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P© 2026 PROMPTCRAFT · ALL RIGHTS RESERVED

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

All tools Midjourney24 Flux16 GPT Image 217 Ideogram 3.013 Recraft V307 Adobe Firefly 407 Sora 212

03Use case

01E-commerce35 02Branding37 03Short video / Social57 04Office productivity05 05Customer ops12 06Career & growth11 07BGM / Score

04Level

All Beginner89 Intermediate135 Advanced60

284 / 284 RESULTS

Page 03/12(284 total)

AI Agent 任務規格：把模糊需求變成 agent 能照做的明確指令

TUTORIAL／Claude / ChatGPT

AI Agent 任務規格：把模糊需求變成 agent 能照做的明確指令

2026 進入 agent 時代——這模板把「我想要 X」變成 agent 可執行的規格：目標、步驟、可用工具、完成定義、邊界。

SAMPLE一段逐步執行、每步回報、卡住給 fallback、達標才停的 agent 執行。

AI Code Review：貼一段 code，抓 bug + 安全 + 可讀性

TUTORIAL／Claude / ChatGPT

AI Code Review：貼一段 code，抓 bug + 安全 + 可讀性

讓 AI 當資深工程師審你的 code：依正確性 / 安全 / 效能 / 可讀性四面向給具體問題 + 修法，不是空泛稱讚。

SAMPLE一份依四面向、只列真問題、每條附行號+原因+修法的審查報告。

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

個人品牌貼文批量：一個主題一次生 5 則不同角度的貼文

經營個人品牌不用每天想梗——給一個主題，一次產 5 則不同切角（故事 / 觀點 / 教學 / 反差 / 互動）的社群貼文。

SAMPLE5 則不同切角、各有強開場、符合你語氣的貼文。

◆ Follow new contentRSS feed·Weekly email digest·Random one →

Veo 3.1

10

Luma Dream Machine07

16

08Ad jingle / Brand audio51

會議記錄轉行動項：貼逐字稿，吐出「誰、做什麼、何時」

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

會議記錄轉行動項：貼逐字稿，吐出「誰、做什麼、何時」

把雜亂的會議逐字稿 / 筆記，整理成決議、行動項（負責人 + 期限）、待確認問題，會後 30 秒交差。

SAMPLE一份含決議、行動項表（負責人/任務/期限）、待確認問題的會議摘要。

HappyHorse-1.0：一張人像生成 7 國語言對嘴代言影片

VIDEO／HappyHorse-1.0

HappyHorse-1.0：一張人像生成 7 國語言對嘴代言影片

用阿里 HappyHorse-1.0（2026 無音訊影片榜 #1、7 語對嘴）把一張人像 + 一段稿，變成多語代言 / 產品口播影片。

SAMPLE一支人物對嘴自然、語音同步、可直接用的多語口播影片。

Flux 1.1 Pro：電商商品英雄圖，4.5 秒出超寫實質感

IMAGE／Flux.1.1 Pro

Flux 1.1 Pro：電商商品英雄圖，4.5 秒出超寫實質感

Flux 1.1 Pro（2026 技術質感領先、約 4.5 秒生成）拍商品英雄圖：精準材質、商業可用光線、留白好加字。

SAMPLE一張材質寫實、光線商業、留白可加字的商品英雄圖。

圖轉影角色一致性：用參考圖鎖住人物，影片不再「換臉漂移」

VIDEO／Sora 2 / Veo 3.1

圖轉影角色一致性：用參考圖鎖住人物，影片不再「換臉漂移」

2026 是「圖轉影」之年——用一張角色定裝圖當 reference，讓 Sora 2 / Veo 3.1 生的影片人物前後一致、不走樣。

SAMPLE一段人物與參考圖一致、不換臉的影片鏡頭。

Seedance 2.0 × CapCut：手機直接生一支帶音效的短影音廣告

VIDEO／Seedance 2.0

Seedance 2.0 × CapCut：手機直接生一支帶音效的短影音廣告

用 ByteDance Seedance 2.0（已內建 CapCut / 剪映、可餵多圖+音訊）在手機上生帶音效的 15 秒直式短影音廣告。

SAMPLE一支 15 秒、有 hook / 賣點 / CTA、帶音樂音效的直式短影音。

GPT Image 2：把一個概念變成清楚好懂的資訊圖表

IMAGE／GPT Image 2

GPT Image 2：把一個概念變成清楚好懂的資訊圖表

GPT Image 2（2026 取代 DALL-E 3、文字渲染強）把一段說明變成乾淨、可放簡報 / 貼文的資訊圖。

SAMPLE一張文字清楚、可直接放簡報或社群的資訊圖。

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。

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

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