AI 寫作力
電視媒體工作者實戰指南
Vista Cheng
https://www.vista.tw
Vista Cheng
內容策略顧問 ｜ AI 寫作講師
《ChatGPT提問課》作者，曾任《數位時代》主編、《風傳媒》產品總監。專注 AI 驅動的內容策略，協助超過 200 家企業與媒體導入 AI 工作流程。
課程議程（上半場）
-
01
AI 時代的媒體變革
-
02
AI 寫作核心方法論
-
03
電視媒體七大應用場景
-
04
新聞稿撰寫實戰
課程議程（下半場）
-
01
腳本與企劃製作
-
02
社群內容經營
-
03
品質把關與倫理規範
-
04
導入策略與行動計畫
01
AI 時代的媒體變革
理解趨勢，掌握先機
不是 AI 會取代記者，而是會用 AI 的記者會取代不會用的記者。
— 媒體產業觀察
2026
全球媒體的 AI 浪潮
-
美聯社
早在 2014 年就開始用 AI 撰寫財報新聞
-
路透社
Lynx Insight 系統輔助記者發現新聞線索
-
華盛頓郵報
Heliograf 機器人報導選舉與體育賽事
-
BBC
使用 AI 生成個人化新聞摘要
850+
篇新聞/季
美聯社使用 AI 自動生成的企業財報新聞數量，解放記者做更深度的報導
臺灣媒體的 AI 應用現況
-
三立新聞
導入 AI 輔助即時新聞編輯
-
TVBS
社群內容 AI 優化實驗
-
公視
AI 字幕與多語言翻譯
-
各大媒體
逐步導入 AI 寫作輔助工具
AI 寫作工具演進
GPT-3 到 ChatGPT
大型語言模型問世，對話式 AI 進入大眾視野
GPT-4 / Claude
專業寫作品質大幅提升
多模態整合
文字、圖像、影片整合
AI Agent
自動化工作流成為主流
AI 與人類：各擅勝場
✅ AI 擅長
- 快速產出初稿
- 大量資料整理
- 格式轉換
- 多語言翻譯
- 重複性工作
✅ 人類擅長
- 現場採訪判斷
- 新聞倫理把關
- 獨家觀點洞察
- 人情溫度傳達
- 最終品質審核
AI 是最強的寫作助手，但新聞的靈魂——真相、觀點、人性——仍然需要記者來守護。
電視媒體的特殊挑戰
-
時效壓力
即時新聞分秒必爭
-
多平臺分發
電視、網站、社群、App 同步經營
-
內容多元
文字、口播、字卡、社群貼文
-
團隊協作
採訪、編輯、製作多人協同
AI 如何解決這些挑戰
加速產出
初稿生成從小時縮短到分鐘
格式轉換
一稿多用，自動適配各平臺
資料整理
快速消化大量背景資料
導入 AI 的心態準備
-
不是取代
而是賦能，讓你做更有價值的工作
-
不是偷懶
而是效率，把時間花在刀口上
-
不是萬能
而是工具，需要正確使用方法
-
不是終點
而是起點，持續學習與進化
最好的記者會把 AI 當成實習生：交辦任務、檢查成果、持續訓練。
— Vista Cheng
暖身練習
- 1 盤點你的寫作工作
- 2 列出你每天最耗時的 3 項寫作任務
- 3 哪些是重複性高的？
- 4 哪些需要你的專業判斷？
- 5 思考：AI 可以幫你什麼？
02
AI 寫作核心方法論
掌握與 AI 協作的黃金法則
CRAFT 方法論
-
C - Context 脈絡
提供背景資訊與情境
-
R - Role 角色
指定 AI 扮演的專業角色
-
A - Action 行動
明確說明要完成的任務
-
F - Format 格式
指定輸出的格式與結構
-
T - Tone 語氣
設定文字的風格與調性
CRAFT 實例：新聞稿撰寫
【Context 脈絡】
這是一則關於臺北市捷運新路線通車的新聞。
通車日期：2026年3月25日
路線：環狀線北環段
【Role 角色】
你是資深電視新聞編輯
【Action 行動】
撰寫一則 30 秒的電視新聞稿
【Format 格式】
- 開頭：新聞導言（5W1H）
- 中段：重點說明
- 結尾：未來展望
【Tone 語氣】
正式但親切，適合晚間新聞播報提示詞的三層結構
-
系統層
設定 AI 的角色與行為規範
-
任務層
說明具體要完成的工作
-
細節層
補充條件、限制、參考資料
AI 寫作四步驟
準備素材
整理背景資料、採訪內容、參考來源
下達指令
用 CRAFT 方法寫出清楚的提示詞
生成初稿
讓 AI 產出第一版內容
人工精煉
審核、修改、加入專業判斷
高品質提示詞的特徵
-
具體明確，不模糊
-
提供足夠的背景資訊
-
設定清楚的限制條件
-
給予參考範例
-
分步驟拆解複雜任務
提示詞優化對比
好的提示詞
- ✓ 指定專業角色
- ✓ 提供具體數據
- ✓ 設定格式要求
- ✓ 給予範例參考
差的提示詞
- ✗ 太過籠統
- ✗ 缺乏背景資訊
- ✗ 沒有格式規範
- ✗ 期望 AI 通靈
差的提示詞 vs 好的提示詞
❌ 差的提示詞：
「幫我寫一則新聞」
✅ 好的提示詞：
「你是 GTV 八大電視晚間新聞的資深編輯。
請根據以下資料撰寫一則 45 秒的新聞稿：
- 事件：臺北市今日發生 4.5 級地震
- 時間：下午 2:35
- 震央：北投區
- 影響：捷運短暫停駛 5 分鐘
格式要求：
1. 導言：一句話說明 5W
2. 主體：影響說明
3. 結尾：後續追蹤
語氣：冷靜、專業、安定民心」迭代優化策略
-
第一輪
快速生成，不求完美
-
第二輪
針對不足處追問修改
-
第三輪
微調語氣與細節
-
最終版
人工審核，加入專業判斷
不要期望一次到位。AI 寫作是對話過程，透過多輪迭代逐步完善。
常見錯誤與解法
-
內容太空泛
解法：提供更多具體資料
-
語氣不對
解法：給予範例或明確描述
-
格式混亂
解法：用清單明確規範
-
資訊錯誤
解法：事實查核，AI 會幻覺
AI 寫作三大原則
清楚指令
你說得越清楚，AI 做得越好
持續迭代
多輪對話，逐步完善
人類把關
最終審核，確保品質
提示詞練習
- 1 用 CRAFT 方法寫一個提示詞
- 2 選擇一個你常做的寫作任務
- 3 按照 CRAFT 五要素寫出提示詞
- 4 測試 AI 的輸出結果
- 5 記錄需要改進的地方
03
電視媒體七大應用場景
從日常到專題，全面提升效率
七大應用場景概覽（上）
-
場景一
即時新聞稿撰寫
-
場景二
專題報導企劃
-
場景三
採訪大綱準備
-
場景四
節目腳本撰寫
七大應用場景概覽（下）
-
場景五
社群內容製作
-
場景六
新聞翻譯與改寫
-
場景七
資料分析與視覺化
場景一：即時新聞稿撰寫
-
痛點
時間緊迫，需要快速產出
-
AI 助力
秒速生成初稿架構
-
人類加值
現場資訊整合、新聞判斷
-
效率提升
撰稿時間縮短 60%
即時新聞提示詞模板
你是電視新聞編輯。請根據以下資訊撰寫即時新聞稿：
【事件摘要】
[貼上記者回報或通稿內容]
【要求】
- 長度：30-45 秒口播稿
- 結構：導言 → 事實 → 影響 → 後續
- 語氣：客觀、冷靜
- 特別注意：[任何需要強調的點]
【輸出格式】
1. 新聞標題
2. 口播稿全文
3. 建議字卡文字（3 張）即時新聞 AI 工作流
-
記者現場回報 → 輸入 AI
-
AI 生成初稿 → 編輯審核
-
補充現場細節 → 潤飾語氣
-
最終審核 → 上稿播出
場景二：專題報導企劃
-
痛點
需要大量背景研究，耗時費力
-
AI 助力
快速整理背景資料、生成大綱
-
人類加值
獨家角度、深度訪談
-
效率提升
前期研究時間縮短 70%
專題企劃提示詞模板
你是資深專題製作人。請協助規劃以下專題：
【專題主題】
臺灣高齡化社會的照護困境
【要求】
1. 研究背景資料（統計數據、趨勢）
2. 規劃報導架構（3-5 集）
3. 建議採訪對象清單
4. 每集重點與預期長度
【輸出格式】
- 專題概述
- 各集大綱
- 採訪對象建議
- 視覺素材建議專題報導 AI 工作流
背景研究
AI 快速蒐集整理相關資料
架構規劃
AI 建議報導結構與角度
訪綱準備
AI 生成採訪問題清單
腳本撰寫
AI 協助撰寫各段內容
場景三：採訪大綱準備
-
痛點
臨時採訪，準備時間有限
-
AI 助力
快速生成背景知識與問題清單
-
人類加值
追問技巧、臨場反應
-
效率提升
準備時間縮短 50%
採訪大綱提示詞模板
你是資深政治線記者。請協助準備採訪大綱：
【受訪者】
某縣市長（剛上任 100 天）
【採訪目的】
百日施政成績檢視
【要求】
1. 受訪者背景摘要
2. 10 個核心問題
3. 可能的追問方向
4. 敏感議題的提問技巧
【注意】
- 問題要具體、有新聞價值
- 避免官方回答的封閉式問題
- 準備數據佐證的挑戰性問題場景四：節目腳本撰寫
-
痛點
每日大量腳本需求
-
AI 助力
快速生成各段落初稿
-
人類加值
節奏掌控、風格統一
-
效率提升
腳本撰寫時間縮短 40%
節目腳本提示詞模板
你是談話性節目的資深編劇。請撰寫以下段落腳本：
【節目名稱】
新聞深喉嚨
【本集主題】
AI 會取代人類工作嗎？
【來賓】
- 科技業者代表
- 勞工團體代表
- 學者
【需要腳本】
- 開場白（主持人，30秒）
- 第一段引言（帶出議題，1分鐘）
- 串場與提問引導
【風格】
犀利但不失幽默，要能炒熱氣氛場景五：社群內容製作
-
痛點
多平臺、高頻次、風格差異大
-
AI 助力
一稿多用，自動適配各平臺
-
人類加值
網感判斷、時事梗運用
-
效率提升
社群內容產出量提升 3 倍
社群內容提示詞模板
你是電視臺社群小編。請將以下新聞改寫為社群貼文：
【原始新聞稿】
[貼上新聞稿]
【平臺】
Facebook（35 歲以上受眾）
【要求】
- 開頭用問句或驚嘆句吸引注意
- 200 字以內
- 口語化但不失專業
- 結尾加上互動提問
- 附上 3-5 個適合的 hashtag
【禁止】
- 不要用「震驚」「太扯」等聳動詞
- 不要違反新聞倫理不同平臺的內容策略
敘事完整、互動提問
視覺優先、精簡文字
TikTok
前 3 秒決勝、口語化
場景六：新聞翻譯與改寫
-
痛點
國際新聞需要快速翻譯與在地化
-
AI 助力
秒速翻譯、自動適配臺灣用語
-
人類加值
專有名詞確認、文化脈絡補充
-
效率提升
國際新聞處理時間縮短 80%
新聞翻譯提示詞模板
你是國際新聞編譯。請翻譯並改寫以下新聞：
【原文】
[貼上英文新聞]
【要求】
1. 翻譯為繁體中文
2. 適合臺灣觀眾理解
3. 長度：45 秒口播稿
4. 補充必要的背景說明
【注意】
- 人名、地名使用臺灣慣用譯法
- 數字換算為臺灣使用的單位
- 標註需要編輯確認的專有名詞場景七：資料分析與視覺化
-
痛點
大量數據難以快速消化
-
AI 助力
自動分析數據、找出新聞點
-
人類加值
解讀意義、設計呈現方式
-
效率提升
數據新聞製作時間縮短 60%
資料分析提示詞模板
你是數據新聞記者。請分析以下資料：
【資料來源】
[貼上數據或描述資料集]
【要求】
1. 找出 3 個最有新聞價值的發現
2. 說明數據背後的意義
3. 建議視覺化呈現方式
4. 指出需要注意的限制
【輸出格式】
- 關鍵發現
- 數據解讀
- 視覺化建議
- 延伸報導方向AI 擅長處理大量數據，但找出數據背後的故事、判斷新聞價值，仍是記者的專業。
場景應用練習
- 1 選擇一個場景實作
- 2 從七大場景中選擇一個
- 3 用提供的模板撰寫提示詞
- 4 輸入你實際的工作素材
- 5 評估 AI 輸出的可用性
04
新聞稿撰寫實戰
從快訊到深度報導的 AI 協作
新聞稿的類型
-
快訊
30 秒內，最核心資訊
-
一般新聞
45-60 秒，完整 5W1H
-
專題報導
3-5 分鐘，深度分析
-
系列報導
多集連續，完整故事
新聞稿的基本結構
-
導言
一句話說完最重要的事
-
主體
補充細節與背景
-
引述
當事人或專家說法
-
結尾
後續發展或影響
快訊撰寫提示詞
你是電視新聞快訊編輯。
【事件】
臺北 101 大樓發生火警
【已知資訊】
- 時間：今日上午 10:23
- 樓層：35 樓辦公室
- 狀況：冒出濃煙，已疏散
- 傷亡：目前無傳出
【要求】
- 撰寫 20 秒快訊
- 語氣冷靜、資訊精準
- 只報導已確認的資訊AI 輔助新聞稿的要點
-
事實優先
AI 生成後必須核實所有事實
-
來源標註
明確標示資訊來源
-
避免臆測
刪除 AI 可能添加的推測
-
保持中立
檢查是否有偏頗用詞
新聞稿 AI 協作流程
素材輸入
將採訪內容、通稿餵給 AI
初稿生成
AI 產出結構化初稿
事實核查
逐一確認所有資訊
潤飾修改
調整語氣、補充細節
最終審核
主管審稿後上線
不同類型新聞的提示技巧
-
政治新聞
強調平衡報導、多方說法
-
財經新聞
提供數據背景、專業術語解釋
-
社會新聞
注意隱私保護、避免二次傷害
-
娛樂新聞
語氣可以輕鬆但不失專業
政治新聞提示詞範例
你是政治線資深記者。
【議題】
行政院宣布調漲基本工資
【已知資訊】
- 調幅：4%
- 新資：月薪 28,500 元
- 生效：明年 1 月 1 日
- 勞方意見：[勞團聲明]
- 資方意見：[工商團體聲明]
【要求】
- 45 秒新聞稿
- 呈現勞資雙方觀點
- 說明對勞工的實際影響
- 語氣中立、不帶立場新聞稿品質檢核
合格
- ✓ 5W1H 完整
- ✓ 事實經過查核
- ✓ 來源明確標示
- ✓ 語氣客觀中立
需修改
- ✗ 資訊不完整
- ✗ 有臆測內容
- ✗ 來源不明
- ✗ 用詞帶有偏見
常見錯誤與避免方法
-
AI 幻覺
捏造不存在的引述 → 一律核實
-
時間錯誤
搞混日期時間 → 人工確認
-
數字錯誤
計算或單位換算錯誤 → 重新計算
-
張冠李戴
人名職稱搞混 → 對照原始資料
AI 生成的內容「看起來」很像真的，這正是最危險的地方。永遠保持懷疑，逐一核實。
新聞稿實作
- 1 撰寫一則 AI 輔助新聞稿
- 2 選擇一則近期新聞事件
- 3 蒐集相關資料
- 4 用 AI 生成初稿
- 5 進行事實查核與修改
- 6 完成最終版本
05
腳本與企劃製作
用 AI 加速創意工作
電視節目腳本類型
-
新聞節目
開場、串場、結尾語
-
談話節目
主持人引言、來賓介紹
-
紀錄片
旁白、採訪串接
-
專題報導
故事線、場景描述
AI 在腳本製作的角色
-
初稿生成
快速產出各段落初版
-
創意發想
提供不同的表達方式
-
結構建議
協助規劃節目架構
-
風格參考
模仿特定節目風格
新聞節目開場腳本
你是晚間新聞的主筆。請撰寫今日開場白。
【今日頭條】
1. 颱風逼近，預計明日登陸
2. 基本工資調漲 4%
3. 臺股創歷史新高
【要求】
- 30 秒開場白
- 帶出今日三大焦點
- 語氣沉穩、專業
- 適度製造懸念
【參考風格】
類似 TVBS 晚間新聞開場談話節目腳本結構
-
開場
破題、製造興趣
-
來賓介紹
專業背景、與議題關聯
-
議題導入
設定討論框架
-
串場
話題轉換、時間控制
-
結尾
總結、預告下集
談話節目企劃提示詞
你是談話節目製作人。請企劃以下節目：
【節目名稱】
關鍵時刻
【本集主題】
AI 對媒體產業的衝擊
【預計長度】
60 分鐘
【要求】
1. 節目架構（分段）
2. 各段重點與預計時長
3. 建議來賓名單（3-4 位）
4. 討論問題清單
5. 可能的爭議點與處理方式
【風格】
深度討論但節奏明快紀錄片旁白撰寫
-
敘事口吻
第三人稱、客觀描述
-
畫面搭配
旁白與畫面的節奏配合
-
資訊密度
給觀眾消化的空間
-
情感層次
適度的情感渲染
紀錄片旁白提示詞
你是紀錄片編劇。請撰寫以下段落的旁白：
【紀錄片主題】
臺灣高山茶產業
【本段落】
茶農清晨上山採茶的場景
【畫面描述】
- 清晨霧氣中的茶園
- 茶農彎腰採茶的動作
- 露珠滴落的特寫
【要求】
- 30 秒旁白
- 詩意但不矯情
- 帶出茶農的辛勞
- 節奏配合畫面腳本創意技巧
角色代入
讓 AI 扮演特定風格的編劇
故事弧線
用 AI 規劃起承轉合
多版本
生成多個版本比較選擇
企劃書的 AI 輔助
-
節目概念發想
-
市場分析與定位
-
單元架構規劃
-
預算與資源配置建議
-
風險評估
腳本撰寫練習
- 1 撰寫一段節目腳本
- 2 選擇節目類型（新聞/談話/紀錄片）
- 3 設定主題與段落
- 4 用 AI 生成初稿
- 5 加入你的創意與修改
06
社群內容經營
用 AI 打造多平臺內容矩陣
電視媒體的社群挑戰
-
多平臺經營
FB、IG、YT、TikTok 同步
-
內容轉譯
電視內容需要重新包裝
-
即時性
新聞熱度稍縱即逝
-
互動經營
回覆留言、危機處理
3x
內容產出量
使用 AI 後，社群內容產出量提升為原本的三倍
一稿多用的 AI 策略
-
原始稿
電視新聞稿作為核心
-
Facebook
完整版 + 互動提問
-
Instagram
視覺化重點 + 精簡文案
-
TikTok
口語化 + 前 3 秒吸睛
-
LINE TODAY
標題優化 + 導流連結
一稿多用提示詞
你是電視臺社群編輯。請將以下新聞稿轉換為多平臺內容：
【原始新聞稿】
[貼上電視新聞稿]
【輸出要求】
1. Facebook 版（200 字）
- 開頭用問句吸引注意
- 結尾加上互動提問
- 5 個 hashtag
2. Instagram 版（100 字）
- 適合配圖的精簡文案
- 視覺化的關鍵數字
- 3 個 hashtag
3. TikTok 腳本（15 秒）
- 口語化表達
- 前 3 秒要有 hook不同平臺的內容策略
-
Facebook
故事性強、鼓勵分享討論
-
Instagram
視覺優先、年輕化語言
-
YouTube
深度內容、SEO 優化
-
TikTok
娛樂化、跟上趨勢
社群標題優化技巧
-
數字開頭
「3 個原因告訴你...」
-
問句形式
「你知道嗎？...」
-
懸念製造
「結局讓人意外...」
-
情緒觸發
「太感人了！...」（適度使用）
標題優化提示詞
你是社群標題專家。請為以下新聞生成 5 個標題選項：
【新聞主題】
臺北市宣布補助青年租屋，每月最高 5000 元
【平臺】
Facebook
【要求】
- 吸引 25-35 歲受眾
- 不要太聳動
- 要有點擊慾望
【輸出】
5 個標題選項，並說明各自特色社群互動的 AI 輔助
-
留言回覆
生成友善的回覆範本
-
危機處理
準備各種情境的回應
-
常見問題
建立 FAQ 回覆資料庫
-
正向互動
感謝粉絲的回覆模板
社群內容品質把關
可以發布
- ✓ 資訊正確
- ✓ 語氣適當
- ✓ 符合平臺調性
- ✓ 無爭議用詞
需要修改
- ✗ 可能有誤導
- ✗ 太過官腔
- ✗ 不符網路語言
- ✗ 可能引發爭議
社群不只是發布平臺，更是與觀眾對話的管道。AI 幫你產內容，但互動的溫度要靠你。
社群內容練習
- 1 將一則新聞轉為三平臺內容
- 2 選擇一則最近的新聞
- 3 用 AI 生成 FB、IG、TikTok 版本
- 4 評估各版本的適切性
- 5 進行必要的修改
07
品質把關與倫理規範
負責任的 AI 新聞實踐
技術可以加速，但專業不能打折。AI 時代的新聞倫理，比過去更加重要。
— Vista Cheng
AI 新聞的倫理挑戰
-
真實性
AI 可能產生虛假資訊
-
透明度
是否應揭示 AI 使用
-
問責性
出錯時誰負責
-
公平性
AI 可能有偏見
AI 幻覺的風險
-
捏造引述
AI 可能編造受訪者說法
-
虛假細節
添加不存在的細節
-
錯誤資訊
數據、日期、人名錯誤
-
過度推論
從有限資訊過度延伸
品質把關三道防線
事實查核
每項資訊逐一核實
人工審閱
資深編輯把關
倫理審查
敏感內容特別注意
事實查核檢查清單
-
資訊來源是否明確？
-
數據是否經過驗證？
-
引述是否真實存在？
-
時間地點是否正確？
-
是否有遺漏的重要資訊？
國際媒體的 AI 準則
-
美聯社
禁止 AI 生成直接引述
-
紐約時報
必須人工審核所有 AI 內容
-
BBC
不得用 AI 生成新聞核心事實
-
路透社
明確標示 AI 輔助內容
建議的 AI 使用準則
-
可以用
初稿生成、資料整理、格式轉換
-
謹慎用
標題撰寫、社群內容
-
需審核
任何對外發布的內容
-
禁止
捏造引述、未經核實的事實
建立 AI 內容審核流程
標註
標記哪些內容是 AI 生成
核實
逐項查核事實資訊
審閱
資深編輯審核
存檔
保留 AI 輸入與輸出記錄
敏感議題的處理
-
政治議題
確保平衡報導、多方查證
-
災難新聞
避免二次傷害、保護隱私
-
司法新聞
無罪推定、保護當事人
-
爭議議題
呈現多元觀點、避免偏頗
AI 是工具，記者是把關者。技術提供便利，但專業判斷與倫理責任永遠在人身上。
出錯時的處理原則
-
即時更正
發現錯誤立即更正
-
透明說明
說明錯誤原因
-
記取教訓
分析原因、優化流程
-
問責機制
明確責任歸屬
倫理情境討論
- 1 討論以下情境
- 2 情境：AI 生成的新聞稿中有一段引述，聽起來很合理，但你沒有這個採訪記錄。你會怎麼做？
- 3 思考：完全刪除 vs 聯繫查證 vs 直接使用
- 4 討論：你的選擇與理由
08
導入策略與行動計畫
從學習到實踐的完整路徑
個人導入三階段
-
學習期
熟悉工具、建立提示詞庫
-
應用期
融入日常工作流程
-
精進期
持續優化、提升效率
30 天學習計畫
基礎熟悉
工具操作、CRAFT 方法論
場景應用
選擇 2-3 個場景實作
工作整合
融入日常工作流程
優化精進
建立個人提示詞庫
Week 1：基礎熟悉
-
Day 1-2：工具註冊與基本操作
-
Day 3-4：CRAFT 方法論練習
-
Day 5-6：新聞稿撰寫實作
-
Day 7：回顧與調整
Week 2：場景應用
-
Day 8-9：即時新聞場景
-
Day 10-11：社群內容場景
-
Day 12-13：採訪準備場景
-
Day 14：回顧與記錄心得
Week 3：工作整合
-
Day 15-17：將 AI 融入每日工作
-
Day 18-19：記錄效率提升數據
-
Day 20-21：解決遇到的問題
Week 4：優化精進
-
Day 22-24：整理個人提示詞庫
-
Day 25-26：分享經驗給同事
-
Day 27-28：規劃下一步學習
-
Day 29-30：總結成果報告
成功導入三要素
明確目標
從一個具體場景開始
持續記錄
建立個人知識庫
不斷迭代
根據經驗持續優化
團隊導入策略
-
培訓計畫
系統性的教育訓練
-
示範案例
內部成功案例分享
-
規範建立
AI 使用準則與審核流程
-
資源共享
共用提示詞庫與經驗
團隊導入五步驟
評估
了解團隊現況與需求
試點
小規模試用，驗證效益
培訓
全員教育訓練
建制
建立規範與流程
推廣
全面導入與持續優化
克服常見阻礙
-
技術恐懼
從簡單任務開始，建立信心
-
習慣改變
漸進式導入，不強求一步到位
-
品質疑慮
建立審核機制，確保品質
-
抗拒心態
展示效益，讓成果說話
60%
效率提升
調查顯示，善用 AI 的記者在初稿撰寫上平均節省 60% 的時間
效益評估指標
-
時間節省
各類任務的時間變化
-
產出增加
內容產出數量變化
-
品質維持
錯誤率與品質評分
-
滿意度
團隊使用滿意度調查
導入 AI 不是一次性的專案，而是持續進化的過程。保持學習心態，擁抱變化。
行動計畫制定
- 1 制定你的 30 天計畫
- 2 選擇 2-3 個優先場景
- 3 設定每週具體目標
- 4 決定評估成效的指標
- 5 找一個學習夥伴互相激勵
09
成功案例分享
看看同行怎麼做
案例一：即時新聞效率提升
-
背景
某電視臺新聞部，10 人編採團隊
-
挑戰
即時新聞壓力大，經常加班
-
做法
導入 AI 輔助撰寫即時新聞稿
-
成果
平均撰稿時間從 30 分鐘降至 12 分鐘
案例一：具體做法
-
建立即時新聞提示詞模板
-
記者現場回報直接輸入 AI
-
編輯審核修改後快速上稿
-
節省的時間用於深度追蹤
案例二：社群經營升級
-
背景
某新聞臺社群組，3 人負責 5 個平臺
-
挑戰
內容產製量不足，互動率低
-
做法
用 AI 實現一稿多用
-
成果
內容產出量增加 3 倍，互動率提升 40%
案例二：具體做法
-
新聞稿自動轉換多平臺版本
-
AI 生成多組標題 A/B 測試
-
建立留言回覆範本庫
-
數據分析找出最佳發布時間
案例三：專題製作加速
-
背景
某電視臺專題組，製作調查報導
-
挑戰
前期研究耗時，影響產出量
-
做法
用 AI 加速背景研究與資料整理
-
成果
專題製作週期從 4 週縮短為 2.5 週
案例三：具體做法
-
AI 快速整理議題背景資料
-
自動生成採訪問題清單
-
協助撰寫各段腳本初稿
-
數據視覺化建議與說明
成功案例的共同點
明確場景
從具體問題出發
標準流程
建立可複製的方法
持續優化
根據反饋不斷改進
10
工具與資源
好用的 AI 寫作工具推薦
主流 AI 寫作工具
-
ChatGPT
OpenAI 出品，最普及的選擇
-
Claude
Anthropic 出品，長文能力強
-
Gemini
Google 出品，整合搜尋能力
-
Copilot
微軟出品，整合 Office
ChatGPT vs Claude：各擅勝場
✅ ChatGPT 優勢
- 使用者最多
- 生態系豐富
- 反應較快
- 創意發想強
✅ Claude 優勢
- 長文處理佳
- 邏輯較嚴謹
- 較少幻覺
- 安全性高
專業輔助工具
-
Grammarly
英文文法校對
-
DeepL
專業翻譯
-
Notion AI
知識管理整合
-
Otter.ai
會議錄音轉文字
學習資源推薦
-
Vista 的 AI 課程
learn.solo.tw
-
Vista 電子報
iamvista.substack.com
-
精彩簡報分享
slides.vista.tw
-
AI 好好用 臉書社團
交流與支援
持續學習的方法
-
追蹤 AI 最新發展
-
加入同業社群交流
-
記錄並分享自己的經驗
-
定期更新提示詞庫
11
結語
擁抱 AI，成為更好的新聞人
課程重點回顧
-
理解 AI 時代的媒體變革
-
掌握 CRAFT 方法論
-
熟悉七大應用場景
-
建立品質把關意識
-
制定個人行動計畫
AI 不會取代記者，但會用 AI 的記者會取代不會用的記者。現在就開始學習，別讓自己落後。
— Vista Cheng
給電視媒體工作者的建議
-
保持好奇
新技術是機會，不是威脅
-
持續學習
AI 工具日新月異，保持更新
-
堅守專業
技術是工具，專業是根本
-
擁抱變化
適應力是最重要的競爭力
AI 時代最珍貴的能力：善用工具的效率 × 不可取代的專業判斷 × 持續學習的心態。
下一步行動
-
今天：熟悉 AI 寫作工具操作
-
本週：啟動新聞稿撰寫練習
-
本月：建立個人提示詞庫
-
持續：融入日常工作流程
持續連結
vista.tw
文章與資源
Vista 電子報
每週 AI 洞見
AI 好好用 臉書社團
交流與支援
Q
Q&A
問答時間
常見問題
-
Q：AI 生成的內容有版權問題嗎？
A：目前法規尚未明確，建議當作工具輔助，最終產出由人負責
-
Q：要標示是 AI 生成的嗎？
A：建議內部流程標示，對外視機構規範
-
Q：AI 會取代記者嗎？
A：不會，但會改變工作方式
-
Q：哪個工具最好？
A：沒有最好，只有最適合你的需求
進階問題
-
Q：敏感新聞可以用 AI 嗎？
A：可以輔助但需更嚴格審核
-
Q：團隊要怎麼導入？
A：從小規模試點開始，逐步擴大
-
Q：如何說服主管？
A：用數據證明效益，展示成功案例
-
Q：API 費用怎麼算？
A：依使用量計費，可以從免費版開始
課後持續支援
-
線上社群
加入學員專屬 LINE 群組
-
交流時間
線上不定期交流分享
-
更新通知
工具與技術的最新消息
-
進階課程
延伸學習的進階內容
聯繫方式
-
Email
iamvista@gmail.com
-
網站
vista.tw
-
電子報
iamvista.substack.com
-
簡報分享
slides.vista.tw
A
附錄 A：常用提示詞模板庫
即拿即用的 AI 指令大全
提示詞模板分類
-
新聞寫作類
快訊、一般新聞、深度報導
-
腳本製作類
開場白、串場、旁白
-
社群經營類
貼文、標題、互動回覆
-
採訪準備類
訪綱、背景研究、問題清單
-
資料處理類
翻譯、摘要、數據分析
模板 1：突發新聞快訊
【系統指令】
你是電視臺即時新聞編輯，需要在最短時間內產出精準的快訊。
【輸入資訊】
事件類型：[災難/事故/政治/社會]
發生時間：
發生地點：
已確認事實：
資訊來源：
【輸出要求】
- 20-30 秒快訊稿
- 只報導已確認事實
- 語氣冷靜專業
- 標示需要更新追蹤的部分模板 2：記者會新聞稿
【系統指令】
你是政治線資深記者，擅長整理記者會內容。
【輸入資訊】
記者會主題：
主持人/發言人：
重點發言內容：
[逐條列出]
【輸出要求】
- 60 秒新聞稿
- 導言：最重要的宣布
- 主體：2-3 個重點
- 引述：1-2 段重要發言
- 結尾：後續影響或追蹤模板 3：財經新聞
【系統指令】
你是財經新聞編輯，擅長將複雜數據轉化為易懂內容。
【輸入資訊】
數據來源：
關鍵數字：
比較基準：[年增/月增/歷史紀錄]
專家說法：
【輸出要求】
- 45 秒新聞稿
- 數字要有對照比較
- 說明對民眾的影響
- 專業術語要解釋
- 附上字卡建議文字模板 4：社會新聞（注意事項版）
【系統指令】
你是社會線資深編輯，重視新聞倫理與隱私保護。
【輸入資訊】
事件概述：
當事人資訊：
警方/官方說法：
【輸出要求】
- 45 秒新聞稿
- 保護當事人隱私（使用化名或模糊處理）
- 避免二次傷害的用詞
- 採用無罪推定原則
- 標示需要馬賽克的畫面建議模板 5：天氣預報稿
【系統指令】
你是氣象新聞編輯，需要將氣象數據轉化為生活化提醒。
【輸入資訊】
氣象局預報內容：
[貼上預報全文]
【輸出要求】
- 30 秒天氣播報稿
- 今明兩天重點天氣
- 生活化的提醒（帶傘、注意溫差等）
- 適合用於晚間新聞結尾段落模板 6：採訪訪綱生成
【系統指令】
你是資深記者，擅長準備有深度的採訪問題。
【輸入資訊】
受訪者：[姓名、職稱、背景]
採訪主題：
採訪目的：
已知資訊：
【輸出要求】
- 受訪者背景簡述（100字）
- 10 個核心問題
- 每個問題的追問方向
- 可能的挑戰性問題
- 敏感議題的提問技巧建議模板 7：談話節目開場
【系統指令】
你是談話節目編劇，擅長撰寫吸引觀眾的開場白。
【輸入資訊】
節目名稱：
今日主題：
來賓名單：
節目調性：[犀利/溫和/幽默]
【輸出要求】
- 30 秒開場白
- 要能勾起觀眾興趣
- 帶出今日討論重點
- 簡要介紹來賓
- 符合節目風格模板 8：社群貼文（FB 版）
【系統指令】
你是電視臺社群小編，目標受眾 25-45 歲。
【輸入資訊】
原始新聞稿：[貼上]
【輸出要求】
- 200 字以內
- 開頭用問句或驚嘆句
- 重點標粗或加 emoji
- 結尾互動提問
- 5 個 hashtag
- 不用「震驚」「太扯」等聳動詞模板 9：短影音腳本
【系統指令】
你是短影音內容製作人，熟悉 TikTok/Reels 的節奏。
【輸入資訊】
新聞主題：
核心訊息：
目標長度：[15秒/30秒/60秒]
【輸出要求】
- 分鏡腳本（秒數+畫面+文字）
- 前 3 秒要有強力 hook
- 口語化表達
- 建議背景音樂類型
- 建議文字特效時機模板 10：新聞翻譯與在地化
【系統指令】
你是國際新聞編譯，擅長將外電轉化為臺灣觀眾易懂的內容。
【輸入資訊】
原文（英文）：[貼上]
原始來源：
【輸出要求】
- 繁體中文翻譯
- 45 秒口播稿格式
- 人名地名使用臺灣慣用譯法
- 數字單位換算（英里→公里等）
- 補充必要的背景說明
- 標示需要編輯確認的專有名詞提示詞使用小技巧
-
複製貼上
直接使用模板，填入你的資訊
-
客製調整
根據需求修改細節要求
-
版本管理
保存好用的版本到個人知識庫
-
持續迭代
根據輸出品質調整提示詞
B
附錄 B：AI 工具進階教學
讓你的 AI 使用更上一層樓
ChatGPT 進階功能
-
GPTs
使用或建立專屬的 AI 助手
-
程式碼解釋器
處理數據分析與視覺化
-
網路搜尋
獲取最新資訊
-
圖片生成
DALL-E 製作新聞配圖
-
語音對話
口說輸入更快速
Claude 進階功能
-
超長文本
一次處理 10 萬字以上
-
Artifacts
產出可視覺化的內容
-
Projects
建立專案知識庫
-
Team 功能
團隊共享提示詞與知識
GPTs 應用於新聞工作
-
「新聞稿助手」：專門生成電視新聞稿格式
-
「採訪準備員」：根據受訪者背景生成訪綱
-
「社群轉譯器」：一鍵轉換多平臺版本
-
「事實查核員」：協助檢核資訊真偽
建立自己的 GPTs
步驟 1：進入 ChatGPT，點選「Explore GPTs」
步驟 2：點選「Create」建立新的 GPTs
步驟 3：設定名稱、描述、指令
範例指令：
---
你是一位電視新聞編輯助手。
你的任務：
- 協助撰寫各類新聞稿
- 確保格式符合電視新聞標準
- 提醒可能的倫理議題
風格：
- 專業但親切
- 主動詢問缺少的資訊
- 提供多個版本選擇API 進階應用
-
什麼是 API
程式化呼叫 AI 的介面
-
優勢
可整合到現有系統、批次處理
-
成本
依使用量計費，可能比訂閱划算
-
技術門檻
需要工程師協助整合
自動化工作流範例
-
記者上傳採訪錄音 → AI 自動轉文字
-
AI 生成初稿 → 自動推送給編輯
-
新聞發布 → AI 自動生成社群版本
-
排程發布 → 自動追蹤成效數據
工具選擇建議
免費試用
先用免費版熟悉功能
付費訂閱
確認需求後再升級
API 整合
大量使用時最經濟
常用快捷鍵與技巧
-
Shift + Enter
換行而不送出
-
/ 指令
快速呼叫功能
-
@ 標記
引用特定知識或文件
-
重新生成
不滿意就多生成幾次
C
附錄 C：更多成功案例
各類型媒體的 AI 應用實踐
案例四：國際新聞編譯加速
-
背景
某電視臺國際新聞組，每日處理 50+ 則外電
-
挑戰
翻譯+在地化耗時，經常趕不上時效
-
做法
AI 初步翻譯 + 人工審稿在地化
-
成果
外電處理速度提升 4 倍，人員可專注重要新聞
案例四：具體數據
-
每則外電處理時間：從 25 分鐘降至 6 分鐘
-
每日可處理量：從 50 則提升至 80 則
-
錯誤率：維持在 1% 以下
-
記者滿意度：從 65% 提升至 88%
案例五：地方新聞自動化
-
背景
某地方電視臺，記者人力有限
-
挑戰
大量地方活動、會議需要報導
-
做法
AI 處理公告類新聞初稿
-
成果
記者有更多時間做深度報導
案例五：具體做法
-
政府新聞稿直接輸入 AI 改寫
-
固定格式的活動新聞標準化模板
-
會議紀錄自動摘要
-
節省的時間用於調查報導
案例六：體育新聞自動化
-
背景
體育新聞部門，每日賽事眾多
-
挑戰
比賽結果需快速發布，尤其夜間賽事
-
做法
AI 根據數據自動生成賽事報導
-
成果
比賽結束 3 分鐘內可發布新聞
體育新聞提示詞
你是體育新聞編輯。請根據以下比賽數據撰寫新聞：
【比賽資訊】
賽事：中華職棒
對戰：統一獅 vs 中信兄弟
比數：5:3（獅勝）
關鍵數據：
- 勝投：江辰晏（7局1失分）
- 打擊英雄：陳傑憲（3安打，含1發二壘打）
【要求】
- 30 秒新聞稿
- 強調關鍵表現
- 說明對戰績影響案例七：災難新聞即時更新
-
背景
颱風期間的 24 小時新聞臺
-
挑戰
資訊不斷更新，人力疲於奔命
-
做法
AI 整合各縣市災情，自動更新統整稿
-
成果
資訊整合效率提升 300%
案例七：AI 工作流程
-
各縣市災情通報 → 自動輸入系統
-
AI 即時整合 → 生成最新災情統整
-
每 30 分鐘自動更新 → 推送給編輯確認
-
配合視覺化圖表 → 主播即時播報
案例八：選舉開票報導
-
背景
選舉開票夜的即時報導
-
挑戰
數據不斷更新，需要快速分析
-
做法
AI 即時分析得票趨勢，生成分析稿
-
成果
分析深度與速度兼顧
案例八：具體應用
-
即時得票數據 → AI 計算領先差距
-
歷史數據比對 → AI 分析翻盤可能
-
區域得票分析 → AI 解讀選情意義
-
當選預測 → AI 提供參考（人工確認）
成功的 AI 導入不是取代人力，而是讓人力發揮更大價值。機械性工作交給 AI，判斷性工作留給專業。
D
附錄 D：常見錯誤排除
遇到問題不要慌
問題一：AI 輸出太空泛
-
症狀
AI 產出的內容缺乏具體細節
-
原因
提示詞沒有提供足夠資訊
-
解法
加入更多背景資料與具體要求
-
範例
「寫新聞稿」→「根據以下資料寫 45 秒新聞稿：...」
問題二：AI 捏造資訊
-
症狀
AI 編造不存在的引述或數據
-
原因
AI 傾向「補完」缺少的資訊
-
解法
明確指示「只使用我提供的資訊」
-
關鍵
一律核實所有事實，不可盲信
防止幻覺的提示詞技巧
❌ 容易產生幻覺的問法：
「請撰寫關於這件事的新聞稿」
✅ 減少幻覺的問法：
「請根據【且僅根據】以下資訊撰寫新聞稿。
如果資訊不足，請標示出來而非自行補充。
[貼上你的資料]
注意：不要添加任何我沒有提供的資訊。」問題三：語氣不對
-
症狀
太正式、太口語、太官腔
-
原因
沒有明確設定語氣風格
-
解法
提供參考範例或明確描述
-
範例
「語氣參考 TVBS 晚間新聞風格」
問題四：格式混亂
-
症狀
AI 輸出的格式不符合需求
-
原因
格式要求不夠明確
-
解法
用清單或範例明確規範
-
範例
「請按照以下格式輸出：1. 標題（10字內）2. 導言（一句話）...」
問題五：太長或太短
-
症狀
內容長度不符合需求
-
原因
沒有指定長度限制
-
解法
明確給出字數、秒數或結構
-
範例
「30 秒口播稿，約 100 字」
問題六：AI 理解錯誤
-
症狀
AI 完全誤解你的意思
-
原因
指令有歧義或太複雜
-
解法
拆解任務、逐步引導
-
技巧
先讓 AI 重述理解，確認後再執行
複雜任務拆解範例
❌ 一次要求太多：
「寫一則專題報導，包含採訪問題、腳本、社群版本」
✅ 分步驟執行：
第一步：
「請先幫我整理這個議題的背景資料重點」
第二步：
「根據這些背景，請生成 10 個採訪問題」
第三步：
「現在請根據這些資料撰寫專題腳本」
第四步：
「最後請將這則專題改寫為 FB 貼文」問題七：敏感內容被拒絕
-
症狀
AI 拒絕處理某些內容
-
原因
AI 的安全機制觸發
-
解法
說明正當的新聞用途
-
範例
「這是新聞報導用途，需要客觀呈現...」
問題八：API 錯誤或逾時
-
症狀
AI 回應失敗或超時
-
原因
系統繁忙或輸入太長
-
解法
稍後重試、分段處理
-
技巧
避開尖峰時段使用
錯誤排除三原則
診斷問題
先確定問題出在哪裡
調整提示詞
大部分問題都能靠修改提示詞解決
迭代嘗試
多試幾次，找到最佳做法
E
附錄 E：AI 寫作詞彙表
常見術語解釋
基礎術語
-
大型語言模型 (LLM)
能理解和生成文字的 AI 系統
-
提示詞 (Prompt)
給 AI 的指令或問題
-
生成 (Generation)
AI 產出文字的過程
-
Token
AI 處理文字的最小單位
進階術語
-
幻覺 (Hallucination)
AI 捏造不存在的資訊
-
上下文 (Context)
對話中的背景資訊
-
微調 (Fine-tuning)
針對特定任務訓練 AI
-
思維鏈 (Chain of Thought)
讓 AI 逐步推理的技巧
技術術語
-
API
程式化呼叫 AI 的介面
-
GPT
OpenAI 開發的語言模型系列
-
Temperature
控制 AI 創意程度的參數
-
Zero-shot / Few-shot
不給範例 vs 給少量範例
新聞相關術語
-
5W1H
Who, What, When, Where, Why, How
-
導言 (Lead)
新聞稿開頭的核心句
-
字卡
電視新聞中的文字視覺元素
-
口播稿
主播念出的新聞稿
CRAFT 術語複習
-
Context
脈絡：提供背景資訊
-
Role
角色：指定 AI 扮演的專業身份
-
Action
行動：明確要完成的任務
-
Format
格式：指定輸出的結構
-
Tone
語氣：設定文字的風格
F
附錄 F：每日 AI 工作清單
建立高效的 AI 協作習慣
晨間準備（09:00-10:00）
-
瀏覽今日新聞線索
-
用 AI 快速整理背景資料
-
生成採訪問題清單
-
準備預計的新聞稿架構
即時新聞處理（全天）
-
記者回報 → 立即輸入 AI
-
AI 生成初稿 → 快速審核
-
修改潤飾 → 上稿發布
-
同步生成社群版本
午間整合（12:00-13:00）
-
檢視上午新聞成效
-
用 AI 分析數據趨勢
-
調整下午內容策略
-
準備午間新聞素材
下午深度（14:00-17:00）
-
專題內容撰寫
-
腳本與企劃製作
-
採訪準備與執行
-
隔日預排內容準備
傍晚收尾（17:00-18:00）
-
晚間新聞最後整理
-
社群內容排程發布
-
記錄今日 AI 使用心得
-
優化提示詞庫
每週覆盤
-
週一：檢視上週數據，設定本週目標
-
週三：中期檢視，調整策略
-
週五：總結本週成果，優化流程
-
持續：累積提示詞庫與最佳實踐
好的習慣比好的工具更重要。每天留 15 分鐘記錄與優化，一個月後你會感謝自己。
G
附錄 G：進階挑戰題
測試你的 AI 寫作能力
挑戰一：即時新聞速寫
- 1 在 10 分鐘內完成
- 2 情境：剛收到記者回報，高鐵因地震暫停營運
- 3 任務：用 AI 生成 30 秒快訊 + 3 張字卡
- 4 限制：只能用記者提供的資訊
- 5 評分：完成度、時效性、準確性
挑戰二：一稿多用
- 1 將一則新聞轉換為五個版本
- 2 電視口播稿（45秒）
- 3 Facebook 貼文（200字）
- 4 Instagram 限動文案（100字）
- 5 TikTok 腳本（15秒）
- 6 LINE TODAY 標題+導言
挑戰三：專題企劃
- 1 完成一個專題的完整企劃
- 2 選擇一個你關心的社會議題
- 3 用 AI 完成背景研究
- 4 規劃 3 集報導架構
- 5 生成每集的訪綱與腳本大綱
挑戰四：錯誤偵測
- 1 找出 AI 生成內容的問題
- 2 使用 AI 生成一則新聞稿
- 3 找出其中可能的事實錯誤
- 4 標記需要查證的資訊
- 5 修改為可發布的版本
挑戰五：提示詞優化
- 1 改良一個差的提示詞
- 2 原始提示詞：「幫我寫一則新聞」
- 3 任務：改寫為優質提示詞
- 4 要求：使用 CRAFT 方法論
- 5 測試：比較輸出品質差異
挑戰等級說明
-
★☆☆☆☆
基礎：完成任務即可
-
★★☆☆☆
進階：注重品質與效率
-
★★★☆☆
熟練：能處理複雜情境
-
★★★★☆
專家：輸出媲美資深記者
-
★★★★★
大師：能優化整個團隊的流程
學習 AI 最好的時機是昨天，其次是今天。別等明天，現在就開始！
— Vista Cheng