BEFORE / AFTER
5 個案例看「懶人 prompt」跟「工程化 prompt」差多少 — 同樣的工具、同樣的 AI、不同的 prompt = 完全不同等級的產出。
a beautiful girl
AI 隨機決定年齡、種族、髮型、表情、光線、背景、藝術風格、構圖。結果通常是過度 saturated 的網美臉、塑膠感、雜亂背景。10 張裡有 1 張能看就燒高香。
editorial portrait of an east-asian woman in her late 20s, soft natural side-lighting from a tall window, shallow depth of field, kodak portra 400 film aesthetic, neutral expression, minimalist beige interior, --ar 4:5 --style raw --s 250
你會拿到:固定族裔 + 年齡帶 + 側光(不是頂光雜光)+ 淺景深(人像感)+ 底片色(不會塑膠)+ 中性表情(不會尷尬笑)+ 乾淨背景。一致性高 90%+、10 張有 8 張可用。
- ✓Subject 明確化:「a girl」→ 加 ethnicity + 年齡 + 服裝風格
- ✓光線指定:side-lighting from window,避免 AI 預設的硬光 / 過曝
- ✓鏡頭描述:shallow DOF + film stock,鎖定攝影風格
- ✓參數調校:`--ar 4:5` 直幅、`--style raw` 關掉預設美化、`--s 250` 提高 stylize 強度
sad song
Suno 抽到什麼曲風都可能 — 鄉村悲傷?電子悲傷?古典悲傷?也可能變成快板(AI 對「sad」的詮釋有時候很怪)。樂器組合、節拍、人聲性別全靠運氣。
ambient indie folk, melancholic, female vocals (breathy, intimate), 70 BPM, fingerstyle acoustic guitar, soft piano, subtle string pad, sparse drums entering at second verse, minor key, 4/4 time, reverb-heavy production, 2010s feel, [Verse] -> [Chorus] -> [Verse] -> [Bridge] -> [Chorus]
Suno 拿到:曲風確定(indie folk + ambient)、人聲性別 + 質地(女聲 breathy)、節拍(70 BPM 慢)、樂器層次(吉他先進、鼓副歌才進)、調性(小調)、製作風格(reverb)、結構(Verse-Chorus-Verse-Bridge-Chorus 標準)。一致性極高、抽到能用的機率 70%+。
- ✓Genre 鎖定:「sad」太抽象 → indie folk 是具體曲風
- ✓Vocals 描述:性別 + 演唱質地(breathy / intimate)
- ✓BPM 明確:70 = 慢板,避免 AI 拍快變不悲傷
- ✓樂器入場順序:副歌才進鼓 = dynamics arc
- ✓結構標籤:[Verse]/[Chorus]/[Bridge] 是 Suno 看得懂的歌曲段落
幫我寫一篇關於 AI 的文章
你會拿到 500 字的萬用模板:「AI 是現代科技的重要進展、改變了我們的生活、未來會更...」。沒有觀點、沒有具體例子、沒有針對受眾、沒有對某段強化。每個 ChatGPT 用戶這樣問都拿到差不多的回答。
You are an opinionated tech essayist writing for software engineers (audience: people who already know what an LLM is). TASK: Write a 600-word essay arguing **one specific claim**: that vector databases will be obsolete within 3 years because LLM context windows will be cheap enough to fit entire codebases. FORMAT: - Hook in first 2 sentences (provocative claim) - 3 supporting arguments, each with concrete numbers (token cost trends, context-window growth, real product examples) - 1 steelman counter-argument + my rebuttal - Closer that restates the claim with conviction CONSTRAINTS: - No marketing fluff like 'in today's fast-paced world' - No hedging like 'some might argue' — take a position - Use 1-2 sentence paragraphs for punch - Cite at least 2 real products/papers by name
ChatGPT 寫出一篇有觀點、有結構、針對特定讀者、有具體論據的 essay。可以直接 publish 到部落格、不需要重大編輯。其他人用同樣 prompt 跑出來的也會很像(一致性高)。
- ✓Role 設定:「opinionated tech essayist」→ AI 知道要有 attitude
- ✓Audience 限定:「軟體工程師」→ 自動跳過 LLM 基礎解釋
- ✓Task 具體:不是「寫 AI 文章」、是「論證 X 主張」
- ✓Format 明列:hook → 3 args → counter → closer 結構卡死
- ✓Constraints 反向列舉:明示「不要說 fluff」、AI 才不會塞萬用句
a castle
SD 預設可能跑出:模糊的 medieval generic 城堡、構圖在正中央、過曝陽光、artifacting、解剖怪異(多餘的塔、扭曲的窗戶)。沒指定 negative prompt 全都解鎖。
**Positive**: ancient stone castle on a misty cliff at dawn, gothic architecture with tall spires, dramatic side-lighting, low angle shot, cinematic composition with rule of thirds, atmospheric fog, by Caspar David Friedrich and Greg Rutkowski, highly detailed, sharp focus, 8K render **Negative**: blurry, low quality, jpeg artifacts, extra towers, deformed architecture, watermark, signature, oversaturated, lens flare, modern elements, plastic texture, cartoon, anime **Settings**: Sampler=DPM++ 2M Karras, Steps=30, CFG=7, Width=1024, Height=576
拿到具體風格(Friedrich 浪漫主義 + Rutkowski 概念藝術混搭)、構圖(low angle + rule of thirds)、品質(8K detail)。Negative 排除常見 SD 出錯(多餘塔、扭曲、卡通、低品質)。一致性大幅提升、可直接進 LoRA 訓練 / 商用。
- ✓雙欄結構:Positive 描述要什麼、Negative 排除不要什麼(SD 特有)
- ✓Artist mix:兩個藝術家混搭 = 風格 + 質感都鎖
- ✓鏡頭 + 構圖:low angle、rule of thirds 都是攝影術語、SD 認得
- ✓Sampler / Steps / CFG:精確控制 inference 過程,重現性高
a man running
AI 隨機決定:跑哪?跑多久?什麼鏡頭?什麼時段?什麼天氣?通常結果是普通跑步機畫面 5 秒鐘、無情節、無情緒。發 TikTok 沒人看。
A lone Asian man in his 30s jogging along a misty mountain trail at golden hour, wearing minimalist black running gear. Tracking shot from the side at hip level, camera moves with him at a steady pace. He breathes visibly in the cold air, focused expression, sweat catching the warm light. Shallow depth of field with the autumn forest blurred behind. 5-second clip, 24fps, cinematic 2.39:1 aspect ratio, color graded like 'The Revenant' (cold blues in shadows, warm gold in highlights).
Sora / Veo / Kling 拿到:主角細節(族裔 / 年齡 / 服裝)+ 場景 + 時段(golden hour 自動上色)+ 鏡頭(tracking shot from hip)+ 動作細節(呼吸可見、汗水反光)+ 構圖(淺景深)+ 規格(5 秒 / 24fps / 2.39:1)+ 色調(電影參考)。出來能直接當 TikTok hook。
- ✓主角描述:年齡 + 族裔 + 服裝 = 一致性鎖
- ✓鏡頭運動:tracking shot = 跟拍、hip level = 視角高度
- ✓動作細節:呼吸 / 汗水 = AI 加 motion 細膩度的線索
- ✓規格參數:5 秒 / 24fps / 2.39:1 = 影像工程語言
- ✓色調參考:「The Revenant」= 一句話 AI 知道你要冷色調
「After」版本你不用自己寫.
我們的 8 個免費 generator 就是把上面那些「改了什麼」全部都做好的 picker UI。 你選下拉 + 滑 slider、自動產生工程化 prompt。 不需要記住 30 個 Midjourney parameter、不需要查 Suno 結構標籤。