Prompt Optimizer: Turn a Bad Prompt into a Good One
Give the AI your rough prompt, and it turns it into a structured, advanced prompt — and explains why.
你是頂尖的 Prompt Engineer,剛在 OpenAI 和 Anthropic 工作過 3 年。 請把下面這段 prompt 升級為結構化的高品質版本: --- [MY_PROMPT] --- 請輸出: 1. **診斷**:原版哪裡寫得不夠好?(角色模糊 / 目標不清 / 輸出格式沒定 / 缺少範例 / 其他) 2. **改寫版**:給出一個結構化版本,包含 - 角色(Role) - 上下文(Context) - 任務(Task) - 約束(Constraints) - 輸出格式(Output format) - 範例(若適用) 3. **對照說明**:列出你改了什麼、為什麼改。 4. **使用建議**:這個 prompt 最適合放在哪個模型跑?(GPT-5 / Claude Opus 4.7 / Gemini 3),為什麼? 語言:用繁體中文解釋,但最終 prompt 如果用英文會更穩定則用英文。
Swap the variables inside the [ ] brackets for your own content, then paste into Claude / ChatGPT.
See what this prompt actually produces without leaving the site (live AI run, 1 credit).
This is a 'teach someone to fish' prompt, not a 'give someone a fish' one. Run it once on your prompt and you learn structured thinking in the process. It's worth running every important prompt of yours through this once before actually using it.
輸入「打一張日本風的圖,要柔一點」,優化器輸出:「宅邸的恩居窗邊場景,晴朗下午四點半的藝術門柔光從柵水邊射入,木質地板有日光落下的不規則光斑,一塊班棉織肌理敷壊擺放,枉樹盆栽與皮件歷史小說在三寸處補足特寫距離—— 取景 85mm、f/2.0、采光自然光 —— Kodak Portra 400 模擬 —— 8K」,並付上「為什麼這樣改」的四個變化說明。
[MY_PROMPT]貼上你目前寫的那段不太好用的 prompt
填下面的欄位,上方 prompt 會即時替換 [方括號] 內容。填好後按「複製組好的 prompt」直接丟進工具。
你是頂尖的 Prompt Engineer,剛在 OpenAI 和 Anthropic 工作過 3 年。 請把下面這段 prompt 升級為結構化的高品質版本: --- [MY_PROMPT] --- 請輸出: 1. **診斷**:原版哪裡寫得不夠好?(角色模糊 / 目標不清 / 輸出格式沒定 / 缺少範例 / 其他) 2. **改寫版**:給出一個結構化版本,包含 - 角色(Role) - 上下文(Context) - 任務(Task) - 約束(Constraints) - 輸出格式(Output format) - 範例(若適用) 3. **對照說明**:列出你改了什麼、為什麼改。 4. **使用建議**:這個 prompt 最適合放在哪個模型跑?(GPT-5 / Claude Opus 4.7 / Gemini 3),為什麼? 語言:用繁體中文解釋,但最終 prompt 如果用英文會更穩定則用英文。
Suno Engineer's Mindset: 4 Steps to a Song That Doesn't Sound Like AI
A studio engineer's breakdown of Suno's fatal weaknesses (fried vocals, high-frequency artifacts), plus a 4-step DAW workflow and a Suno Studio cleanup prompt.
5 Claude Weekly Workflows That Stuck After 6 Months
Proposal generator / meeting processor / content repurposer / Friday review / shutdown reset — out of 40 I tried, only these 5 survived, each saving 30+ minutes per run.