AI 開發逆轉：先請 AI 產 prompt、再寫 code（4 phase）

Instead of asking AI to write code → ask it to generate the prompt structure first, then drive code from the structure (4 phases: intent capture → prompt structuring → tool-level prompts → implementation)

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原作者實測：把 prompt 當 intermediate translation layer 比直接寫 code prompt 穩。整套 prompt system 大約 50k token、丟給 Claude 一次跑完。對「為何同 prompt 兩個 model 結果差很多」這題的答案是 — 不是 model 笨、是 human-machine interface 模糊。中高階 AI engineer 推薦學。

以上為此 Prompt 丟進 Claude 4.5 Sonnet 後可得到的描述性成果，實際畫面會因填入的變數而有差異。