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圖轉影角色一致性：用參考圖鎖住人物，影片不再「換臉漂移」
2026 是「圖轉影」之年——用一張角色定裝圖當 reference，讓 Sora 2 / Veo 3.1 生的影片人物前後一致、不走樣。
Seedance 2.0 × CapCut：手機直接生一支帶音效的短影音廣告
用 ByteDance Seedance 2.0（已內建 CapCut / 剪映、可餵多圖+音訊）在手機上生帶音效的 15 秒直式短影音廣告。
GPT Image 2：把一個概念變成清楚好懂的資訊圖表
GPT Image 2（2026 取代 DALL-E 3、文字渲染強）把一段說明變成乾淨、可放簡報 / 貼文的資訊圖。
Gemini 2.5 Pro：丟一張截圖，直接吐出「下一步該做什麼」
用 Gemini 2.5 Pro 多模態，把任何截圖（錯誤訊息 / 後台 / 報表 / 對話）變成具體可執行的下一步清單。
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」。
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。
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。
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。
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%。
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。
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。
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%。
系統 vuln scanner：分析架構、找攻擊鏈、估 time-to-compromise
不只是「列 CVE」— 找出弱點如何串連成攻擊鏈、估 AI-augmented attacker 攻破時間。對比 OpenAI Daybreak 概念、給小團隊用。輸入 Next.js + Supabase + Clerk 等技術描述、輸出 critical paths + 補丁排序。
AI 攻擊面 audit：看到 AI-augmented 攻擊者看到的你
2026-05 Google 威脅情報後寫的。AI hacking 從 nascent 變 industrial scale、商業 AI 模型挖出人類錯過幾十年的 zero-day。這個 prompt 攤開你能被攻擊的地方。
AI 取代風險自測：把工作拆成任務、每個打 1-10 分
2026 年 Cloudflare 砍 20% / BILL 砍 30% / Upwork 砍 24% 後寫的。job title 沒用、拆任務才有用。每個任務 AI vulnerability score 1-10 + timeline + 整體風險評等。