Skip to content

PPromptCraftPrompt Studio

PR提示詞庫 TR熱門 TA主題 CO組合包 TO工具 LE教學 PL方案

中/EN 登入免費註冊

CONTACT

NEED A
PROMPT?

提示詞庫每週更新。有想看的工具、想解的題目、想客製的 prompt，寄信給我們。

promptcraft@prompt.luvai.net

NEWSLETTER · 週報訂閱

每週一期，新上架提示詞 + 模型測試心得。每封信底部都有一鍵取消訂閱。

Explore

提示詞庫
工具索引
免費 Generator
LRC 字幕產生器
對接工具總覽
Skills 技能庫
免費提示詞
視覺索引
Before/After 對照
組合包
標籤索引
本週熱門
內容路線圖
教學文章
AI 趨勢週報
工具對比
週報封存
投稿提示詞
訂閱方案
更新日誌

About

關於我們
常見問題
社群
公開營運數據
Developer API
聯絡我們
服務條款
隱私政策
退款政策
著作權與侵權通知

LUVAI 生態AI 情報站股譯 GUYI 台股一個帳號 · 點數全站共用

P© 2026 PROMPTCRAFT · ALL RIGHTS RESERVED

本站提示詞與教學為原創內容，引用第三方資源皆標明來源並取得授權。

提示詞庫

PROMPTS

368 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。

SEARCH

FILTERS2 active展開收合

01類型

全部368 AI 生圖98 AI 生影片70 AI 生音樂38 AI 教學 / 腳本162

02工具

全部工具 Midjourney24 Flux16 GPT Image 217 Ideogram 3.013 Recraft V37 Stable Diffusion1 Adobe Firefly 47

03情境

01電商／產品39 02品牌視覺42 03短影音／社群63 04辦公室效率8 05客服／客戶15 06求職／個人成長17

04難度

全部入門114 進階179 高階75

05價格

全部只看免費

100/368Results|工具 / Claude×只看免費×清除全部

Page 04/05（共 100 個）

TUTORIAL／Claude / ChatGPT / Gemini

Context Engineering：2026 拉開差距的不是咒語，是餵什麼料

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」。

SAMPLE一段只根據你給的 context 作答、缺料時主動點出缺什麼的回覆。

TUTORIALChatGPT

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

Prompt 串接法：大任務拆三步分開問，品質高一截

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。

SAMPLE先回一個拆好的子任務清單；最後把各步整合成一份完整交付物。

TUTORIALChatGPT

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）。

TUTORIALChatGPT

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。

◆ 關注新內容RSS feed·每週 email 摘要·隨機一個 →

Sora 2

12

Luma Dream Machine7

07BGM／配樂

16

08廣告 jingle／品牌音55

TUTORIALChatGPT

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。

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。

TUTORIALChatGPT

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。

TUTORIALChatGPT

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。

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

TUTORIALChatGPT

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

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

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

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

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）

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

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

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

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

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

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

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。

Claude 客服回信草稿：難搞信 10 分鐘搞定

TUTORIAL／Claude Opus 4.7

Claude 客服回信草稿：難搞信 10 分鐘搞定

面對恃怒客戶、投訴、退款要求。Claude 幫你寫不卑不亢、有同理心、但不隨便吐錢的回信。

SAMPLE你會得到兩個版本：版本 A（較溫暖）開頭「謝謝您寫信來讓我們知道，由貪看得出來這次的經驗讓您很失望」→承認包裹碰撞是我們這邊誤標，已跟廚房舉報→「我們全額退款、並在週五前重寄一份新的」→結尾「您需要做的是等我們週五前的關櫢簡訊，裡面有退款收據與新包裹版本」。版本 B（冷靜簡潔）直

週檢討引導 Journaling：10 分鐘把下週想清楚

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

週檢討引導 Journaling：10 分鐘把下週想清楚

自由工作者 / 創業者 / PM 適用。用問答法而不是填表法，逼出真實反省。

SAMPLE一次丈問後 AI 回應範本：「這週你最挑戰的一次對話是哪個？花 30 秒重新感受那個場景，現在幫我數出身體哪三個部位最反應？…你提到肩重、拳頭緊、呼吸變涺——這是身體在替你記壽的情緒。在理智抵達前，身體已知道這件事跲踐到了你的哪個內在後陣？」——絕對不是「你這週覺得如何？」這種滑

Page 04/05

← Prev 01 02 03 04 05 Next →