AI 名詞怎麼學？用一件工作理解模型、提示詞與上下文
名詞很多時，不必先背完全部定義。把它們放回實際操作：你給什麼資料、要求完成什麼，以及用什麼方式檢查答案。能說清楚這些關係，通常比只記住英文縮寫更有用。
用同一個例子串起名詞
以整理會議紀錄為例，提示詞是你給的工作說明，輸入資料是紀錄內容，模型負責產生回應。不要把整個聊天產品、底層模型與某項工具功能當作同一件事，遇到限制時才知道要查哪裡。
把上下文理解為本次提供的材料
問題、資料與先前對話都可能影響回應，但不能假設每次對話都完整記得所有歷史。需要保留的關鍵條件應明確提供；長文件漏項時，可以縮小範圍逐段確認。
分清查找資訊與生成答案
回答裡有網址不表示已實際查證。請求整理指定來源時，仍要回到原文核對；需要當期資訊時，確認工具是否真的取得最新資料。把資料來源與模型產出的解讀分開閱讀。
做一份會隨任務增加的詞表
每個名詞只寫自己的白話解釋、一個例子與一個易混淆處。遇到新詞再補，不先收集幾百個名詞。官方學習課程可供對照，但你自己的例子應能讓同事聽懂。
現在可以做的小練習
用一次文件整理任務，分別指出提示詞、輸入資料、輸出與人工驗收的位置。