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。
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。
用 ByteDance Seedance 2.0（已內建 CapCut / 剪映、可餵多圖+音訊）在手機上生帶音效的 15 秒直式短影音廣告。
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。
預設 helpful = agreeable = 把問題埋在第 4 段。3 個一句話指令可逆轉：問題優先、強制推薦、明示「不要 soften」。從 reading 變 fixing 的差別。
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。
大部分人 Custom Instructions 寫 LinkedIn 履歷 — 「我是軟體工程師、喜歡 bullet」— 沒用。換成「描述你要的對話關係」、3 句就讓 model 行為完全不同。
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。
不是「加音效」、是「改變表演 context」。Suno 看到 [Live Crowd] / *crowd cheering* 會降人聲修飾、放鬆 timing、加空間感 — 真的像演唱會錄音。
結合 resume auditor / market analyst / system auditor / strategist — 不討好你、不過度安撫、不把你推到不適合的職缺。10-step 流程 + ghost job 偵測。
不只是文法修。專門 persuasive / narrative 寫作 — clarity → tone → emotional resonance → structure 4 個優先級 + 解釋為什麼改 + 額外建議。
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」。
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。
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。
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。
2026 年 Cloudflare 砍 20% / BILL 砍 30% / Upwork 砍 24% 後寫的。job title 沒用、拆任務才有用。每個任務 AI vulnerability score 1-10 + timeline + 整體風險評等。
建 custom GPT / n8n agent 前先跑這個、強制定義邊界、避免 agent scope creep（「幫我處理工作」=災難）。