by bruce6731 | 8 月 1, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
前面四個步驟，我們已經完成需求整理、畫面拆解，以及提示詞撰寫。 接下來，不要急著重新生成圖片。 很多人在看到第一版圖片後，就不停按重新生成，希望 AI 自己畫出更好的版本。 但真正有效的方法，是先判斷這張圖片，最大的問題在哪裡。 第一版圖片不是最終成品，而是一張用來確認方向的草稿。 如果方向正確，就繼續修改細節； 如果方向錯了，就回到需求重新調整。 【圖 第一版圖片不是成品，而是用來確認方向（放置於此）】 用五個問題檢查第一版圖片 一、看得懂嗎？ 第一眼能不能知道圖片在講什麼？ 修改方向： >...
by bruce6731 | 7 月 29, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
前面兩個步驟，我們已經完成了兩件重要的事。 首先，我們先想清楚圖片的用途與需求； 接著，再把腦中的畫面拆解成一個個具體元素。 到了這一步，只需要把前面整理好的資訊，依序組合成一段完整的描述即可。 很多人以為提示詞越長越厲害，其實 AI 並不是在閱讀華麗的文字，而是在理解你提供的資訊。 因此，提示詞真正的作用，不是炫技，而是讓 AI 快速理解你的需求。 你可以把提示詞想像成一份圖片製作說明書，而不是一段神奇咒語。 圖 提示詞不是越長越好，而是越清楚越好 AI 真正想知道的是什麼？ 這張圖片要做什麼？先告訴 AI...
by bruce6731 | 7 月 28, 2026 | AI相關應用
每次遇到企業界的朋友，談到AI時，最常聽到的問題都是同一個。 現在到底哪一家AI最強？ 是ChatGPT、Claude、Gemini，還是最近又推出的新模型？ 這些問題當然可以討論，只是對多數企業來說，模型排行榜和公司能不能賺錢，中間還隔著很長一段距離。 科技公司關心的是模型能力、運算速度和技術突破，企業每天面對的卻是另一套問題。 訂單有沒有增加、成本能不能控制、員工效率有沒有提升、客戶是否願意繼續買單。 模型每隔幾個月就會更新，企業不可能每次都跟著重新調整方向。 真正需要先想清楚的，是公司目前最想解決哪一個業務問題。...
by bruce6731 | 7 月 27, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
前面兩個步驟，我們已經完成兩件重要的事。 第一，是把需求想清楚；第二，是把畫面拆解成具體元素。 接下來要做的，不是重新思考，而是把這些資訊整理成一段 AI 能理解的描述。 很多人把提示詞想得太複雜，以為一定要加入大量英文、專業術語或風格詞，AI 才能理解。 其實，大多數情況下，只要描述夠清楚，AI 就能理解你的需求。 因此，提示詞比較像是一份畫面說明書，而不是一段神奇的咒語。 【圖 提示詞不是越長越好，而是越清楚越好（放置於此）】 AI 最想知道什麼？ AI...
by bruce6731 | 7 月 27, 2026 | AI提示詞, AI相關應用
前一節，我們先把需求說清楚。 但知道要做什麼，還不代表 AI 就能畫出你想要的畫面。 因為 AI 看不到你腦中的想像，它只能根據你提供的描述去理解畫面。如果描述太抽象，例如有質感、高級感或有知識感，AI 很難判斷你真正想要的是什麼。 因此，下一步不是一直增加提示詞，而是把腦中的畫面，拆解成 AI 能理解的元素。 【圖 把腦中的想法，拆成 AI 看得懂的八個元素（放置於此）】 一、主體 先決定畫面的主角是什麼，可以是人物、商品、電腦畫面、知識卡片或一本書。主體越清楚，AI 越容易抓到畫面重點。 二、場景...
