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All prompts and tutorials here are original. Third-party sources are credited and licensed.

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PROMPTS

284 hand-tested AI prompts across image, video, and music — each with full context, variables, and a sample output. Content is authored in Traditional Chinese; the UI here is English.

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01Medium

All284 Image83 Video70 Music40 Tutorial91

02Tool (Tutorial)

All tools Midjourney01 Suno v5.502 Claude58 ChatGPT50

03Use case

01E-commerce35 02Branding37 03Short video / Social57 04Office productivity05 05Customer ops12 06Career & growth11

04Level

All Beginner89 Intermediate135 Advanced60

91 / 284 RESULTSMedium / Tutorial×Clear all

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Gemini 2.5 Pro：丟一張截圖，直接吐出「下一步該做什麼」

TUTORIAL／Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro：丟一張截圖，直接吐出「下一步該做什麼」

用 Gemini 2.5 Pro 多模態，把任何截圖（錯誤訊息 / 後台 / 報表 / 對話）變成具體可執行的下一步清單。

SAMPLE一段「看到什麼 + 最該注意的 + 3 個下一步」的可執行回覆。

Context Engineering：2026 拉開差距的不是咒語，是餵什麼料

TUTORIAL／Claude / ChatGPT / Gemini

Context Engineering：2026 拉開差距的不是咒語，是餵什麼料

把背景、已試過的、限制、可用工具/資料結構化餵給 AI 再下任務——2026 真正關鍵從「prompt 技巧」轉移到「context」。

SAMPLE一段只根據你給的 context 作答、缺料時主動點出缺什麼的回覆。

Prompt 串接法：大任務拆三步分開問，品質高一截

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

Prompt 串接法：大任務拆三步分開問，品質高一截

別用一個 prompt 吃下整個複雜任務；拆成「拆解 → 各別產出 → 整合」三步分別下，輸出明顯較穩較完整。

SAMPLE先回一個拆好的子任務清單；最後把各步整合成一份完整交付物。

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07BGM / Score

16

08Ad jingle / Brand audio51

自我批判迴圈：先寫、再罵自己、再改，一個 prompt 拿三輪品質

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

自我批判迴圈：先寫、再罵自己、再改，一個 prompt 拿三輪品質

要 AI 先產草稿，再切換成嚴格審稿人挑自己毛病，最後依批評改寫——等於在一個 prompt 內跑三輪打磨。

SAMPLE最終改寫版 + 一行「改了什麼」說明（中間草稿與批評不顯示）。

評分標準驅動法：先把「滿分長怎樣」告訴 AI，它就照著做

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

評分標準驅動法：先把「滿分長怎樣」告訴 AI，它就照著做

把你心中的評分 rubric 先寫給 AI，它會用那把尺自我對齊、自評、把不到標的地方改掉，更貼近你要的水準。

SAMPLE一段已自評並把不到標處改掉的輸出。

Anti-Goal 三明治法：一句話讓 AI 不再犯它最常犯的錯

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

Anti-Goal 三明治法：一句話讓 AI 不再犯它最常犯的錯

在 prompt 裡明確點名「這類任務 AI 最常見的失敗模式」並要它主動避開，2026 實測降錯約 28-30%。

SAMPLE一段先在 <thinking> 內推 3 步、再給最終答案的回覆，且主動避開你指定的失敗模式。

XML 標籤結構化法：比 Markdown 少 28% 解析錯誤

TUTORIAL／Claude / ChatGPT

XML 標籤結構化法：比 Markdown 少 28% 解析錯誤

把指令、資料、規則、schema 用 XML 標籤包起來餵給 AI，結構化抽取任務實測比 Markdown 標題少約 28% 出錯。

SAMPLE一段嚴格符合你給的 schema 的 JSON、不夾雜任何多餘文字。

對比範例校準法：給「要」也給「不要」，一個負例勝三個正例

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

對比範例校準法：給「要」也給「不要」，一個負例勝三個正例

同時示範「想要的輸出」和「不該出現的輸出」，讓 AI 對兩端校準；語氣與精準度任務上，一個負例常勝過三個正例。

SAMPLE一段語氣與深度貼近你正例、且避開反例毛病的輸出。

思維鏈鷹架：把「先想再答」變成固定 5 步，降 30% 自信錯答

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

思維鏈鷹架：把「先想再答」變成固定 5 步，降 30% 自信錯答

強制 AI 回答前依「重述→列假設→逐步推→自查→結論」5 步思考，複雜推理的自信錯答實測降約 30%。

SAMPLE一段先在 <reasoning> 內走完 5 步、最後才給結論的回覆。

「會用 6 個月以上」的 5 個 Claude 重複任務模板 — 3 條留存準則

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering·2026-05-14

「會用 6 個月以上」的 5 個 Claude 重複任務模板 — 3 條留存準則

18 個月實測 60 個 Claude workflow 後的留存規律 — 煩但不痛、輸出有去處、input <30 秒。5 個 6 個月以上沒丟的實際模板（Friday review / meeting follow-up / 客戶週報 / Monday briefing / pipeline update）。

SAMPLE5 個模板實際輸出：(1) Friday review 拿到誠實檢討 + 下週 top 5 + 該改的一件事 (2) Meeting follow-up 拿到 summary table 加可寄 email (3) 客戶報告 ready to paste (4) Monday b

真的有效的 5 個 prompt engineering 技巧（XML > markdown 28%）

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

真的有效的 5 個 prompt engineering 技巧（XML > markdown 28%）

AI engineer 跨 GPT-4 / Claude / Gemini 數百小時測試後的 5 個可量化技巧 — CoT 鷹架、persona+goal+anti-goal、XML 比 markdown 準 28%、negative examples 比 positive 強、prompt chaining 完勝 mega-prompt。

SAMPLE同樣 task：mega-prompt 出 cheerleading 式 mediocre 回應；加完 5 個技巧之後出 precise / qualified / no-hype / structured / 有 reasoning trail 的回應。Structured e

把 ChatGPT 的「禮貌性說謊」關掉 — 3 個 anti-sycophancy 指令

TUTORIAL／ChatGPT

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

把 ChatGPT 的「禮貌性說謊」關掉 — 3 個 anti-sycophancy 指令

預設 helpful = agreeable = 把問題埋在第 4 段。3 個一句話指令可逆轉：問題優先、強制推薦、明示「不要 soften」。從 reading 變 fixing 的差別。

SAMPLE同一個 business idea：default 回應「This has strong merit because... one consideration might be...」；加完 3 個指令：「This has 3 problems. (1) Your unit ec

紅隊視角：3 個跨 model 都 work 的高 capability prompt pattern

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering (HackAPrompt 2.0 1st)·2026-05-14

紅隊視角：3 個跨 model 都 work 的高 capability prompt pattern

HackAPrompt 2.0 冠軍分享的 3 個 pattern — 把任務 frame 成 audit / 明示 abstraction 層級 / stage context 像 production。Claude / GPT / Gemini 三家都 work。

SAMPLEAI output 從 average tutorial 級跳到 production-grade — 命名、edge case、type hints、doc strings 全部上一個檔次；audit 段會出現「真正的答案」；production-shape 輸入測過、不會「測

AI Agent Harness Engineering：把 LLM 跟 deterministic 編排層分開

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering·2026-05-14

AI Agent Harness Engineering：把 LLM 跟 deterministic 編排層分開

Mitchell Hashimoto 提出的 "Agent = Model + Harness" 框架。88% 企業 AI agent 上不了 prod 不是 prompt 問題、是缺一層 deterministic 編排。4 個 CS primitive 不能跳：state machine / idempotency / DAG / DLQ。

SAMPLEAI agent 在 prod 穩定運行 — task 不會被 double-execute、信用卡不會被重刷、failed task 進 DLQ 給你看不是消失、agent 100% 受 harness 控制不自己亂跑

COMMAND PLANNING MODE：9-section 結構化規劃 prompt

TUTORIAL／ChatGPT

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

COMMAND PLANNING MODE：9-section 結構化規劃 prompt

不對話、不建議、不嘗試 — 只把任何情況轉成結構化執行計畫。固定 9 區塊輸出：現實 / 目標 / 時程 4 階段 / 戰術 / 威脅 / 防禦 / 應變 / 槓桿 / 信心。同樣 input 永遠同樣 output。

SAMPLE9 區塊完整計畫：[CURRENT REALITY] / [TARGET OUTCOME] / [EXECUTION TIMELINE 4 stages] / [TACTICAL ACTIONS] / [THREAT MAPPING] / [DEFENSE LOGIC] / [C

系統 vuln scanner：分析架構、找攻擊鏈、估 time-to-compromise

TUTORIAL／ChatGPT

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

系統 vuln scanner：分析架構、找攻擊鏈、估 time-to-compromise

不只是「列 CVE」— 找出弱點如何串連成攻擊鏈、估 AI-augmented attacker 攻破時間。對比 OpenAI Daybreak 概念、給小團隊用。輸入 Next.js + Supabase + Clerk 等技術描述、輸出 critical paths + 補丁排序。

SAMPLEAudit Summary 含 critical paths 數量 + 每個發現的 severity + AI-assisted risk 評等 + attack chain 串連分析 + time-to-compromise 估計 + 分層補丁（quick fix vs str

ChatGPT Custom Instructions：描述「關係」不是「履歷」

TUTORIAL／ChatGPT

r/ChatGPT·2026-05-14

ChatGPT Custom Instructions：描述「關係」不是「履歷」

大部分人 Custom Instructions 寫 LinkedIn 履歷 — 「我是軟體工程師、喜歡 bullet」— 沒用。換成「描述你要的對話關係」、3 句就讓 model 行為完全不同。

SAMPLEChatGPT 對話風格徹底轉變：你會看到 reasoning 一句先出、不確定處標 [uncertain]、它開始 disagree、開始質疑你的 framing、不再說「Great question!」開頭、不再「Would you like me to...」結尾

reClaim：把 frontier model 變成有 confidence score 的研究 agent

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering (tobs-code — github.com/tobs-code/prompts)·2026-05-14

reClaim：把 frontier model 變成有 confidence score 的研究 agent

每個 claim 給三軸信心分（A: 來源 / B: 反證 / C: 完整度）+ 4-tier 來源層級 + adversarial 自我打洞 + 4 種輸出模式。

SAMPLEStructured 信心評分 + 來源 tier 標註的答案、contradictions 不被平均掉而是攤開、有 adversarial 反證過、知道哪些可信哪些要 verify

AI 攻擊面 audit：看到 AI-augmented 攻擊者看到的你

TUTORIAL／ChatGPT

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

AI 攻擊面 audit：看到 AI-augmented 攻擊者看到的你

2026-05 Google 威脅情報後寫的。AI hacking 從 nascent 變 industrial scale、商業 AI 模型挖出人類錯過幾十年的 zero-day。這個 prompt 攤開你能被攻擊的地方。

SAMPLE結構化威脅評估：attack surface 表 + AI-augmented 威脅清單 + 風險矩陣 + 具體 fix 步驟（不是「用強密碼」level）+ 整體曝險評等（Low / Moderate / Significant）

求職策略：把 ChatGPT 變成 4 合 1（auditor + 分析師 + 顧問）

TUTORIAL／ChatGPT

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

求職策略：把 ChatGPT 變成 4 合 1（auditor + 分析師 + 顧問）

結合 resume auditor / market analyst / system auditor / strategist — 不討好你、不過度安撫、不把你推到不適合的職缺。10-step 流程 + ghost job 偵測。

SAMPLE10-step 客製化求職策略 — 含 multi-lane resume 版本建議 / 每個職缺的 fit-risk 評分 / cover letter 量身改 / application board / ghost job flag

英文 copy editor：4 優先級 + 情感共鳴 + 結構流暢

TUTORIAL／ChatGPT

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

英文 copy editor：4 優先級 + 情感共鳴 + 結構流暢

不只是文法修。專門 persuasive / narrative 寫作 — clarity → tone → emotional resonance → structure 4 個優先級 + 解釋為什麼改 + 額外建議。

SAMPLE清楚標出的修改後版本 + 為什麼改的 1 段說明 + 進一步精修的具體建議 — 不是「修文法」、是「為什麼這樣寫更有力」

通用決策 prompt：用「一年後會後悔什麼」逼 AI 給結論

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

通用決策 prompt：用「一年後會後悔什麼」逼 AI 給結論

別再為每個決策挑 role（financial planner / career coach / relationship coach）— 1 個 prompt 通用、4 步驟。Regret line 是核心 — 強迫 model 從「it depends」變「actually do this」。

SAMPLE4 段結構化決策分析 — 專家是誰 + 他們看什麼 + 應該怎麼做 + 大部分人哪裡錯了 + ONE-sentence 結論（給你你需要聽的話）

CV writer ruleset：會反問你 STAR、不准用「dynamic team player」

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering (Anbeeld — RESUME.md GitHub repo 作者)·2026-05-14

CV writer ruleset：會反問你 STAR、不准用「dynamic team player」

寫 CV 痛點不是版型、是「列責任不列成就」+ AI 加碼把你寫成「dynamic team player」。這個 ruleset 強制 AI 不准在拿到 evidence + positioning 前產草稿、會一題題問你下去。

SAMPLECV 帶 sharp 的成就導向 bullets（不是 responsibility list）、每個 role 至少 60% bullet 有數字或 qualitative anchor、零 weasel verb、符合目標市場 convention

語音便條 → 明日優先事項（含確認回合）

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ClaudeAI·2026-05-14

語音便條 → 明日優先事項（含確認回合）

收工前對手機 mic 唸 2 分鐘碎念、丟給 Claude、出來分類好的「明早第一件事 + 排序清單 + 等待 + 可延後」。日 / 週兩種模式自動判斷。

SAMPLE結構化日 / 週計畫、用你的語言寫的、模糊處被標 [CLARIFY]、明天第一件事一目了然

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