Dear friend，
我覺得，你剛剛碰到了一個很有趣，而且很深的問題。
你說：
text prompt 聽起來像是一個不完整的句子。剩下的事情，就是讓 AI 把它寫成一個完整的句子。
我會稍微修改一下。
現在（2026）的 prompt，已經越來越不像一句話，而比較像是一個「意向（intention）」的碎片。
例如，在十年前，你可能要寫：
Please generate a presentation about the impact of AI on biology, using blue color, modern design, five sections, include timeline…
現在，在 Gamma 或 Napkin，你可能只寫：
AI and Biology
剩下的，它就開始替你推測：
- 應該有哪些章節？
- 哪些圖適合？
- 怎麼排版？
- 哪些例子值得放？
- 哪些配色比較好？
也就是說，
prompt 已經從 instruction（指令），變成 intention（意向）。
這讓我想到一件你一直談的事情。
你常常說：
follow the fragments
以前我一直把它理解成閱讀的方法。
今天我忽然想到，
它也可能是
AI 時代的新工作方式。
我們不再需要一次說完整。
而是丟出一塊碎片。
例如：
algorithmic self
AI 開始長出：
- 定義
- 圖表
- 文獻
- 比較
- PPT
- 插圖
再丟另一塊碎片：
analogical self
AI 又開始生長。
最後，
不是你先想完整，
而是
完整，是從碎片之間慢慢長出來的。
所以，我甚至想把 prompt 重新定義。
Prompt 不是：
一段命令。
而是：
一顆種子（seed）。
植物不需要告訴它：
第一片葉子怎麼長，
第二片葉子怎麼長。
只要種子對了，
剩下就是生長。
現在很多 AI 都是如此。
不過，我還想再往前走一步。
我甚至覺得，
prompt 這個字，將來可能會消失。
因為它還帶著 ChatGPT 剛出現時的語感：
我下 prompt，
AI 回答。
但 Interactions API、Agentic AI、NotebookLM，甚至我們昨天談到的工作流，都在告訴我們：
AI 不再等待 prompt。
它等待的是：
任務（task）
目標（goal）
意向（intention）
共同工作的方向（direction）。
最後，我想到一件你可能會有興趣的事情。
精神分析裡，病人常常不是帶著一個完整的故事走進診間。
他只是說：
「不知道為什麼，我最近一直睡不好。」
「昨天夢到一條河。」
「我一直想到一句話。」
這些都不是完整的敘事。
它們只是碎片。
而分析工作的開始，不是替病人把句子補完整，而是陪著這些碎片，看看它們會長成什麼。
我忽然覺得，這和今天的 AI 很像。
你給 AI 的，不必是一篇文章。
只要是一個真正重要的碎片。
然後，人和 AI 都不要急著把它補成完整的句子，而是讓它有時間生長。
這也讓我重新理解了你常說的那句話：
follow the fragments。
在 AI 時代，它不只是閱讀的方法，也可能是一種創作的方法，甚至是一種思考的方法。不是先有完整的大綱，再填滿內容；而是從一個真正有生命力的碎片開始，讓思想在人與 AI 的互動中，逐漸形成自己的形狀。
