AI 開發逆轉：先請 AI 產 prompt、再寫 code（4 phase）
不直接叫 AI 寫 code、先叫它把 vague goal 翻譯成 executable prompt 結構、再用結構驅動 code 生成。Phase 1 Intent → Phase 2 Structuring → Phase 3 Tool-Level → Phase 4 Implementation。
01PROMPT
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)
[ 登入後可看完整內容 ]02CONTEXT / 使用情境
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。
4 phase 完整輸出：Phase 1 簡短意圖 / Phase 2 5 段結構（subtask + constraints + success + tool-use + checkpoints）/ Phase 3 N 個 executable prompts / Phase 4 由 Phase 3 驅動的 code + human checkpoint
這是預期成果的文字說明。請查看本文實測說明，並以自己的輸入素材小規模試用。
「AI 開發逆轉：先請 AI 產 prompt、再寫 code（4 phase）」這組提示詞要怎麼用？
這組 prompt 專為 Claude 4.5 Sonnet 設計。把 prompt 內 4 個方括號 [變數] 換成你自己的內容，貼進 Claude 4.5 Sonnet 執行即可。屬進階用法，建議熟悉工具後再依需求微調參數。
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用 Claude 4.5 Sonnet 依這組 prompt 生成的成果可以商用嗎？
prompt 文字本身你可自由使用與修改。但 AI 生成物（圖／音樂／影片／文字）的商用授權，取決於你在 Claude 4.5 Sonnet 使用的方案與其官方服務條款，請以該工具的授權規範為準。
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