用AI寫email：草稿更快，還是像你自己寫的

簡短的答案

AI真的很擅長寫email，這也是大多數人該從這裡開始用AI的原因，因為這類任務短、頻繁，而且很容易檢查。一份普通的報告初稿要花你一小時修改；一封普通的email初稿只要花你三十秒。

真正有效的方法只有一種提示詞架構：情境、結果、語氣。「這是整串信〔貼上〕。我需要婉拒星期四的會議，但要讓專案繼續進行。語氣友善但直接，控制在120字以內。」這樣的提示詞，從任何一個頂尖模型都能產出可用的草稿。而「寫一封拒絕會議的email」只會產出那種讓AI email惡名遠播的空泛內容。

關於模型選擇：三個頂尖助理都能輕鬆處理日常email。Claude往往寫出最自然、最不像套版的草稿，這也是為什麼這裡以及更完整的AI寫作指南都預設推薦它。GPT是需要先想清楚做法時最強的全能選手，例如安排一個難以開口的請求該怎麼講。Gemini是Gmail裡最實用的選擇，能直接在信件內草擬。

三段式提示詞，展開來看

情境。把實際的信件串貼上去，或寫兩句背景說明。這是大家最常跳過、卻也最重要的一步：除非你給模型看，它沒辦法引用客戶星期二說了什麼。用貼上信件串草擬的回覆，品質一直都比只靠描述寫出來的email更好。

結果。用一句話說明這封email必須達成什麼：讓對方付清發票、婉拒但不撕破臉、讓對方答應一個30分鐘的通話。如果你說不出結果是什麼，模型就沒辦法瞄準目標，你自己其實也做不到。

語氣和長度。明確說出語氣定位（「溫暖但專業」、「簡短中性」），並設定字數上限（「120字以內」）。沒有設上限的AI email會愈寫愈長，而長的email讀起來反而顯得不夠有自信。大多數商業email控制在150字以內效果最好。

接著針對語氣做修改：刪掉模型最愛用的開場白（「希望您一切順利」），把某一句換成你平常真正會說的話，再送出。這個修改只要20秒，卻是一封聽起來像你自己寫的email，和一封聽起來像軟體寫的email之間的差別。

AI擅長處理哪些email工作

這張表格呈現的規律是：只要內容已知、需要的只是包裝，AI就表現優異。一旦內容本身還需要去發現，它就會卡住，這也是為什麼沒做功課的陌生開發信，只會產出那種「我對您最近的貼文印象深刻」，人人看到就刪的email。

對於會重複出現的類型，把你最好的提示詞存下來。工作流程範本庫裡有可重複使用的email提示詞，而提示詞工程入門則說明了這種結構為什麼有效。想要二十則可以直接複製的提示詞，請看電子郵件提示詞包。

應該保留給人來寫的email

一份誠實的指南會劃出這條界線，因為送錯一封AI寫的email，代價比自己手寫十封還高。

慰問、祝賀，以及真正重要的道歉。這些信的價值就在於你花的心力；外包出去很容易被看出來，也會侵蝕關係。自己寫，就算寫得不夠好也要自己寫。

任何涉及法律敏感性的內容。解雇、爭議、合約立場。AI會很有自信地寫過那些律師會特別留意的細微之處。可以用它來整理你的論點，但不要拿它產出的版本直接寄出。

決定關係走向的第一封信。當一封email會決定對方對你的第一印象時，套版式的寫法就是實際的風險。如果用AI幫你理清思路，可以先讓它草擬，但之後要完全用自己的話重寫一次。

一個實用的判斷方法：如果收件人發現這封信是AI寫的會傷害這段關係，那就自己寫。

不用付三套工具的錢也能做到

專門的AI email工具確實存在，在跑一連串發信流程的銷售團隊裡，訂閱費花得值得。對其他人來說，一般的AI助理就已經能勝任，唯一的問題只是哪個訂閱方案能涵蓋到它們。

免費方案現在已經能涵蓋不少email需求：自從OpenAI在2026年8月的變動之後，免費版ChatGPT的日常文字對話已經沒有上限，而草擬email正好就是這種日常文字用途。免費方案沒有的，是最強的草擬模型，而光為了寫email就多訂一個$20的助理方案，很難說得過去。

中間的做法是用一個多模型的工作空間。Whizi Starter按年計費每月$10.99，包含GPT和Claude Haiku；Pro是$19.99，多加了Gemini和Claude Sonnet，其中Claude是三者之中最強的email草擬模型。從經濟角度來看，整合訂閱更划算：以Whizi成本指數來看（價格擷取於2026-08-20），Claude Sonnet 5的一個標準回答，以牌價計算成本是$0.007，所以email正是那種一個跨模型訂閱勝過每個模型分別訂閱的用途。email也是一個入門任務：一旦養成用AI草擬的習慣，同樣的三段式提示詞就能延伸到其他日常AI工作。