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。
把「我想找上個月買超過 3 次的客戶」這種白話，轉成可執行 SQL + 解釋，附上你資料表結構就更準。
把猶豫的選項丟給 AI，它幫你列關鍵考量、加權評分、點出你可能忽略的風險，給一個有理由的建議。
把人物剪影和風景疊合的雙重曝光肖像，情緒 + 故事感強，適合頭像、封面、海報。
反 AI 完美感的趨勢——加底片顆粒、輕微失焦、不完美構圖，讓圖看起來像普通人手機隨拍的真實照片。
超寫實微距拍「不可能的主題」（水滴裡的銀河、花瓣上的城市）——Pinterest 存圖率高、競爭少的藍海風格。
寫給陌生對象的開發信：一句相關開場、一句痛點、一句具體價值、一個低門檻 CTA，避開「我們公司成立於…」的死亡開場。
一鍵生整頁銷售文案骨架：抓注意的 headline、放大痛點、堆疊好處、處理疑慮、強 CTA，直接套你的產品。
一支影片生 5 組「標題 + 縮圖該寫什麼」，標題製造好奇、縮圖補資訊不重複，兩者合起來比單獨更想點。
把客戶最常見的拒絕，各給一個不硬推、先認同再重框的回應腳本，話術自然、不像背稿。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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%。
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。
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%。
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）。
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。
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。
2026-05 Google 威脅情報後寫的。AI hacking 從 nascent 變 industrial scale、商業 AI 模型挖出人類錯過幾十年的 zero-day。這個 prompt 攤開你能被攻擊的地方。