1328 組實測過的中文 AI 提示詞。圖／影／音三大領域、多個主流工具，每一組都附完整情境、變數、sample output — 複製就能直接丟進工具用。
Studio engineer 視角拆解 Suno 致命弱點（油炸 vocals、高頻 artifact）+ 4 步驟 DAW workflow + Suno Studio 修音 prompt
不是 chatbot、是 Notion AI + Motion + Atomic Habits 結合體。追蹤習慣 / 目標 / 能量 / 深度工作、自動分析行為 pattern、burnout 風險偵測。
六個月在 Claude / GPT-4 / Gemini 上用人工 rater A/B 測 200+ prompt 後寫的。包含 persona+constraint stacking / anti-example / role reversal QA / cognitive scaffold / emotional priming / uncertainty CoT / steelman first。
新訂閱者 email 自動化 7 封序列 — 歡迎、教育、信任、社群、小產品、主產品、挽回。直接複製進 ConvertKit / Mailchimp。
3 小時訪談錄音轉成 2000 字品牌故事 / 人物特寫 / 紀錄片腳本。Claude 會挑關鍵段落、保留原語氣、把碎片情節串成有弧線的敘事。
把一句話專案需求、死線與人力貼進來，AI 產出三層 WBS 工作分解、倒推里程碑時程、關鍵路徑與前三大風險預警；死線不可行時直接告訴你該砍範圍還是加人。
把一個資深「後端架構師」子代理裝進 Claude Code，用契約先行（contract-first）與領域驅動設計來切服務邊界、設計 REST/GraphQL/gRPC API，並從第一天就把韌性與可觀測性納入架構。
Claude Code 砍掉內建 output style 後，用 SessionStart hook 把自訂回應風格（語氣／格式／規則）自動注入每個 session，並用本地 marketplace 管理、啟用、套用多套風格。
把 obra/superpowers 的「規格優先＋真紅綠 TDD」開發紀律搬進你的 agent：先腦力激盪釐清需求、再拆 2-5 分鐘的可驗證任務、最後嚴格走 RED-GREEN-REFACTOR，並用 subagent 兩階段審查。
把 awesome-cursorrules 的 FastAPI 生產架構規範改寫成一份強制 Router→Service→Repository 分層、薄 handler、防腐層、冪等性的 AGENTS.md／CLAUDE.md，讓 AI 寫 Python 後端時自動拒絕反模式。
用 cc-sdd 的 --codex-skills 安裝把可重用技能（SKILL.md）按需載入 Codex CLI，並照搬它 /kiro-impl 的「每個任務換新實作者 + 獨立審查者 + 失敗自動除錯」自主執行迴圈，讓 Codex 一個任務一個任務穩穩推進。
用 codex exec 的非互動執行 + 受限沙箱，把 Codex CLI 接進 CI / 腳本流程，做修 lint、跑批次重構、自動修復等無人值守任務，並用 approval_policy=never 搭配 workspace-write 沙箱守住安全邊界。
Anthropic 官方 mcp-builder：把你的 API / 服務包成高品質 MCP server 的四階段工作流（研究規劃 → 實作 → 審查測試 → 寫評測）。涵蓋 Python(FastMCP) 與 TypeScript(MCP SDK)，重點在工具命名、輸入輸出 schema、可導向解法的錯誤訊息，以及用真實任務評測。
OpenAI Cookbook 的 Codex 範例，把「修 bug／修過時範例」做成一個會自我迭代的閉環：先審查列出問題、再針對性修一份副本、然後跑驗證打分，沒過就把剩餘問題餵回去再修一輪，直到全綠或達上限。附三段可直接套用的繁中 prompt 範本。
把 OneRedOak 的 design-review 工作流策展成可直接套用的版本：用 Playwright MCP 在真實瀏覽器環境裡，依 7 個階段（互動、響應式、視覺、無障礙、健壯性、程式碼健康）自動審查前端變更，並依 Blocker/High/Medium/Nitpick 分級回報。
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。
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 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。
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」。
2026 流量新戰場是「被 AI 引用」。把你的主題寫成 AI 愛抓的格式：直接回答、結構化、有權威信號。
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。
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」。
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。
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。