PROMPTS
1346 組原創與策展 AI 提示詞，涵蓋圖像、影片、音樂與教學。可依工具、情境與難度篩選，查看各篇的說明與示例。
篩選展開收合
Claude Code 後端架構師 Subagent：API 契約先行 + 微服務邊界設計
把一個資深「後端架構師」子代理裝進 Claude Code，用契約先行（contract-first）與領域驅動設計來切服務邊界、設計 REST/GraphQL/gRPC API，並從第一天就把韌性與可觀測性納入架構。
Claude Code 效能工程師 Subagent：抓瓶頸、量影響、給最佳化
把一個專職「效能工程師」子代理裝進 Claude Code，針對剛寫好的功能做 profiling，找出 N+1 查詢、記憶體洩漏、慢 API 等瓶頸，按影響分類並給出附 before/after 的最佳化建議與基準估計。
Claude Code Hook 食譜：每次編輯後自動格式化＋lint（PostToolUse）
用一段 PostToolUse hook，讓 Claude Code 每次 Edit/Write 完檔案就自動跑 formatter（Prettier/Black/gofmt）＋linter，把「格式不一致」這件雜事從你的 code review 裡永久移除。
Claude Code Hook 食譜：PreToolUse 攔截危險 bash（rm -rf／fork bomb／curl|sh）
掛一個 PreToolUse Bash hook，在 AI 執行 shell 指令「之前」就攔下 rm -rf、fork bomb、curl|sh 這類毀滅性命令——連 --dangerously-skip-permissions 都擋得住的最後一道安全網。
Claude Code Hook 食譜：Stop 事件桌面通知＋音效（跨 macOS／Linux／Windows）
掛一個 Stop hook，讓 Claude Code 一跑完就跳桌面通知＋播提示音。你可以放心去開別的視窗做事，AI 完工會自己叫你回來，不用一直盯著終端機。
Claude Code 自訂狀態列產生器（cc-statusline 模式）
用一行 npx 指令替 Claude Code 產生資訊豐富的終端狀態列，顯示目前目錄、Git 分支、模型、context 用量進度條、即時花費燃燒率與用量重置倒數，並串接 ccusage 即時統計。
Claude Code Output Style 救回術：SessionStart Hook + Marketplace
Claude Code 砍掉內建 output style 後，用 SessionStart hook 把自訂回應風格（語氣／格式／規則）自動注入每個 session，並用本地 marketplace 管理、啟用、套用多套風格。
Superpowers：腦力激盪→計畫→真·TDD 的 Claude Code 技能框架
把 obra/superpowers 的「規格優先＋真紅綠 TDD」開發紀律搬進你的 agent：先腦力激盪釐清需求、再拆 2-5 分鐘的可驗證任務、最後嚴格走 RED-GREEN-REFACTOR，並用 subagent 兩階段審查。
Agent OS：把 codebase 標準萃取出來、自動注入 AI agent
借 buildermethods/agent-os 的三層架構（Standards / Product / Specs），讓 AI 先掃你的 codebase 萃取既有慣例成文件化標準，之後每次寫 code 自動注入，不必每次重講一遍規則。
AGENTS.md 起手式：minimal 與 advanced 兩種範本（給 Codex／任何 agent）
取自 Ischca/awesome-agents-md（CC0）的兩款 AGENTS.md 範本：minimal 是五行就上路的最小檢查清單，advanced 含環境/測試/慣例/安全/範例任務五大區塊。讓 AI 編碼 agent 一進專案就知道規則。
Next.js App Router 專案的 AGENTS.md／CLAUDE.md 規則範本
把 awesome-cursorrules 的 Next.js App Router 規範改寫成一份可直接放進專案根目錄的 AGENTS.md／CLAUDE.md，讓 Claude Code、Codex、Cursor 寫 Next.js 時自動遵守 Server Components 優先、檔案式路由、TypeScript 與效能慣例。
FastAPI 生產級分層架構的 AGENTS.md／CLAUDE.md 規則範本
把 awesome-cursorrules 的 FastAPI 生產架構規範改寫成一份強制 Router→Service→Repository 分層、薄 handler、防腐層、冪等性的 AGENTS.md／CLAUDE.md，讓 AI 寫 Python 後端時自動拒絕反模式。
Go 後端可擴展性的 AGENTS.md／CLAUDE.md 規則範本
把 awesome-cursorrules 的 Go 後端可擴展性規範改寫成一份涵蓋慣用錯誤處理、context 傳遞、介面抽象、並行與觀測性的 AGENTS.md／CLAUDE.md，讓 AI 寫 Go 服務時遵守標準慣例與權衡分析。
Codex config.toml 實戰：審批模式 × 沙箱隔離 × 設定檔
用一份可直接貼上的 ~/.codex/config.toml 範本，把 OpenAI Codex CLI 的審批策略（approval_policy）、沙箱隔離（sandbox_mode）、推理強度與多組設定檔（profiles）一次設定到位，兼顧自動化效率與安全邊界。
Codex Skills 模式：裝技能包 + 自主實作迴圈（cc-sdd）
用 cc-sdd 的 --codex-skills 安裝把可重用技能（SKILL.md）按需載入 Codex CLI，並照搬它 /kiro-impl 的「每個任務換新實作者 + 獨立審查者 + 失敗自動除錯」自主執行迴圈，讓 Codex 一個任務一個任務穩穩推進。
Codex exec 非互動模式：把 Codex 接進 CI 自動化管線
用 codex exec 的非互動執行 + 受限沙箱，把 Codex CLI 接進 CI / 腳本流程，做修 lint、跑批次重構、自動修復等無人值守任務，並用 approval_policy=never 搭配 workspace-write 沙箱守住安全邊界。
用官方 skill-creator 互動式打造你自己的 Agent Skill
Anthropic 官方的 skill-creator：一個會「反問你需求、產出 SKILL.md、跑評測、優化觸發描述、打包成 .skill」的後設技能。教你用標準化的目錄結構與漸進式揭露（progressive disclosure）做出可重複使用的 Claude 技能。
用官方 mcp-builder 蓋一台「LLM 真的用得動」的 MCP server
Anthropic 官方 mcp-builder：把你的 API / 服務包成高品質 MCP server 的四階段工作流（研究規劃 → 實作 → 審查測試 → 寫評測）。涵蓋 Python(FastMCP) 與 TypeScript(MCP SDK)，重點在工具命名、輸入輸出 schema、可導向解法的錯誤訊息，以及用真實任務評測。
用官方 algorithmic-art 寫「可重現」的 p5.js 生成藝術
Anthropic 官方 algorithmic-art：先寫一段『演算法哲學』再用 p5.js 把它變成可互動的 HTML 作品。核心是 Art Blocks 式的 seeded randomness（同種子＝同畫面），搭配可調參數與種子導覽，讓你系統化探索流場、粒子系統等生成藝術，而非隨機亂撞。
OpenAI Codex 官方 AGENTS.md：大型專案怎麼寫給 AI 看的規則
拆解 OpenAI 官方 codex 倉庫真實在用的 AGENTS.md，學一個百萬行級專案如何把格式、測試、commit、模組大小、API 命名等「隊規」寫成 AI agent 看得懂、會照做的指令檔，並給你一份可直接套用到自己專案的繁中改寫範本。
AGENTS.md 標準起手式：一份能讓任何 AI agent 看懂的最小範本
agents.md 官方標準專案本身的 AGENTS.md，示範一份「最小但完整」的 agent 規則檔長怎樣——告訴 AI 開發時用 dev server 不要 build、依賴變動後重啟、用哪些指令跑 lint/test/build，附可直接改用的繁中範本。
Codex 迭代修復迴圈：review → repair → validate 自動把壞掉的程式/文件修到通過
OpenAI Cookbook 的 Codex 範例，把「修 bug／修過時範例」做成一個會自我迭代的閉環：先審查列出問題、再針對性修一份副本、然後跑驗證打分，沒過就把剩餘問題餵回去再修一輪，直到全綠或達上限。附三段可直接套用的繁中 prompt 範本。
GitHub Spec Kit：規格驅動開發四階段工作流（/specify → /plan → /tasks → /implement）
GitHub 官方開源的「規格驅動開發（Spec-Driven Development）」工具，用 /speckit.specify → /plan → /tasks → /implement 一條龍把模糊需求變成可執行規格，再由 AI 照規格產碼，治好「憑感覺寫（vibe coding）」的失控問題。
ai-dev-tasks：PRD → 任務清單 → 逐項實作的 AI 開發流（每次只做一個子任務）
用兩份 Markdown 範本（create-prd.md、generate-tasks.md）把「丟一坨需求給 AI」改成可控流程：先生 PRD、再拆成可勾選任務清單，然後一次只做一個子任務、做完停下來等你點頭再繼續。