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Claude 提示詞集合｜AI 教學 / 腳本｜PromptCraft

HomeToolsClaude

TOOL · AI 教學 / 腳本

Claude

長文、程式碼、履歷、合成訪談、分鏡腳本。對結構化指令與角色設定理解最好，寫作偏人性化。

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58

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AI 教學 / 腳本

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35 角色 / 25 任務 / 一鍵打開 Claude。下拉選 / 滑桿 / 一鍵預設、即時組合 prompt、複製貼進 Claude。**免登入、不存資料**。

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Claude 專屬的實測 prompt — 點進看完整版本、變數與使用情境。

Claude Life OS Prime：把對話視窗變成 productivity dashboard

TUTORIAL／Claude 4.5 SonnetFEATURED

r/ClaudeAI·2026-05-14

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。

SAMPLE高度個人化的 productivity 教練體驗 — 上線 onboarding 後每日 check-in 給你 score card + 1 個具體 fix、週日週報抓 cross-day pattern、月底長期趨勢 + burnout 風險評等

MORE IN TUTORIAL

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5 個 6 月 stuck 下來的 Claude 每週 workflow

TUTORIAL／Claude 4.5 SonnetFEATURED

r/ClaudeAI·2026-05-14

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。

SAMPLE5 個 workflow 各自獨立的乾淨 output — proposal Word 文 / 會議紀要 + action items + follow-up email / 1→5 篇內容 / 週五回顧 + next-week 排序 / EOD 反思

7 個跨 model A/B 測過的 prompt 技巧（不是 vibes）

TUTORIAL／Claude 4.5 SonnetFEATURED

r/PromptEngineering·2026-05-14

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。

SAMPLEOutput 從「kind of works」升到「embarrassingly good」— 對複雜 review / critique / 創意生成任務最有感

TUTORIAL／ClaudeFEATURED

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。

SAMPLE產出重寫後的履歷 Markdown — 每段工作經歷都 rephrase 過對齊 JD 用語、關鍵字密度提升但不生硬、metric 換成對那家公司有意義的指標、ATS 友善格式（無表格、無圖）。直接另存 PDF 投履歷。

TUTORIAL／ClaudeFEATURED

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。

SAMPLE產出一篇有新聞文學質感的長文、開頭有具體場景不是摘要、中段保留 3 個以上受訪者原語引用、中間點出一個 tension、結尾 callback 開頭場景、讀起來像 New Yorker profile 而非 AI 合成文。

TUTORIAL／ClaudeFEATURED

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。

SAMPLE產出 400 字 About 頁文案、第一句話是具體場景不是口號、通篇第一人稱、結尾有明確的 invitation 給特定讀者。貼到網站 About 頁後預期提升信任度 — 配合 founder photo 轉換率可拉 10-15%。

Regex 翻譯機：用白話描述 → 給你正則 + 逐段解釋

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

Regex 翻譯機：用白話描述 → 給你正則 + 逐段解釋

不用記正則語法——用中文描述要匹配什麼，AI 給你 regex + 每段在幹嘛 + 測試案例。

SAMPLE一段正則 + 逐段解釋 + 該中/不該中的測試字串。

白話轉 SQL：描述你要查什麼，給你查詢語句

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

白話轉 SQL：描述你要查什麼，給你查詢語句

把「我想找上個月買超過 3 次的客戶」這種白話，轉成可執行 SQL + 解釋，附上你資料表結構就更準。

SAMPLE一段只用你給的欄位、可執行的 SQL + 一行說明。

費曼學習法：把任何難概念，講到 12 歲也懂

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

費曼學習法：把任何難概念，講到 12 歲也懂

用費曼技巧讓 AI 教你：先用大白話 + 比喻講清楚，再點出你最容易誤解的地方，最後給一個自我檢測。

SAMPLE一段大白話比喻 + 常見誤解 + 自我檢測題的教學。

決策矩陣：在兩三個選項間卡住時，幫你結構化想清楚

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

決策矩陣：在兩三個選項間卡住時，幫你結構化想清楚

把猶豫的選項丟給 AI，它幫你列關鍵考量、加權評分、點出你可能忽略的風險，給一個有理由的建議。

SAMPLE一張評分表 + 被低估的風險 + 一個有理由的明確建議。

冷 email 開發信：不像業配、讓對方願意回的 4 行模板

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

冷 email 開發信：不像業配、讓對方願意回的 4 行模板

寫給陌生對象的開發信：一句相關開場、一句痛點、一句具體價值、一個低門檻 CTA，避開「我們公司成立於…」的死亡開場。

SAMPLE一封 90 字內、開場講對方、CTA 低門檻、不像罐頭的開發信。

銷售頁文案：用 AIDA 把訪客從「滑過」變「下單」

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

銷售頁文案：用 AIDA 把訪客從「滑過」變「下單」

一鍵生整頁銷售文案骨架：抓注意的 headline、放大痛點、堆疊好處、處理疑慮、強 CTA，直接套你的產品。

SAMPLE一份含 headline / 痛點 / 好處 / 破疑慮 / CTA 的完整銷售頁文案。

廣告標題 ×10：一個產品一次生 10 個不同角度的 hook

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

廣告標題 ×10：一個產品一次生 10 個不同角度的 hook

臉書 / Google 廣告測試素材：一次生 10 個不同切角的標題（好奇 / 數字 / 痛點 / 反差 / 急迫…）拿去 A/B。

SAMPLE10 個標好切角、各 12 字內的廣告標題，可直接拿去 A/B 測。

YouTube 標題 + 縮圖文字：把 CTR 從 4% 拉到兩位數

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

YouTube 標題 + 縮圖文字：把 CTR 從 4% 拉到兩位數

一支影片生 5 組「標題 + 縮圖該寫什麼」，標題製造好奇、縮圖補資訊不重複，兩者合起來比單獨更想點。

SAMPLE5 組標題 + 縮圖文字配對，兩者互補、合起來最想點。

AEO 內容：寫出會被 ChatGPT / Perplexity 引用的段落

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

AEO 內容：寫出會被 ChatGPT / Perplexity 引用的段落

2026 流量新戰場是「被 AI 引用」。把你的主題寫成 AI 愛抓的格式：直接回答、結構化、有權威信號。

SAMPLE一段開頭就是可引用答案、結構化、含數據的 AEO 內容。

銷售異議拆解：客戶說「太貴 / 再想想 / 沒時間」怎麼接

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

銷售異議拆解：客戶說「太貴 / 再想想 / 沒時間」怎麼接

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。

SAMPLE針對每個異議的「認同→重框→軟收尾」自然話術。

Faceless 短影音腳本：30 秒抓住人、有 hook 有反轉

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

Faceless 短影音腳本：30 秒抓住人、有 hook 有反轉

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。

SAMPLE一張 Time / 旁白 / 畫面三欄的分鏡腳本，前 3 秒有 hook。

長文轉 X / Threads thread：一篇文章拆成會被瘋傳的串

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

長文轉 X / Threads thread：一篇文章拆成會被瘋傳的串

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。

SAMPLE一串編號好、第一則是 hook、每則一個點、結尾有 CTA 的 thread。

AI Agent 任務規格：把模糊需求變成 agent 能照做的明確指令

TUTORIAL／Claude / ChatGPT

AI Agent 任務規格：把模糊需求變成 agent 能照做的明確指令

2026 進入 agent 時代——這模板把「我想要 X」變成 agent 可執行的規格：目標、步驟、可用工具、完成定義、邊界。

SAMPLE一段逐步執行、每步回報、卡住給 fallback、達標才停的 agent 執行。

AI Code Review：貼一段 code，抓 bug + 安全 + 可讀性

TUTORIAL／Claude / ChatGPT

AI Code Review：貼一段 code，抓 bug + 安全 + 可讀性

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。

SAMPLE一份依四面向、只列真問題、每條附行號+原因+修法的審查報告。

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

個人品牌貼文批量：一個主題一次生 5 則不同角度的貼文

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。

SAMPLE5 則不同切角、各有強開場、符合你語氣的貼文。

會議記錄轉行動項：貼逐字稿，吐出「誰、做什麼、何時」

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

會議記錄轉行動項：貼逐字稿，吐出「誰、做什麼、何時」

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。

SAMPLE一份含決議、行動項表（負責人/任務/期限）、待確認問題的會議摘要。

Context Engineering：2026 拉開差距的不是咒語，是餵什麼料

TUTORIAL／Claude / ChatGPT / Gemini

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」。

SAMPLE一段只根據你給的 context 作答、缺料時主動點出缺什麼的回覆。

Prompt 串接法：大任務拆三步分開問，品質高一截

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

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。

SAMPLE先回一個拆好的子任務清單；最後把各步整合成一份完整交付物。

自我批判迴圈：先寫、再罵自己、再改，一個 prompt 拿三輪品質

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

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。

SAMPLE最終改寫版 + 一行「改了什麼」說明（中間草稿與批評不顯示）。

評分標準驅動法：先把「滿分長怎樣」告訴 AI，它就照著做

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

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。

SAMPLE一段已自評並把不到標處改掉的輸出。

Anti-Goal 三明治法：一句話讓 AI 不再犯它最常犯的錯

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

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%。

SAMPLE一段先在 <thinking> 內推 3 步、再給最終答案的回覆，且主動避開你指定的失敗模式。

XML 標籤結構化法：比 Markdown 少 28% 解析錯誤

TUTORIAL／Claude / ChatGPT

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。

SAMPLE一段嚴格符合你給的 schema 的 JSON、不夾雜任何多餘文字。

對比範例校準法：給「要」也給「不要」，一個負例勝三個正例

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

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。

SAMPLE一段語氣與深度貼近你正例、且避開反例毛病的輸出。

思維鏈鷹架：把「先想再答」變成固定 5 步，降 30% 自信錯答

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

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%。

SAMPLE一段先在 <reasoning> 內走完 5 步、最後才給結論的回覆。

「會用 6 個月以上」的 5 個 Claude 重複任務模板 — 3 條留存準則

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering·2026-05-14

「會用 6 個月以上」的 5 個 Claude 重複任務模板 — 3 條留存準則

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）。

SAMPLE5 個模板實際輸出：(1) Friday review 拿到誠實檢討 + 下週 top 5 + 該改的一件事 (2) Meeting follow-up 拿到 summary table 加可寄 email (3) 客戶報告 ready to paste (4) Monday b

真的有效的 5 個 prompt engineering 技巧（XML > markdown 28%）

TUTORIAL／ChatGPT / Claude / Gemini

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

真的有效的 5 個 prompt engineering 技巧（XML > markdown 28%）

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。

SAMPLE同樣 task：mega-prompt 出 cheerleading 式 mediocre 回應；加完 5 個技巧之後出 precise / qualified / no-hype / structured / 有 reasoning trail 的回應。Structured e

紅隊視角：3 個跨 model 都 work 的高 capability prompt pattern

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering (HackAPrompt 2.0 1st)·2026-05-14

紅隊視角：3 個跨 model 都 work 的高 capability prompt pattern

HackAPrompt 2.0 冠軍分享的 3 個 pattern — 把任務 frame 成 audit / 明示 abstraction 層級 / stage context 像 production。Claude / GPT / Gemini 三家都 work。

SAMPLEAI output 從 average tutorial 級跳到 production-grade — 命名、edge case、type hints、doc strings 全部上一個檔次；audit 段會出現「真正的答案」；production-shape 輸入測過、不會「測

AI Agent Harness Engineering：把 LLM 跟 deterministic 編排層分開

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering·2026-05-14

AI Agent Harness Engineering：把 LLM 跟 deterministic 編排層分開

Mitchell Hashimoto 提出的 "Agent = Model + Harness" 框架。88% 企業 AI agent 上不了 prod 不是 prompt 問題、是缺一層 deterministic 編排。4 個 CS primitive 不能跳：state machine / idempotency / DAG / DLQ。

SAMPLEAI agent 在 prod 穩定運行 — task 不會被 double-execute、信用卡不會被重刷、failed task 進 DLQ 給你看不是消失、agent 100% 受 harness 控制不自己亂跑

reClaim：把 frontier model 變成有 confidence score 的研究 agent

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering (tobs-code — github.com/tobs-code/prompts)·2026-05-14

reClaim：把 frontier model 變成有 confidence score 的研究 agent

每個 claim 給三軸信心分（A: 來源 / B: 反證 / C: 完整度）+ 4-tier 來源層級 + adversarial 自我打洞 + 4 種輸出模式。

SAMPLEStructured 信心評分 + 來源 tier 標註的答案、contradictions 不被平均掉而是攤開、有 adversarial 反證過、知道哪些可信哪些要 verify

通用決策 prompt：用「一年後會後悔什麼」逼 AI 給結論

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ChatGPTPromptGenius·2026-05-14

通用決策 prompt：用「一年後會後悔什麼」逼 AI 給結論

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」。

SAMPLE4 段結構化決策分析 — 專家是誰 + 他們看什麼 + 應該怎麼做 + 大部分人哪裡錯了 + ONE-sentence 結論（給你你需要聽的話）

CV writer ruleset：會反問你 STAR、不准用「dynamic team player」

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/PromptEngineering (Anbeeld — RESUME.md GitHub repo 作者)·2026-05-14

CV writer ruleset：會反問你 STAR、不准用「dynamic team player」

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。

SAMPLECV 帶 sharp 的成就導向 bullets（不是 responsibility list）、每個 role 至少 60% bullet 有數字或 qualitative anchor、零 weasel verb、符合目標市場 convention

語音便條 → 明日優先事項（含確認回合）

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ClaudeAI·2026-05-14

語音便條 → 明日優先事項（含確認回合）

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。

SAMPLE結構化日 / 週計畫、用你的語言寫的、模糊處被標 [CLARIFY]、明天第一件事一目了然

送信前 60 秒檢查：抓「明早會後悔」的訊息

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ClaudeAI·2026-05-14

送信前 60 秒檢查：抓「明早會後悔」的訊息

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。

SAMPLE4 段分析：意圖 vs 落地差距 / 最易誤讀的一句 / 冷靜版會長怎樣（最有用的一段）/ 送 vs 等 vs 改寫的明確建議

AI 開發逆轉：先請 AI 產 prompt、再寫 code（4 phase）

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

r/ClaudeAI·2026-05-14

AI 開發逆轉：先請 AI 產 prompt、再寫 code（4 phase）

不直接叫 AI 寫 code、先叫它把 vague goal 翻譯成 executable prompt 結構、再用結構驅動 code 生成。Phase 1 Intent → Phase 2 Structuring → Phase 3 Tool-Level → Phase 4 Implementation。

SAMPLE4 phase 完整輸出：Phase 1 簡短意圖 / Phase 2 5 段結構（subtask + constraints + success + tool-use + checkpoints）/ Phase 3 N 個 executable prompts / Phase

Claude 對整個 codebase 做架構 review

TUTORIAL／Claude 4.5 Sonnet

Claude 對整個 codebase 做架構 review

上傳 repo、Claude 給出 architectural map + 優先改善 5 件 + 引用檔案路徑

SAMPLE3 段式輸出：架構地圖 / Top 5 改善（含 file:line + code + 工時 + 風險）/ 不要動的 2-3 件事

決策備忘錄 1-pager · 給 CEO

TUTORIAL／Claude

決策備忘錄 1-pager · 給 CEO

給 CEO / BoD / VC 的一頁決策備忘錄。把你 30 頁的分析壓縮成一頁能在會議前 5 分鐘看完的清晰文件。Amazon PRFAQ / McKinsey SCQA 風格。

SAMPLE產出 1 頁 Markdown / Word 備忘錄、6 個段落順序結構化、BLUF 第一句就看到結論、表格比較 3 個選項、每個 claim 有 [Source] 標註、結尾明確問「你要對方做什麼」。11pt 印出來剛好一張 A4。

產品 PRD 草稿 · 一頁 Spec

TUTORIAL／Claude

產品 PRD 草稿 · 一頁 Spec

Product Requirements Document 第一版。3 句話問題陳述 → 5 個 user stories → API contract → 成功指標。工程師看了可以直接開工的 spec。

SAMPLE產出 1 頁 Markdown PRD、結構化 6 段、user stories 按 P0/P1/P2 排、API contract 工程師能看懂、success metrics 具體可測、open questions 列明要決定的事。可直接開會討論、不用再大改。

電商商品文案批次產出 · 30 件

TUTORIAL／Claude

電商商品文案批次產出 · 30 件

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。

SAMPLE產出 30 組完整商品文案、格式統一可批次上架、標題優化目標平台搜尋、bullet 強調好處不是規格、段落有掃讀優化、整體語氣跟品牌故事一致。Copy-paste 到 Shopify / 蝦皮後台即可上架。

TUTORIAL／Claude

STAR 面試答案庫產出

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。

SAMPLE產出 5 組 150 字 STAR 答案、每組都連結到 JD 的特定需求、Action 段全用「我」不用「我們」、Result 有具體數字、Tie-back 收尾把經歷包裝給那家公司想聽的樣子。背熟後面試回答流暢。

TUTORIAL／Claude

季度自我檢討文件 · 主管級

給 Claude 你過去 90 天的郵件 / 會議筆記 / Slack 訊息摘要，它產出一份「季度自我檢討」— 成就、失敗、學習、下季目標。績效考核前 30 分鐘搞定。

SAMPLE產出 600-800 字季度檢討、六段結構清楚、Accomplishments 都有具體數字、Struggles 段誠實但不自貶、Next Quarter 承諾可量測。可直接貼進公司 review 系統或 1:1 文件。

TUTORIAL／Claude

客戶投訴專業回信

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。

SAMPLE產出 150-250 字回信、4 段式結構、引用客訴原話讓對方感覺被讀過、具體補償有明確 deadline、預防措施 1 句話說清楚。客戶收到會覺得「這家有在乎」— 95% 會撤回負評。

TUTORIAL／Claude

Podcast 訪談提綱設計

給 Claude 來賓 bio + 節目主題 + 你想挖的角度，它產出完整 60 分鐘訪談提綱 — 15 個主問題 + 預備追問 + 開場 / 結尾設計。

SAMPLE產出完整 60 分鐘提綱、15 個主問題 + 追問、每題附「為什麼問」的心理學註解、有明確 Act 結構、結尾有 signature sign-off question。你照著讀就能錄出一集有深度的訪談。

Claude 履歷客製化：一份履歷投 10 間公司

TUTORIAL／Claude Opus 4.7

Claude 履歷客製化：一份履歷投 10 間公司

你有一份通用履歷、同時想投 10 間公司。Claude 幫你針對每家 JD 重新編排重點，不變事實。

SAMPLEClaude 回你三區：左邊是 3 句的 summary，第一句就寫“7 年 B2B SaaS 產品經理，主導三個 0→1 商用動額設並透過活化 funnel 與定全點謟聸全傳商單收入『天成長 8.3x 』”等要點，交廣告辦公體比又又小。工作經歷 bullet 一開始直接讓 J

Claude 程式碼審查助手：PR 合併前的質檢

TUTORIAL／Claude Opus 4.7

Claude 程式碼審查助手：PR 合併前的質檢

不是「幫我看這段 code」這種類似小朝六。一個動作拿到 PR 動規模、安全、性能、可讀性四個面向的評評。

SAMPLEClaude 給你一頁 review、規規矩矩加 4 個面向。正確性那邊他接出 2 個「必修」：你在跨 timezone 的邏輯裡用 new Date() 預設 locale，生產上會以 UTC 足誤；另一個是 rate limit 沒考慮並能取得請求，有 race condit

Claude 客服回信草稿：難搞信 10 分鐘搞定

TUTORIAL／Claude Opus 4.7

Claude 客服回信草稿：難搞信 10 分鐘搞定

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。

SAMPLE你會得到兩個版本：版本 A（較溫暖）開頭「謝謝您寫信來讓我們知道，由貪看得出來這次的經驗讓您很失望」→承認包裹碰撞是我們這邊誤標，已跟廚房舉報→「我們全額退款、並在週五前重寄一份新的」→結尾「您需要做的是等我們週五前的關櫢簡訊，裡面有退款收據與新包裹版本」。版本 B（冷靜簡潔）直

週檢討引導 Journaling：10 分鐘把下週想清楚

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

週檢討引導 Journaling：10 分鐘把下週想清楚

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。

SAMPLE一次丈問後 AI 回應範本：「這週你最挑戰的一次對話是哪個？花 30 秒重新感受那個場景，現在幫我數出身體哪三個部位最反應？…你提到肩重、拳頭緊、呼吸變涺——這是身體在替你記壽的情緒。在理智抵達前，身體已知道這件事跲踐到了你的哪個內在後陣？」——絕對不是「你這週覺得如何？」這種滑

提示詞優化器：把爛 prompt 改成好 prompt

TUTORIAL／Claude / ChatGPT

提示詞優化器：把爛 prompt 改成好 prompt

給 AI 你的爛 prompt，讓它變成結構化的進階 prompt + 告訴你為什麼。

SAMPLE輸入「打一張日本風的圖，要柔一點」，優化器輸出：「宅邸的恩居窗邊場景，晴朗下午四點半的藝術門柔光從柵水邊射入，木質地板有日光落下的不規則光斑，一塊班棉織肌理敷壊擺放，枉樹盆栽與皮件歷史小說在三寸處補足特寫距離—— 取景 85mm、f/2.0、采光自然光 —— Kodak Port

客戶訪談合成器：10 份訪談 → 3 個洞察

TUTORIAL／Claude Opus 4.7

客戶訪談合成器：10 份訪談 → 3 個洞察

給產品經理、創業者。把多份訪談的雜訊去掉，萃取共通模式與痛點。

SAMPLE10 份訪談輸入 → 三個核心洞察：(1) 貼紙的 7/10 反映設定流程不是抽象難懂，而是「不相信會有人改」的學習出來的免疫；(2) 高付費錯誤假設—使用者不是「付不起」而是「不愿意為這個結果付」；(3) Aha moment 在第三次使用時出現—實驗設計 onboarding

TUTORIAL／Claude Opus 4.7

會議錄音 → 三層結構化重點

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。

SAMPLE三層結構產出：【決議】Q2 下送金流切流通美元訂單到 Stripe、廣告預算以 CAC 為上限；【行動項】 @Guan 4/28 前出一份国外付款流程設計、@Mia 4/30 前完成 Stripe onboarding、司法介入 5/5；【懸而未決】是否產品語言要開英文版，待下週

Claude：分鏡表自動產生器

TUTORIAL／Claude Opus 4.7

Claude：分鏡表自動產生器

給主題、長度、平台，自動產出可直接給 Sora/Runway 的分鏡 + 提示詞。

SAMPLE「台中新婚夫妻節約裝潢」相關的 60 秒分鏡表：鏡頭 1 — 0:00-0:05 客廳闀械高角俯拍、字幕「節約 NT$40萬完成。」；鏡頭 2 — 0:05-0:12 夫妻兩人正面坐在沙發介紹；鏡頭 3 — 0:12-0:25 單項裝潢前後對比…...對應的 Sora promp

ChatGPT：短影音黃金 3 秒開場

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

ChatGPT：短影音黃金 3 秒開場

讓觀眾在前 3 秒停下滑動的鉤子公式。一條提示詞產出 10 個版本。

SAMPLE一次產出 10 版開場，模式更多元：「你知道 90% 的人第一個月就偵授了嗎？」、「我已經 3 天沒睡了——只為了發現一件事。」、「如果你的 IG 沒有這一個欄位……」等。每一個版本都配了 2-3 秒的帶入视覺提示，可直接 copy 貼到脚本檔。

AI 教學神器：把專業術語翻成阿嬤聽得懂

TUTORIAL／ChatGPT / Claude

AI 教學神器：把專業術語翻成阿嬤聽得懂

任何複雜概念，一鍵翻成三種難度的說明。寫教學內容、帶長輩用 AI 都好用。

SAMPLE對「量子纏結」產出三層版本：(1) 八歲版〔兩只讓座在個別盒子裡的小牽手娃娃，一個搖頭另一個也會跟著搖頭〕、(2) 非資工版〔兩個粒子一旦操作成特殊狀態後，不管分開多遠，對其中一個的測量會立刻決定另一個的狀態〕、(3) 專業版〔Bell 不等式驗證的非局域關聯...〕。三層都保留