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284 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。

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FILTERS2 active展開收合

01類型

全部284 AI 生圖83 AI 生影片70 AI 生音樂40 AI 教學 / 腳本91

02工具（AI 教學 / 腳本）

全部工具 Midjourney1 Suno v5.52 Claude58 ChatGPT50

03情境

01電商／產品35 02品牌視覺37 03短影音／社群57 04辦公室效率5 05客服／客戶12 06求職／個人成長11

04難度

全部入門89 進階135 高階60

58/284Results|類型 / AI 教學 / 腳本×工具 / Claude×清除全部

Page 02/03（共 58 個）

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。

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07BGM／配樂

16

08廣告 jingle／品牌音51

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

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

reClaim：把 frontier model 變成有 confidence score 的研究 agent

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering (tobs-code — github.com/tobs-code/prompts)·2026-05-14

reClaim：把 frontier model 變成有 confidence score 的研究 agent

每個 claim 給三軸信心分（A: 來源 / B: 反證 / C: 完整度）+ 4-tier 來源層級 + adversarial 自我打洞 + 4 種輸出模式。

SAMPLEStructured 信心評分 + 來源 tier 標註的答案、contradictions 不被平均掉而是攤開、有 adversarial 反證過、知道哪些可信哪些要 verify

通用決策 prompt：用「一年後會後悔什麼」逼 AI 給結論

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

通用決策 prompt：用「一年後會後悔什麼」逼 AI 給結論

別再為每個決策挑 role（financial planner / career coach / relationship coach）— 1 個 prompt 通用、4 步驟。Regret line 是核心 — 強迫 model 從「it depends」變「actually do this」。

SAMPLE4 段結構化決策分析 — 專家是誰 + 他們看什麼 + 應該怎麼做 + 大部分人哪裡錯了 + ONE-sentence 結論（給你你需要聽的話）

CV writer ruleset：會反問你 STAR、不准用「dynamic team player」

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering (Anbeeld — RESUME.md GitHub repo 作者)·2026-05-14

CV writer ruleset：會反問你 STAR、不准用「dynamic team player」

寫 CV 痛點不是版型、是「列責任不列成就」+ AI 加碼把你寫成「dynamic team player」。這個 ruleset 強制 AI 不准在拿到 evidence + positioning 前產草稿、會一題題問你下去。

SAMPLECV 帶 sharp 的成就導向 bullets（不是 responsibility list）、每個 role 至少 60% bullet 有數字或 qualitative anchor、零 weasel verb、符合目標市場 convention

語音便條 → 明日優先事項（含確認回合）

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ClaudeAI·2026-05-14

語音便條 → 明日優先事項（含確認回合）

收工前對手機 mic 唸 2 分鐘碎念、丟給 Claude、出來分類好的「明早第一件事 + 排序清單 + 等待 + 可延後」。日 / 週兩種模式自動判斷。

SAMPLE結構化日 / 週計畫、用你的語言寫的、模糊處被標 [CLARIFY]、明天第一件事一目了然

送信前 60 秒檢查：抓「明早會後悔」的訊息

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ClaudeAI·2026-05-14

送信前 60 秒檢查：抓「明早會後悔」的訊息

原作者 30% 帶情緒回信隔天 wince，毀了幾筆生意 + 一段友誼後寫的。重點：不要 AI 改寫、是讓 AI 告訴你「冷靜版會長怎樣」、看完通常你回不去原本那版。

SAMPLE4 段分析：意圖 vs 落地差距 / 最易誤讀的一句 / 冷靜版會長怎樣（最有用的一段）/ 送 vs 等 vs 改寫的明確建議

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

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ClaudeAI·2026-05-14

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。

SAMPLE4 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

Claude 對整個 codebase 做架構 review

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

Claude 對整個 codebase 做架構 review

上傳 repo、Claude 給出 architectural map + 優先改善 5 件 + 引用檔案路徑

SAMPLE3 段式輸出：架構地圖 / Top 5 改善（含 file:line + code + 工時 + 風險）/ 不要動的 2-3 件事

決策備忘錄 1-pager · 給 CEO

TUTORIAL／Claude

決策備忘錄 1-pager · 給 CEO

給 CEO / BoD / VC 的一頁決策備忘錄。把你 30 頁的分析壓縮成一頁能在會議前 5 分鐘看完的清晰文件。Amazon PRFAQ / McKinsey SCQA 風格。

SAMPLE產出 1 頁 Markdown / Word 備忘錄、6 個段落順序結構化、BLUF 第一句就看到結論、表格比較 3 個選項、每個 claim 有 [Source] 標註、結尾明確問「你要對方做什麼」。11pt 印出來剛好一張 A4。

產品 PRD 草稿 · 一頁 Spec

TUTORIAL／Claude

產品 PRD 草稿 · 一頁 Spec

Product Requirements Document 第一版。3 句話問題陳述 → 5 個 user stories → API contract → 成功指標。工程師看了可以直接開工的 spec。

SAMPLE產出 1 頁 Markdown PRD、結構化 6 段、user stories 按 P0/P1/P2 排、API contract 工程師能看懂、success metrics 具體可測、open questions 列明要決定的事。可直接開會討論、不用再大改。

電商商品文案批次產出 · 30 件

TUTORIAL／Claude

電商商品文案批次產出 · 30 件

給 Claude 30 個 SKU 的基本資料（名稱、品類、賣點、材質），一次產出 30 組「標題 + 賣場摘要 + 3 個 bullet feature + 詳情段落」— 小品牌上架效率 10 倍。

SAMPLE產出 30 組完整商品文案、格式統一可批次上架、標題優化目標平台搜尋、bullet 強調好處不是規格、段落有掃讀優化、整體語氣跟品牌故事一致。Copy-paste 到 Shopify / 蝦皮後台即可上架。

TUTORIAL／Claude

STAR 面試答案庫產出

給目標職缺 JD + 你的 5 個實際工作事件，Claude 產出 5 組 STAR 格式的面試回答 — 面試前一晚準備、腦袋裡預演。

SAMPLE產出 5 組 150 字 STAR 答案、每組都連結到 JD 的特定需求、Action 段全用「我」不用「我們」、Result 有具體數字、Tie-back 收尾把經歷包裝給那家公司想聽的樣子。背熟後面試回答流暢。

TUTORIAL／Claude

季度自我檢討文件 · 主管級

給 Claude 你過去 90 天的郵件 / 會議筆記 / Slack 訊息摘要，它產出一份「季度自我檢討」— 成就、失敗、學習、下季目標。績效考核前 30 分鐘搞定。

SAMPLE產出 600-800 字季度檢討、六段結構清楚、Accomplishments 都有具體數字、Struggles 段誠實但不自貶、Next Quarter 承諾可量測。可直接貼進公司 review 系統或 1:1 文件。

TUTORIAL／Claude

客戶投訴專業回信

客訴信進來、你 5 分鐘要回覆。Claude 用「同理 → 擔責 → 具體補償 → 預防」四步驟框架產出回信 — 客戶覺得被聽見、不會升級到 Google 1 星。

SAMPLE產出 150-250 字回信、4 段式結構、引用客訴原話讓對方感覺被讀過、具體補償有明確 deadline、預防措施 1 句話說清楚。客戶收到會覺得「這家有在乎」— 95% 會撤回負評。

TUTORIAL／Claude

Podcast 訪談提綱設計

給 Claude 來賓 bio + 節目主題 + 你想挖的角度，它產出完整 60 分鐘訪談提綱 — 15 個主問題 + 預備追問 + 開場 / 結尾設計。

SAMPLE產出完整 60 分鐘提綱、15 個主問題 + 追問、每題附「為什麼問」的心理學註解、有明確 Act 結構、結尾有 signature sign-off question。你照著讀就能錄出一集有深度的訪談。

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