Prompt engineering 範例：用 Gemini AI 設計發票整理提示詞

Prompt engineering 範例最直接的理解方式，不是看理論說明，而是實際觀察一份提示詞如何從模糊需求，設計成 AI 能穩定執行的具體任務。贊贊小屋這次以 Gemini 整理發票資料為案例，記錄從請 Gemini 示範提示詞結構、到自行設計角色、格式與規則的完整過程。文章同時整理角色設定、固定欄位、資料規則與例外處理這幾個提示詞設計中最容易被忽略的細節，方便讀者直接套用到自己的 AI 工作流程。

一、Prompt Engineering 是什麼？從「請幫我整理發票」的問題開始

多數人第一次用 AI 整理發票，輸入的指令通常只有一句話：「幫我整理這張發票。」這句話對人來說很清楚，但對 AI 來說幾乎沒有任何限制條件。AI 不知道要擷取哪些欄位，不知道日期要用什麼格式，也不知道金額後面該不該加「元」，更不知道遇到模糊不清的字跡該怎麼處理。

結果就是，同一個人用同一句指令問十次，可能得到十種不同的格式。這不是 AI 能力不夠，而是任務本身沒有被講清楚。這正是 Prompt Engineering 要解決的問題：把原本模糊的需求，轉換成 AI 可以穩定執行的具體任務。

二、Prompt engineering 範例：先讓 Gemini 示範完整提示詞結構

Prompt engineering 範例最快的取得方式，其實可以直接請 AI 自己示範一次。贊贊小屋先向 Gemini 提出一個很直接的問題：「我常常會上傳發票給你，希望你每次幫我整理成發票明細表，應該如何設計提示詞，這樣可以得到固定格式的表格資料？」

Gemini 給出的回覆，本身就是一份設計完整的系統提示詞（System Prompt）建議範本，裡面明確指定了 AI 的角色與任務，鎖定使用 Markdown 表格輸出並固定欄位名稱，統一日期格式，加入無法辨識時的容錯處理，最後還特別要求輸出時不要加開場白或客套話。這份範本不只是一段文字，而是一次完整的提示詞設計示範。

三、拆解提示詞設計：角色、格式與規則為什麼重要

Gemini 在給出範本之後，還進一步說明了每一項設計背後的理由，這部分才是這篇文章真正的知識核心。指定角色與任務，是讓 AI 明確知道自己現在扮演的是財務助手，專注在結構化資料擷取，而不是隨意聊天；鎖定特定欄位與格式，則是確保每一次生成的表格架構完全一樣，方便後續直接複製貼上 Excel 或 Google 試算表。

統一日期格式可以避免 AI 有時寫「113/05/01」、有時又寫「2024 年 5 月 1 日」這種格式不一致的問題；容錯與例外處理則是要求辨識不清時填入「無法辨識」，而不是讓 AI 自行腦補一個看起來合理但其實是編造的答案。過濾冗餘廢話這一條看似小事，卻能讓輸出結果不需要手動刪除多餘文字，直接複製就能用。這些設計原則，正是設計任何任務型 AI 工作流程 Prompt 都可以套用的基本框架。

四、實際設計 Prompt：建立企業會計資料整理助手

拆解完 Gemini 的示範邏輯後，贊贊小屋接著把這套方法實際套進企業發票整理的情境，設計一份專屬的提示詞。開頭先明確設定角色：「你是一位企業會計資料整理助手」，接著具體描述任務：「我將一次上傳多張公司日常支出發票照片，請協助我整理成適合後續會計處理的 Google 試算表格式。」

欄位設計上，這份 Prompt 固定要求擷取日期、發票號碼、賣方名稱、統編、摘要、金額、費用類別與備註共八個項目，並要求以表格方式輸出，每一張發票各佔一列。這樣的欄位安排不是隨意列出，而是對應企業日常做帳時真正需要的資訊，未來也能作為串接 Apps Script 或其他自動化工具的基礎資料。如果想進一步將整理後的資料延伸至日常做帳流程，可以參考會計分錄怎麼寫這篇文章的說明。

五、加入整理規則：讓 AI 輸出更穩定的資料格式

很多人以為 Prompt Engineering 就是把問題寫得漂亮一點，但實際上更關鍵的是限制 AI 的自由度——這才是 Prompt Engineering 真正的核心，不只是問法技巧。贊贊小屋在欄位之外，另外加入了幾條整理規則：日期統一使用 YYYY/MM/DD 格式，金額只保留數字不加「元」，資料無法辨識時保留空白、不自行猜測，同一家廠商的名稱也要求保持一致，最後還要求輸出時不加分析說明，只給整理後的資料表。

這份提示詞同時也請 Gemini 依照一般小企業會計習慣，協助判斷費用類別，例如加油站對應汽油費，餐廳對應餐費或交際費，文具用品對應文具用品費，超商消費則歸入雜項費用；如果無法判斷，就標示「待確認」。這裡要提醒的是，AI 提供的只是建議分類，實際會計處理仍然需要人工確認，不能直接當作最終結果使用，這也呼應會計AI應用一文提到的方向：AI 的角色是協助整理、降低重複作業，而不是取代會計判斷。

六、實測結果：Gemini 如何將多張發票整理成試算表

延續上一篇發票自動辨識的實測，這次贊贊小屋一次上傳三張發票照片，搭配前面設計好的提示詞送出。Gemini 順利依照固定欄位擷取出日期、發票號碼、賣方名稱與統編等資訊，格式完全一致，沒有出現欄位缺漏或順序錯亂的情況。

輸出結果可以直接透過「匯出到試算表」功能，一鍵貼進 Google 試算表，實際貼上後也確認資料完整對應到日期、發票號碼、賣方名稱、統編、摘要、金額、費用類別與備註各欄位，不需要再手動調整格式。這代表這份提示詞設計已經達成最初的目標：讓 Gemini 從單純的聊天工具，變成一個能穩定輸出固定格式的發票整理助手，如果想進一步把這類結構化資料延伸成自動化流程，可以參考試算表會計一文的做法。

提示詞不是咒語，而是交代工作的方式

寫到這裡，贊贊小屋覺得 Prompt Engineering 其實沒有想像中神秘。它不是背幾句厲害的咒語就能讓 AI 變聰明，而是把交代給一個新人同事的邏輯搬到 AI 身上：說清楚角色是什麼、任務是什麼、格式要長什麼樣子、遇到例外怎麼處理。這篇文章示範的雖然是發票整理，但同一套角色、格式、規則、例外的設計方式，其實也能套用到 Excel 資料整理、文件分類，甚至各種需要 AI 穩定輸出的工作流程上。與其說這是一份提示詞範例，不如說它是一套可以重複使用的工作交接方法。

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