1254 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.
把 steipete/agent-rules 的三條核心 project-rule 策展成一份可直接當 slash 指令用的規則包：語意化 commit（12 種型別 + emoji、自動分拆 atomic commit）、6 個專業視角的 PR 審查、以及 5 Whys 根因分析。
借用 4 萬星的 awesome-cursorrules 思路，把「某個技術棧該怎麼寫」固化成專案規則檔，讓 Cursor / Claude Code / Codex 每次都照你的慣例產碼，而不是吐通用範本。
把 OpenAI Codex CLI 從「vibe coding」升級成可控的工程代理：AGENTS.md 分層、.codex/config.toml 審批與沙箱、Starlark 指令閘門，搭配 Research→Plan→Execute→Review→Ship 五階段工作流。
讓 Claude Code 掃描你的 repo，產出一份精煉、可驗證、200 行內的 CLAUDE.md 專案記憶檔——含 build/test/lint 指令、目錄結構、慣例、禁止事項，並把不該塞進來的東西改放到 skills 或 path-scoped rules。
把你每次都要重貼的 checklist 或多步驟流程，設計成一個自訂 slash command（.claude/commands/<name>.md 或現代的 .claude/skills），含正確 frontmatter、$ARGUMENTS 參數、用 !`cmd` 預先注入即時上下文（git diff、PR 內容），並用 allowed-tools 收斂權限。
用 .claude/settings.json 的 hooks，在 Claude Code 的特定生命週期事件（PostToolUse 編輯後、PreToolUse 跑指令前、Stop 收尾時）自動執行格式化、lint、typecheck 或測試——產出正確的 JSON 設定 + 可執行的 hook 腳本，並用 exit 2 在危險操作前硬擋。
讓 Claude Code 訪談你一個反覆手動的流程，再產出一個結構完整的 Agent Skill（SKILL.md），含 name/description/觸發時機/逐步指令/驗收標準/supporting references，並驗證能被自動觸發與 /斜線指令呼叫。
讓 Claude Code 幫你把一個 MCP server（資料庫、Notion、GitHub、自家 API…）接上，選對 transport 與 scope、用 .mcp.json 或 claude mcp add、安全處理金鑰與 OAuth，最後示範用 mcp__server__tool 工具與 @resource 把外部資料拉進工作流。
讓 Claude Code 把一個大任務拆成數個獨立、可平行的 subagent（各自獨立 context、限定工具、可指定模型），規劃如何扇出、設計每個子代理的職責邊界與回報格式，並在需要時產出可重複使用的 .claude/agents 子代理定義檔。
用 Plan Mode 的精神，讓 Claude Code 在改任何檔案前先交出一份結構化計畫（影響檔案、步驟、風險、驗收標準），你審查、修正、批准後才執行。避免 AI 一頭熱寫一堆你不要的東西。
強制 Claude Code 走嚴格的 紅→綠→重構 循環：每個行為先寫一個會失敗的測試（紅），跑給你看它真的失敗，再寫剛好讓它通過的最小實作（綠），最後在測試保護下重構。治 AI『直接寫 happy path、跳過邊界、測試造假』的老毛病。
把 Claude Code 從『看到報錯就亂改』導正成有紀律的 4 步抓蟲流程：先穩定重現 bug，再用最小化定位真正根因（而非症狀），寫一個會失敗的回歸測試，再做範圍最小的修復，最後跑全套測試證明修好且沒打壞別的。
讓 Codex 訪談你的專案，再產出一份結構化、不囉嗦的 AGENTS.md，把建置/測試指令、程式風格、commit 規範、禁區一次寫清楚，每次開工自動載入。
把一句模糊的需求，套成 Codex 的完整工作流：先逼它釐清『完成定義』、用 plan mode 給出計畫讓你核可，再小步實作、自己跑測試、最後產出可審查的 diff 與驗證證據。
改完 code 之後，讓 Codex 讀 staged diff，產出符合 Conventional Commits 的訊息，並寫出含背景、改了什麼、為什麼、如何驗證、風險的 PR 描述——不亂併無關改動、不誇大、不編造測試。
讓 Codex 對你的 git diff 做一次有紀律的 code review：分三軌（正確性 bug／可簡化重用／安全）逐項列出，每個發現都標信心等級、給可貼的修正，並明確說「沒問題就說沒問題」，不無病呻吟。
強制 Codex 走「先寫出能重現 bug 的失敗測試 → 找根因 → 最小修改 → 同一測試由紅轉綠 → 跑完整測試確認沒回歸」的閉環，杜絕『改了但沒驗證』與『順手亂改一堆』。
讓 Codex 為一段沒有測試的既有程式碼補上特徵化測試（characterization tests）：先讀懂並記錄它『現在實際的行為』（含 bug 也照鎖），系統性覆蓋正常路徑＋邊界＋錯誤路徑，且絕對不修改被測程式。
讓 agent 自動把你的 Cursor 專案（.cursorrules、.cursor/rules、.cursor/mcp.json）盤點清楚，產出一份逐步遷移計畫，並生成對應的 CLAUDE.md 或 AGENTS.md、slash command、MCP 設定，讓你第一天就不會「比 Cursor 還笨」。
一份可貼進任何 coding agent 的 Definition of Done 模板，把『什麼叫做完』寫成 agent 必須逐項自檢的 checklist：行為符合驗收標準、tests / lint / typecheck / build 全綠（沒跑要說原因）、有風險的改動附 rollback、最後交一份『驗證故事』。杜絕「它說完成了結果一堆紅」。
給 agent 的大型重構作戰手冊：先唯讀盤點『影響範圍 / blast radius』（哪些檔案、呼叫點、測試會受影響），再把改動切成多個小批次，每批保持行為不變、各自跑測試、各自一個原子 commit。拒絕「一次改 40 個檔案然後 build 紅了不知從何救起」。
不用記正則語法——用中文描述要匹配什麼，AI 給你 regex + 每段在幹嘛 + 測試案例。
把「我想找上個月買超過 3 次的客戶」這種白話，轉成可執行 SQL + 解釋，附上你資料表結構就更準。
用費曼技巧讓 AI 教你：先用大白話 + 比喻講清楚，再點出你最容易誤解的地方，最後給一個自我檢測。