AI 寫得很快，為甚麼仍然可能寫錯方向？

「叫 AI 幫我寫一份 Proposal」看起來是最快的開始，但真正的問題通常不是缺少句子，而是缺少已經整理好的決策資料。沒有這些資料，AI 很容易寫出流暢、完整，卻不符合項目現實的文字。

先準備輸入，再寫提示詞

最少先整理五類資料：受眾和需要、項目目標、活動和時間表、團隊及伙伴條件、預算和限制。你不需要一次整理得完美，但要知道哪些是已確認事實、哪些是待核實假設。

AI 適合做的工作

• 把會議筆記整理成問題清單。
• 比較兩個 Proposal 版本的差異。
• 按指定結構提出缺口和追問。
• 模擬評審，測試答案是否前後一致。
• 把已核實內容改成不同受眾容易理解的版本。

AI 不應該代替的判斷

• 受助者的真實需要和服務優先次序。
• 伙伴是否真正同意參與，以及可以承擔甚麼。
• 預算是否合理、可支出和能夠交代。
• 資助方當期資格、截止日期和評審要求。
• 機構是否有能力按時執行並回報。

一個實用原則

先叫 AI 問你問題，再叫 AI 幫你寫。當團隊可以回答「為甚麼是這個對象、這個方法、這個成果和這個預算」，文字通常會自然清晰；反過來，只要求 AI 把想法寫得專業，往往只是把模糊包裝得更像樣。