符合台灣
訪談大綱與問題庫生成指令
一句話結論輸入受訪者背景與節目主題,AI 產出層次分明的訪談大綱和備用問題庫,讓訪談有深度有意外驚喜。
指令介紹
訪談品質的差距往往不在提問技術,在準備深度。很多主持人只問「你怎麼開始的」「你學到了什麼」這類表面問題,讓訪談停留在 Wikipedia 等級。好的訪談大綱要有三層:建立背景的熱身問題、挖掘真實觀點的核心問題、讓受訪者說出從未在別處說過的話的深挖問題。
適用情境
訪談大綱訪談問題Podcast訪談深度訪談設計
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AI 指令庫編輯的話
編輯實測指令要求訪談大綱分三層(熱身、核心、深挖),強制訪談者準備不同深度的問題而非一線到底;深挖問題要求附追問策略,讓訪談者在受訪者給出表面答案時有具體的下一步而非卡住。 這組「訪談大綱與問題庫生成指令」是 Prompts 編輯團隊實測整理的寫作 AI 指令(Prompt),適合用 ChatGPT、Claude 執行。複製上方指令範本即可使用,免費、免註冊。
模型實測對照
訪談大綱三大段落:第一段「進入現場」目標:讓受訪者說出一個具體的、不在官方履歷上的早期經歷。問題:「妳第一次感覺被當成女人而非工程師對待,是在哪個場合、哪個會議室?」;「妳公司第一個不認同妳的人是誰,他當時用什麼方式否定妳?」
第二段「直視現在」目標:讓受訪者對當前台灣科技業的性別現況給出有立場的判斷。問題:「現在台灣科技業的性別環境,妳打幾分?說說妳給這個分數的理由。」;「妳有沒有一個時刻,後悔自己說了某些關於性別議題的話?為什麼後悔?」;「如果妳可以告訴年輕的自己一件事,妳不會說加油,妳會說什麼?」
第三段「未被說出的部分」目標:讓受訪者說出他在其他訪談中沒說過的觀點。問題:「妳最不想回答的問題是什麼?」;「有什麼事情是媒體每次都問錯方向的?」
熱身問題三個:「妳今天從哪裡來,早餐吃了什麼?」;「上一個讓妳笑出來的是什麼事?」;「妳現在最花時間的一件事是什麼,不說工作?」
深挖問題五個:「妳說過遇到職場性別歧視,我想請妳說最具體的一次,不是感受,是場景、是誰、他說了什麼。」(追問策略:如果受訪者說「不方便說名字」,問「不說名字,說事件本身」);「妳公司上市之後,那些當初不看好妳的人有沒有找過妳?那個對話是什麼感覺?」(追問策略:若回答輕描淡寫,追問「你現在說起來很平靜,當時呢?」);「妳有沒有一次,因為是女性而在商業決策上佔了便宜?」(追問策略:這題可能讓受訪者驚訝,給她三秒想,不要搶話);「如果要妳對台灣最有權力的十位男性科技投資人說一句話,妳說什麼?」(追問策略:問完等她說,不要補充或引導);「妳最不被理解的部分是什麼?媒體怎麼報導妳,跟妳覺得自己是誰,差距在哪?」(追問策略:引導說出內外形象的落差)
備用問題三個:「如果妳不是科技業創業者,妳覺得妳會做什麼?」;「妳最近讀了什麼或看了什麼,讓妳覺得有意思的?」;「妳有沒有一個你很佩服但大多數人不認識的人?」
訪談者不要踩的三個地雷:不要用「妳作為一個女性創業者」這個句型開問題,受訪者曾公開表示反感這個標籤化句型;不要問「妳怎麼平衡工作和家庭」,這個問題她已經在各訪談中說過太多次且有明顯疲態;不要把她的成功歸因於運氣或環境,她對「對的時機」這類說法有強烈反應。
實測(ChatGPT):訪談大綱設計了「最不想回答的問題是什麼」這種後設問題,讓受訪者自己揭示訪談的禁區,往往能讓對話進入從未被公開討論的領域;「不要踩的三個地雷」針對這位受訪者的具體背景和公開言論設計,讓訪談者在開口前就知道地雷在哪裡。
產出林美玲 60 分鐘訪談完整大綱,三大段落架構、熱身問題、五個深挖問題(含追問策略)、備用問題和訪談地雷清單,讓訪談有深度有意外。
實測(Claude):深挖問題「妳有沒有一次,因為是女性而在商業決策上佔了便宜」是反向問題設計,讓受訪者不得不思考性別的雙向影響而非只說受害面,往往能引出最真實也最少被說出的觀點。
為這個指令評分
常見問題
訪談大綱要提前給受訪者看嗎?
建議提前給受訪者「大綱方向」而非完整問題,讓他們知道訪談的主題範圍但不事先準備好答案。如果受訪者要求看完整問題,可以給熱身問題和核心問題,但深挖問題保留驚喜。
訪談時如果對話走向脫離大綱很遠,要拉回來嗎?
視情況而定。如果脫軌是往更真實更有趣的方向走,讓它繼續,用備用問題時間補回核心主題。大綱是地圖不是軌道,最好的訪談往往在計畫外的地方發生。
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