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。
不露臉短影音的完整腳本:3 秒 hook、中段價值、結尾 CTA,附旁白 + 畫面提示,直接拿去配 AI 影片。
把一篇長文 / 部落格 / 報告,重寫成 6-9 則的 X 或 Threads thread:第一則當 hook、每則一個點、結尾 CTA。
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。
經營個人品牌不用每天想梗——給一個主題,一次產 5 則不同切角(故事 / 觀點 / 教學 / 反差 / 互動)的社群貼文。
把雜亂的會議逐字稿 / 筆記,整理成決議、行動項(負責人 + 期限)、待確認問題,會後 30 秒交差。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
給 AI 你的爛 prompt,讓它變成結構化的進階 prompt + 告訴你為什麼。
把冗長的會議逐字稿濃縮成三個層次:決議、行動項、懸而未決。