履歷不用從零開始寫
給求職者與轉職者的履歷、求職信優化提示詞。涵蓋履歷重點提煉、成就量化改寫、職缺關鍵字比對、Cover Letter 客製與 LinkedIn 摘要，可替換職位、產業、年資與目標公司變數。
履歷 Prompt 的難點是避免 AI 把經歷改得華麗卻失真。有效的寫法是把原始經歷、職缺關鍵字與目標職位一起餵入，要求量化成果、對齊 JD 用詞、砍掉冗字，而不是憑空生出漂亮句子。這頁涵蓋履歷改寫、求職信、LinkedIn 摘要與轉職敘事。
建議一次改一個區塊：先丟一段工作經歷請 AI 給三種改寫，再挑一種順成自己的語氣。提醒：AI 有時會加油添醋補上你沒做過的事，送出前逐句核對數字與事實；灌水的履歷或許過得了初篩，但過不了面試。
PROMPTS
先列出 12 組代表範本；完整清單可用提示詞庫篩選。
Suno 工程師思維：4 步驟做出不像 AI 的歌
Studio engineer 視角拆解 Suno 致命弱點（油炸 vocals、高頻 artifact）+ 4 步驟 DAW workflow + Suno Studio 修音 prompt
Claude Life OS Prime：把對話視窗變成 productivity dashboard
不是 chatbot、是 Notion AI + Motion + Atomic Habits 結合體。追蹤習慣 / 目標 / 能量 / 深度工作、自動分析行為 pattern、burnout 風險偵測。
5 個 6 月 stuck 下來的 Claude 每週 workflow
提案產生器 / 會議處理器 / 內容再利用 / 週五回顧 / 收工 reset — 試了 40 個只有這 5 個沒被丟掉、各省 30+ 分鐘 / 次。
7 個跨 model A/B 測過的 prompt 技巧（不是 vibes）
六個月在 Claude / GPT-4 / Gemini 上用人工 rater A/B 測 200+ prompt 後寫的。包含 persona+constraint stacking / anti-example / role reversal QA / cognitive scaffold / emotional priming / uncertainty CoT / steelman first。
5 個信任檢查單行 prompt（沒有 role-play）
一年的 role-play system prompt + 14-step framework 後總結：真正改變品質的是 5 個單行 prompt。沒有 role、沒有 markdown、沒有「you are an expert」。
Email 養成序列 · 7 封
新訂閱者 email 自動化 7 封序列 — 歡迎、教育、信任、社群、小產品、主產品、挽回。直接複製進 ConvertKit / Mailchimp。
履歷客製化 · 針對 JD
丟你原履歷 + 目標職缺 JD，Claude 幫你把履歷每一個段落「按那家公司的語言」重寫 — 關鍵字、metric、產業術語全對齊，ATS 通過率直接拉高。
訪談逐字稿合成故事
3 小時訪談錄音轉成 2000 字品牌故事 / 人物特寫 / 紀錄片腳本。Claude 會挑關鍵段落、保留原語氣、把碎片情節串成有弧線的敘事。
品牌 About 頁故事文案
品牌 About / 關於我們頁的殺手級文案。把「我是誰、為什麼開這店、相信什麼、誰該買」壓縮成 400 字、讀起來像人而不是公關稿。
一疊資料變研究包：重點卡＋自測題＋口述大綱（三件套讀書法）
把課本章節、講義、會議資料丟進來、一次生成三件套：重點卡幫你記、自測題幫你驗、口述大綱幫你講。適合考證照、讀書會導讀、新人教育訓練。已內建「只根據提供資料整理」的防編造規則；資料太長時分批餵、每批各生一包再合併最穩。
AI 旅遊行程不塞爆：預算、腳程、長輩、雨天備案一次餵齊（硬限制檢查法）
把預算、腳程、長輩同行、雨天備案全部變成「違反就重排」的硬限制、逼 AI 排出真的走得完的行程、每天附雨天備案與花費小計、排完再跑一次限制檢查表。適合家族旅遊、帶長輩出國。注意：營業時間與票價 AI 常記錯、已強制標「請出發前確認」、出發前務必自查官網。
AI 回答先過三道關：來源標註→自找反例→信心分級（三段自查法）
讓 AI 回答完不能直接交卷：先標每個關鍵句的來源類型、再自己找反例攻擊自己、最後逐條標信心等級並附查證方向。適合查資料、寫報告、做決策前的功課。誠實說：這不等於真的查證（模型不一定能上網查）、但能把不確定性逼出檯面、明顯減少一本正經的胡說。
先複製，再改成你的任務。
PromptCraft 的目標不是賣神奇咒語，而是把可重複的工作流整理成範本：看卡片、替換變數、再用免費產生器補細節。