提升可控性。
企業該如何導入 Nano banana prompt？從個人效率到團隊自動化
用模板建立知識資產系統
企業可以從日常的內容輸出（如FAQ、教學、客服腳本）開始建立 prompt 庫，讓每位員工都能快速套用，形成「知識流程模組化」。
搭配 WeWinCloud 雲端服務快速落地
WeWinCloud 提供多雲整合、APM監控、AIOps 智能運維等解決方案，企業可透過其平台將 AI prompt 工具串接進工作流程中，加速內容自動化與內部數據整合，打造真正的 AI 驅動組織。
結語：讓 Nano banana prompt 成為你的 AI 超能力工具箱
Nano banana prompt 教學並不只是針對寫 prompt 的「技術」學習，而是幫助你建立一種與 AI 協作的思維習慣：每一句話都帶有邏輯、目的與場景設計，讓 AI 更懂你、幫你。
從行銷、客服、教學、簡報到企業流程，Nano banana prompt 已成為提升工作效率的關鍵。而若你希望把這樣的能力真正應用在企業的數位轉型過程中，WeWinCloud 提供從多雲架構到 AI 導入的全方位解決方案，讓企業不只是「用 AI」，而是「用得聰明」。
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