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。
用 VoltAgent/awesome-claude-code-subagents（154+ 子代理、10 大分類、MIT）當選型目錄，學會挑對的子代理並用標準 YAML 格式裝進 Claude Code 的 .claude/agents/。
把 SuperClaude 開源框架的 /sc: 指令體系與認知 persona 機制濃縮成一份可直接套用的工作流提示，讓 Claude Code 從「一問一答」升級成有結構的開發流程（從腦力激盪到實作、測試、文件、版本控制全覆蓋）。
把 steipete/agent-rules 的三條核心 project-rule 策展成一份可直接當 slash 指令用的規則包：語意化 commit（12 種型別 + emoji、自動分拆 atomic commit）、6 個專業視角的 PR 審查、以及 5 Whys 根因分析。
借用 4 萬星的 awesome-cursorrules 思路，把「某個技術棧該怎麼寫」固化成專案規則檔，讓 Cursor / Claude Code / Codex 每次都照你的慣例產碼，而不是吐通用範本。
讓 Claude Code 掃描你的 repo，產出一份精煉、可驗證、200 行內的 CLAUDE.md 專案記憶檔——含 build/test/lint 指令、目錄結構、慣例、禁止事項，並把不該塞進來的東西改放到 skills 或 path-scoped rules。
把你每次都要重貼的 checklist 或多步驟流程，設計成一個自訂 slash command（.claude/commands/<name>.md 或現代的 .claude/skills），含正確 frontmatter、$ARGUMENTS 參數、用 !`cmd` 預先注入即時上下文（git diff、PR 內容），並用 allowed-tools 收斂權限。
讓 Claude Code 訪談你一個反覆手動的流程，再產出一個結構完整的 Agent Skill（SKILL.md），含 name/description/觸發時機/逐步指令/驗收標準/supporting references，並驗證能被自動觸發與 /斜線指令呼叫。
讓 Claude Code 幫你把一個 MCP server（資料庫、Notion、GitHub、自家 API…）接上，選對 transport 與 scope、用 .mcp.json 或 claude mcp add、安全處理金鑰與 OAuth，最後示範用 mcp__server__tool 工具與 @resource 把外部資料拉進工作流。
用 Plan Mode 的精神，讓 Claude Code 在改任何檔案前先交出一份結構化計畫（影響檔案、步驟、風險、驗收標準），你審查、修正、批准後才執行。避免 AI 一頭熱寫一堆你不要的東西。
強制 Claude Code 走嚴格的 紅→綠→重構 循環：每個行為先寫一個會失敗的測試（紅），跑給你看它真的失敗，再寫剛好讓它通過的最小實作（綠），最後在測試保護下重構。治 AI『直接寫 happy path、跳過邊界、測試造假』的老毛病。
把 Claude Code 從『看到報錯就亂改』導正成有紀律的 4 步抓蟲流程：先穩定重現 bug，再用最小化定位真正根因（而非症狀），寫一個會失敗的回歸測試，再做範圍最小的修復，最後跑全套測試證明修好且沒打壞別的。
讓 Codex 對你的 git diff 做一次有紀律的 code review：分三軌（正確性 bug／可簡化重用／安全）逐項列出，每個發現都標信心等級、給可貼的修正，並明確說「沒問題就說沒問題」，不無病呻吟。
強制 Codex 走「先寫出能重現 bug 的失敗測試 → 找根因 → 最小修改 → 同一測試由紅轉綠 → 跑完整測試確認沒回歸」的閉環，杜絕『改了但沒驗證』與『順手亂改一堆』。
讓 Codex 為一段沒有測試的既有程式碼補上特徵化測試（characterization tests）：先讀懂並記錄它『現在實際的行為』（含 bug 也照鎖），系統性覆蓋正常路徑＋邊界＋錯誤路徑，且絕對不修改被測程式。
讓 agent 自動把你的 Cursor 專案（.cursorrules、.cursor/rules、.cursor/mcp.json）盤點清楚，產出一份逐步遷移計畫，並生成對應的 CLAUDE.md 或 AGENTS.md、slash command、MCP 設定，讓你第一天就不會「比 Cursor 還笨」。
一份可貼進任何 coding agent 的 Definition of Done 模板，把『什麼叫做完』寫成 agent 必須逐項自檢的 checklist：行為符合驗收標準、tests / lint / typecheck / build 全綠（沒跑要說原因）、有風險的改動附 rollback、最後交一份『驗證故事』。杜絕「它說完成了結果一堆紅」。
不用記正則語法——用中文描述要匹配什麼，AI 給你 regex + 每段在幹嘛 + 測試案例。
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。
用費曼技巧讓 AI 教你：先用大白話 + 比喻講清楚，再點出你最容易誤解的地方，最後給一個自我檢測。
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。
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。
臉書 / Google 廣告測試素材：一次生 10 個不同切角的標題（好奇 / 數字 / 痛點 / 反差 / 急迫…）拿去 A/B。
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。