用 AI 重新發現你住的城市：5 種主題探索模式，週末就出門

選好城市、挑個模式、設定偏好，30 秒組好結構化 Prompt，一鍵送進 AI 工具，週末就出門探索。

住太久覺得無聊？不是城市的問題，是探索方式卡在迴圈裡。AI 工具能幫你打破這個迴圈，用全新的問法重新看一座你以為已經看透的城市。這篇文章告訴你怎麼用 ChatGPT、Google Gemini、Perplexity 當城市導遊，以及上面這個生成器背後的 Prompt 設計邏輯。

TL;DR

住太久覺得無聊，不是城市的問題，是「探索方式」的問題
ChatGPT、Google Gemini、Perplexity 各有擅長：角色扮演 vs 即時地圖資料 vs 附來源推薦
5 種主題探索模式（美食探索、建築散步、歷史時間旅行、自然秘境、夜間城市），用下方互動生成器一鍵組出結構化 Prompt
免費版就夠用，不需付費訂閱也能馬上開始

為什麼你會覺得自己的城市很無聊？

這不是你的問題，是大腦的機制。

當你在同一個環境待太久，大腦會進入「自動導航模式」。路線固定、去的店固定、連週末的選項都固定。神經科學的解釋是：當生活缺乏新刺激，大腦不再形成新的記憶標記，日子開始融成一片，你對時間的感知會被壓縮，一整個月感覺像一週就過了。這不是因為城市沒東西，而是你的注意力系統已經把周遭環境標記為「已知、不需要處理」。

問題在搜尋方式也是一樣。Google 搜「台北好玩的地方」，出來的結果大多是觀光客導向：101、夜市、故宮。對住了好幾年的人來說，這些清單毫無參考價值。社群媒體也好不到哪裡去，IG 和小紅書的演算法只會推你已經看過的類型。

你需要的不是「更多景點清單」，而是換一種問問題的方式。這正是 AI 工具能幫上忙的地方。

3 款 AI 工具實測：誰最會當在地導遊？

我用同一個 Prompt 測試了三款工具，看誰能在台北推薦出最讓人意外的地方。

測試 Prompt：

「我住台北超過 5 年，週末想去一個我可能沒去過的地方。不要觀光客景點，不要夜市、101、故宮。我喜歡安靜的地方、老建築、有特色的小店。交通方式捷運或步行，預算 500 元以內。」

ChatGPT：最會說故事的導遊

ChatGPT 的強項是角色扮演。你可以直接告訴它「你是住台北 20 年的在地人，帶我去遊客不知道的地方」，它會用對話的口吻推薦，而且每個地點都會附上為什麼推薦的理由。

實測結果讓我驚訝：它推薦了紀州庵文學森林、寶藏巖國際藝術村旁的小徑，還有一間在龍泉街巷弄裡的老茶館，都是我住五年從沒注意過的地方。不過 ChatGPT 的問題也很明確，它偶爾會「創造」不存在的店名或搞錯地址。出門前一定要用 Google Maps 確認。

適合：想要有故事感的探索體驗，喜歡被「帶著走」的人。

Google Gemini：資料最即時的助手

Google Gemini 的殺手鐧是直接串接 Google Maps 的即時資料。它推薦的地方會附上營業時間、評分、距離，甚至能告訴你現在人多不多。2026 年 Google Maps 也加入了 Gemini AI 自然語言搜尋，你可以直接在地圖裡問「附近安靜有 WiFi 的咖啡廳」，不再需要猜關鍵字。

實測中，Gemini 推薦了大稻埕的一間選物店和松山文創附近的獨立咖啡廳，都附上了正確的營業時間和 Google 評分。推薦比較「安全」，不太會給出冷門到極致的選項，但每個推薦都是確實存在且資訊正確的。

適合：重視資料準確性、不想踩雷的人。

Perplexity：最透明的推薦引擎

Perplexity 的獨特之處在於它的「citation-forward」設計：每個推薦都會附上編號來源連結，你可以直接點進去看原始資料。這對於嚴謹型探索者特別有用，因為你能判斷推薦來源是部落格、Google 評論、還是在地媒體報導。

實測中，Perplexity 推薦了南機場公寓的隱藏甜點店，並直接附上了一篇 Google 評論和一篇部落格文章作為來源。推薦往往來自真實的網路內容，可信度最高，但有時候會偏向已經有不少網路曝光的地點。

適合：想驗證推薦來源、不輕易相信 AI 的人。

快速比較

維度	ChatGPT	Google Gemini	Perplexity
推薦驚喜度	⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐
資料即時性	⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
來源可驗證	⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐
中文回答品質	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐
免費額度	充足	充足	每日有限

根據 TakeUp AI 2026 年報告，目前有 90% 的旅客知道 AI 可以幫忙規劃旅遊，但實際使用率只有 38%。用過的人裡面，63% 在多數旅行都會使用，96% 表示下次還會再用。換句話說，瓶頸不在工具好不好用，而在於你有沒有開始用。

5 種主題探索模式：生成器背後的設計邏輯

文章最上方的生成器背後套用了 Prompt 工程的最佳實踐。每一組 Prompt 都包含完整結構：背景（給 AI 一個角色）、目標（你要什麼）、篩選條件（你的限制）、輸出格式（回答要長怎樣）、範例（讓 AI 知道標準）。這不是隨便拼湊的一段話，而是經過設計的指令。

你可以自由組合 5 種模式、10 個城市（或自訂任何城市）、指定區域、交通方式、預算，還有每個模式專屬的細部選項和篩選條件。以下是每種模式的設計邏輯和實測心得。

模式 1：美食探索 🍜

找到觀光客不知道的老店、巷弄小吃、隱藏版菜單。

推薦工具：ChatGPT（說故事能力強）或 Perplexity（附來源驗證）

在生成器裡設定食物類型（在地小吃、麵食、甜點咖啡...）、餐廳氛圍（在地老店、文青風格、市場攤位...），再從探索條件勾選「營業 3 年以上」「銅板價」等篩選項。生成的 Prompt 會長這樣：

## 背景
你是台北在地美食愛好者，熟悉巷弄裡沒有招牌的小店和只有熟客才知道的隱藏菜單。

## 目標
推薦 5 間值得探索的餐廳或小吃店。
食物類型：在地小吃。餐廳氛圍：市場攤位。

## 篩選條件
- 營業 3 年以上
- 銅板價
- 捷運/地鐵可到達

## 輸出格式
每間店請用以下結構回覆：
1. 店名與地址（含最近的交通站點）
2. Google Maps 連結
3. 必點菜色（1-2 道）與價位
4. 最佳造訪時段與排隊狀況
5. 推薦理由（一句話）

## 範例
1. 阿婆麵攤
📍 XX路XX巷X號（捷運XX站步行5分鐘）
🗺️ https://www.google.com/maps/search/阿婆麵攤+XX路XX巷X號
🍜 必點：乾麵＋餛飩湯（共85元）
⏰ 早上 6:30-10:00，週日公休，8點前不用排
💬 「40年沒換過味道的手工餛飩，皮薄到透光」

背景讓 AI 用在地人視角回答，篩選條件強迫 AI 過濾泛泛推薦，輸出格式確保每間店都附上決策需要的資訊，範例讓 AI 知道你要的回答長什麼樣子。這比一句「推薦我台北好吃的」有效 10 倍。

模式 2：建築散步 🏛️

用 AI 規劃一條有故事的步行路線，重新看見你天天經過卻從沒注意的建築。

推薦工具：Google Gemini（串接地圖，路線最準確）

指定建築風格（日式老屋、巴洛克洋樓、現代主義...）、路線長度，再勾選路線條件如「沿途有咖啡廳」「可拍照打卡」「有導覽解說牌」。AI 會按步行順序排列，每棟建築附上年代、風格和設計細節。

模式 3：歷史時間旅行 ⏳

讓 AI 帶你看同一個地點幾十年前的樣子，理解城市的變遷脈絡。

推薦工具：ChatGPT（敘事能力最佳）

選擇你感興趣的歷史時期（日治、清代、戰後、經濟起飛...）和關注主題（商業街景、庶民日常、娛樂生活...），再設定呈現方式如「古今對比」「第一人稱視角」「標注現存遺跡」。AI 會用有畫面感的方式描述同一地點在不同年代的面貌。

模式 4：自然秘境 🌿

城市裡被忽略的綠地、步道、水岸、公園角落。

推薦工具：Google Gemini（地圖整合最好）

設定秘境類型（河濱步道、山坡小徑、濕地生態...）和活動目的（攝影取景、野餐放空、慢跑...），勾選環境條件如「人少安靜」「有遮蔭」「有公廁」「適合獨自前往」。對想在城市裡找到一片安靜角落的人最實用。

模式 5：夜間城市 🌙

晚上 9 點之後還能去的地方，不只是酒吧和夜市。

推薦工具：Perplexity（附來源，確認營業時間最可靠）

選擇體驗類型（深夜咖啡廳、24h 書店、河邊散步、天台觀景...）和氛圍偏好（安靜獨處、文藝知性、療癒放鬆...），勾選場所條件如「不要酒精」「可久坐」「有 Wi-Fi」「有插座」。特別適合夜貓子和需要深夜工作空間的人。

為什麼這樣寫 Prompt 更有效？

直接丟一句「推薦台北好玩的地方」，AI 給你的結果一定跟 Google 搜尋差不多。上面的生成器之所以能產出更精準的推薦，是因為每個 Prompt 都遵循了結構化設計：

1. 背景（Context）：給 AI 一個角色

「你是台北在地美食愛好者」比「推薦我餐廳」有效得多。角色設定讓 AI 從特定視角回答，而不是給你一份通用清單。在生成器裡，每個模式都預設了一個合適的角色。

2. 篩選條件（Constraints）：限制越多，結果越精準

「捷運可到、銅板價、非觀光清單」這些限制條件會強迫 AI 過濾掉泛泛的推薦。生成器裡的探索條件就是幫你快速堆疊限制，勾越多，推薦越精準。你也可以用排除項目告訴 AI「不要什麼」，排除法往往比列舉法更有效。

3. 輸出格式（Output Format）：規定回答的結構

如果你不規定格式，AI 可能給你一段鬆散的文字。指定「店名、地址、必點菜色、價位、推薦理由」的結構，確保每個推薦都有你需要的資訊，方便直接拿來決策。

4. 範例（Example）：一個好範例抵過十行說明

Prompt 裡附上一個「理想回答長什麼樣」的範例，是讓 AI 產出品質最穩定的方法。生成器裡每個模式都內建了一個範例，AI 會照著那個結構回覆。

5. 追問，不要只看第一輪回答

結構化 Prompt 讓第一輪回答的品質大幅提升，但繼續追問仍然有用。「這 5 間裡面哪間最冷門？」「附近還有什麼類似的？」「有沒有早餐時段的選項？」，第二、第三輪的回答往往才是真正有趣的。

風險揭露與注意事項

在你週末興沖沖出門之前，有幾件事要先知道。

AI 幻覺是真實存在的風險。特別是 ChatGPT，它偶爾會推薦已經歇業的店、搞錯地址、甚至「發明」一間從未存在的餐廳。出門前務必用 Google Maps 確認地點是否存在、是否還在營業。Gemini 因為直接串接 Google 資料，這個問題相對較少。

隱私值得留意。當你告訴 AI「我住在大安區、喜歡安靜的咖啡廳」，你正在分享位置偏好和興趣資料。各工具的隱私政策不同，如果在意，建議用較模糊的區域描述。

免費額度有限。ChatGPT、Gemini、Perplexity 的免費版都有每日使用次數上限。日常探索免費版絕對夠用，但如果你一次想跑完 5 種模式，可能需要分幾天進行。

最重要的一點：AI 是起點，不是終點。AI 給你的是出發的方向，但最好的發現往往來自走錯路、拐進沒計畫的巷子。把 AI 當成打破慣性的第一步就好。

FAQ

Q：完全不會用 AI 工具的人也能照著做嗎？

可以。用上方的 Prompt 生成器，選好城市和模式，按下 ChatGPT / Gemini / Perplexity 按鈕就會直接開啟對應工具並帶入 Prompt，連複製貼上都不用。完全不需要任何技術知識。

Q：這些工具在台北以外的城市也有用嗎？

有用。生成器已經內建台北、台中、高雄、台南、京都、東京、大阪、曼谷、首爾、新加坡等城市，你也可以點「其他城市」輸入任何地方。效果取決於該城市的網路資料量，大城市效果最好。較小的城鎮因為網路上的在地資訊較少，AI 的推薦可能比較泛泛，這種情況下建議用 Perplexity，至少能看到推薦的來源是否可靠。

Q：AI 推薦的地方真的值得去嗎？會不會都是廣告？

AI 的推薦不是廣告（至少目前不是）。但推薦品質參差不齊，這就是為什麼建議用 Perplexity 的附來源功能來判斷。如果一個推薦的來源是真人部落格或 Google 評論，可信度通常比較高。如果查不到任何來源，建議跳過。

Q：用 AI 探索城市和直接看部落格推薦有什麼差別？

最大的差別是「個人化」。部落格是寫給所有人看的，AI 可以根據你的具體條件（時間、預算、喜好、排除項目）即時生成推薦。你問得越具體，AI 給的答案就越貼合你的需求，這是靜態清單做不到的。

結論

你的城市沒有變無聊，是你看它的方式需要更新。

AI 工具不會取代你自己走出門去探索，但它可以幫你問出不一樣的問題、看到你視而不見的角落。根據 Simon-Kucher 的研究，超過 60% 的年輕世代已經在用 AI 做旅遊靈感發想。但多數人只把 AI 用在出國規劃，很少人想到拿來重新探索自己住的城市。

這個週末，回到上面的生成器，挑一個你最有感覺的模式，30 秒內組好 Prompt，一鍵送進 AI 工具，走出門就對了。你住的城市，還有很多你不知道的面貌。