Claude Code 10組完整提示詞!教你如何自動整理檔案、分析帳單⋯零技術新手也OK
Claude Code 10組完整提示詞!教你如何自動整理檔案、分析帳單⋯零技術新手也OK

Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 編程工具,透過自然語言對話協助使用者完成軟體開發,最大優點在於,對於完全沒有技術背景的初學者,Claude Code讓使用者不須學習複雜的程式語言,只需輸入簡單的指令(Prompts),就能完成從個人品牌網頁、瀏覽器擴充功能到自動化工作流程等複雜任務。

字節跳動AI產品負責人 Zara Zhang 近日在 X 平台分享一份針對初學者的開發提案,公開10組完整提示詞範例,強調「只要會打字就能建立各種應用」,讓一般使用者能快速建立個人品牌、語言學習、檔案整理財務分析等多元場景。

Claude Code零基礎也OK!10 招解決生活與工作痛點

在使用Claude Code前, 需要具備Claude Pro、Claude Max 方案、Team 或 Enterprise 方案的高級帳戶,以及Claude Console 帳戶,免費版則不提供Claude Code功能

claude.ai的左側區塊,找到「</> Code」就能開始輸入提示詞。

1. 將履歷轉化為個人作品集網站

將靜態的 PDF 或 Word 履歷餵給 Claude,讓它幫你寫出一個精美、會動的網頁作品集。

提示詞範例:
「這是我的簡歷 [附加檔案]。請幫我建立一個乾淨、現代的個人網站來展示我的經歷。我喜歡 [參考網址] 的視覺風格,請嘗試模仿。我沒有任何開發經驗,請引導我完成每一步。」

▶這樣做:直接將履歷檔案拖入 Claude Code 的對話框,貼上指令,它會生成 HTML 檔案,點擊檔案就能看到作品集網站成果。

2. 開發語言學習瀏覽器外掛

製作一個能讓你在瀏覽網頁時選取單字,AI 就會自動提供解釋並存入生字本的功能。

提示詞範例:
「幫我寫一個語言學習用的瀏覽器外掛。當我在網頁上選取文字時,它要根據上下文顯示 AI 生成的解釋,並讓我存入個人單字表。請給我簡單、逐步的指令教我怎麼做。」

▶這樣做:Claude 會幫你寫好 manifest.json 等格式檔案,只需打開瀏覽器的「擴充功能」頁面,開啟「開發者模式」,並點選「載入解壓縮內容」選取該資料夾即可。

3. 健康數據習慣追蹤器

上傳體檢報告,讓 AI 根據結果為你量身打造一個健康紀錄 App。

提示詞範例:
「這是我的健康檢查報告 [附加檔案]。請根據結果,幫我建立一個簡單的每日習慣追蹤 App,協助我改善需要注意的部分,並加入『連續達成天數』功能。請用白話文解釋。」

▶這樣做:Claude 會幫你寫出一個網頁程式,你可以在上面勾選每天是否運動或飲水,數據會儲存在你的本機。

4. 自動整理亂七八糟的資料夾

如果你的下載資料夾或桌面很亂,讓 AI 直接進去幫你分類。

提示詞範例:
「我的下載資料夾很亂。請掃描並根據檔案類型與內容,將它們歸類到合適的子資料夾。移動前請先顯示你的計畫並徵求我同意。」

▶這樣做:在指令中提供資料夾路徑,Claude Code 會列出清單,輸入「y」確認後,它就會自動搬移檔案。

5. 會議記錄自動逐字稿

使用免費的 OpenAI Whisper 模型,在自己的電腦上把音檔轉成文字。

提示詞範例:
「在 [資料夾路徑] 有會議錄音。請使用 OpenAI Whisper 將每個檔案轉錄成文字,修正明顯錯誤並標註發言人。請教我如何設定,我是完全的新手。」

▶這樣做:Claude 會引導你安裝必要的工具(如 Python),然後幫你執行轉譯腳本,產出的文字檔會直接存在該資料夾。

6. 個人財務支出分析

上傳銀行帳單,AI 會幫你分析錢花在哪並畫出圖表。

提示詞範例:
「我把最近的對帳單和帳單放在 [資料夾路徑]。請分析我的支出模式,分類開銷,並建立一個簡單的視覺化儀表板。請全程引導我。」

▶這樣做:AI 會讀取 CSV 或圖片檔,並生成一個包含圖表的網頁儀表板,讓你一目了然。

7. 打造自己的 AI 辭典

打造一個專屬的 App,讓它用你喜歡的口吻,例如:白話、幽默,來解釋單字。

提示詞範例:
「幫我建一個個人字典 App。當我輸入單字,它要用 AI 生成輕鬆好懂的解釋與例句,並加入閃示卡(Flashcard)功能。請給我最簡單的操作指令。」

▶這樣做:這通常會是一個小型的網頁應用,可以隨時打開它輸入新學到的單字。

8. 將 YouTube 影片轉成文章

自動抓取 YouTube 影片的字幕,讓AI 抓逐字稿並重寫成一篇流暢的部落格文章。

提示詞範例:
「我想把這段影片轉成好讀的文章:[YouTube 網址]。請獲取逐字稿並重寫成邏輯清晰、吸引人的部落格貼文。我沒有開發背景,請代勞一切。」

▶這樣做:如何操作:Claude 會自動抓取線上內容並在對話框中直接輸出整篇文章,你只需要複製貼上即可。

9. 自動化繁瑣的重複任務

任何讓你覺得「手動做這個好煩」的事(如:批量改檔名、格式轉換),都交給它。

提示詞範例:
「我每天花太多時間在 [描述你的重複任務]。請幫我寫一個能自動化處理這個流程的東西。請用白話文解釋,並給我超清晰的執行說明。」

▶這樣做:Claude 會幫你寫一段簡短的腳本,以後只需要執行該腳本,幾秒鐘就能完成原本要花一小時的工作。

10. 讓 AI 採訪你找靈感

如果想動手做點什麼但沒想法,讓 AI 幫你挖出需求。

提示詞範例:
「我是想用 Claude Code 的新手,但不知道要做什麼。請採訪我。一次問我一個問題(共 10 個),幫我找出生活中能用 AI 解決的實際問題並提案。」

▶這樣做:跟AI一問一答,最後AI會根據你的回答,量身打造幾個最適合的開發計畫。

用「CLAUDE.MD」系統提示建立導師機制,讓AI說人話

除了單純執行指令,Zhang也建議非技術用戶自訂 「CLAUDE.MD」檔案設定系統提示 ,明確說出「我完全不懂編程」,並要求每個步驟都提供詳細指引、用白話解釋技術術語、在程式碼中加入詳細註解等。

若遇到需要 API Key (應用程式介面金鑰) 等進階設定,AI 也會提供手把手的教學引導。

例如寫出:「我完全不懂程式,請擔任我的導師。所有的技術名詞請用比喻解釋;所有的程式碼請附上中文註釋;請直接幫我執行所有可能的步驟,我只需要看成果。

CLAUDE.MD 系統提示會要求 AI 自動執行指令、主動開啟預覽連結,並在專案開始前研究現有技術方案,提供優缺點分析供使用者選擇。

值得注意的是,使用者在每個專案完成後,還能叫AI撰寫 「LEARN.MD」學習文件 ,用有趣的比喻解釋技術與執行更有可讀性與記憶點。

Zhang提供的 CLAUDE.md 提示詞範例如下:

重要提醒:如何與我協作

- 請記住我完全不懂技術,也不會寫程式。如果你需要我在我這邊執行某些操作(例如取得 API 金鑰),請給我非常清楚且詳細的逐步指示,假設我完全不懂且不知道自己在做什麼。
- 你不只是工程師,也是我的老師。請用通俗易懂的語言解釋技術術語(適當時使用比喻)。當你在執行某項操作時,請務必用平實的語言解釋你正在做什麼以及為什麼這樣做。
- 在所有產生的程式碼中加入詳細的白話註解。
- 透過解釋「原因」來協助我除錯,讓我能夠識別出錯誤推論或邏輯錯誤。
- 幫我執行所有指令。如果有我可以檢查的預覽(無論是連結或檔案),請務必自動為我開啟。
- 在每個專案開始時,請先深入研究現有的技術選項,了解其他人對每種技術的評價,然後用平實的語言向我說明各選項的優缺點,並請我選擇。
- 請多多使用 askuserquestion 工具來釐清我的需求。如果你對某件事不確定或需要我提供資訊,請不要猶豫直接詢問。
- 為每個專案撰寫一份詳細的 LEARN.MD 檔案,用平實的語言解釋整個專案。說明技術架構、程式碼庫的結構以及各部分如何連結、使用的技術、我們為何做出這些技術決策,以及我可以從中學到的經驗(這應該包括我們遇到的錯誤及如何修復、未來可能的陷阱及如何避免、使用的新技術、優秀工程師的思考與工作方式、最佳實踐等)。這份文件應該非常引人入勝;不要讓它聽起來像枯燥的技術文件或教科書。在適當的地方,使用比喻和趣事讓內容更容易理解和記憶。

延伸閱讀:OpenAI 推 Codex App 對槓 Anthropic:用一台 Mac 指揮整隊 AI 工程師,限時免費上線!

資料來源:Zara Zhang X

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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