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只要有一台電腦，再把幾段提示詞貼進 Claude，就能建立一套被動收入系統。 即使人在睡覺，產品仍會自動銷售、交付，收入也會持續進帳。 這種說法確實很吸引人。 但真正做過數位產品、內容經營或自動化的人都知道： 被動收入不是不用工作，而是把原本每次都要重做的工作，提前整理成能被重複銷售、交付與維護的系統。 Claude 可以幫你： * 分析適合發展的收入模式 * 比較不同數位產品的可行性 * 整理目標客群與產品定位 * 規劃內容變現漏斗 * 找出適合自動化的重複工作 * 建立90天與12個月執行路線 但它不能替你創造真實需求，不能保證有人購買，也不能憑空建立信任。 更不能因為它產出了一份漂亮的商業計畫，就代表這個計畫真的能賺錢。 這組輪播提供了6個提示詞，分別涵蓋被動收入規劃、商業機會、數位產品、內容變現、自動化及收入多元化。 方向沒有錯。 真正的問題是： 如果你把6個提示詞分開使用，很容易一次得到幾十個想法、五種商品與三條收入來源，最後卻沒有一個真正推出市場。 比較有效的方法，是把它們當成同一套系統的6個階段，按照正確順序執行。 先釐清：什麼才

最近看到一組很吸睛的內容。 封面寫著： 如果你有一台筆電和網路，Claude 就能成為你的收入來源。以下 7 個提示詞，可能幫助你每天賺到 500 美元。 每天 500 美元，換算下來，一個月大約是 15,000 美元。 看到這種標題，很容易產生一個錯覺： 只要把幾段提示詞貼進 Claude，AI 就會自動找到商品、替你完成內容，接著每天穩定產生收入。 但現實不是這樣。 Claude 可以幫你分析能力、發想商品、規劃內容、整理產品架構與縮短製作時間。 它不能替你保證： * 市場真的有需求 * 商品一定有人購買 * 內容一定能取得流量 * 顧客一定信任你 * 定價一定合理 * 每天都能成交 * 收入會自動持續 所以這 7 個提示詞真正有價值的地方，不是「保證日賺 500 美元」。 而是把原本模糊的問題： 「我能不能在網路上賣東西？

如果把一筆模擬資金交給 AI，讓它連續運作 22 小時，結果會怎麼樣？ 這次的測試從 2,500 美元開始。 22 小時後，儀表板顯示的結算餘額是： 8,750 美元。 相較於起始資金，增加 6,250 美元，模擬報酬率為 250%，期末餘額是起始帳戶的 3.5 倍。 這個數字已經扣除模擬交易費用，但畫面中的 200 美元訂閱費是另外計算，沒有直接從交易餘額中扣除。 乍看之下，這似乎是一台可以自動賺錢的 AI 交易機器。 但開始以前，必須先把最重要的前提說清楚： 這是一段模擬介面展示，不是真實帳戶的交易績效，也不是未來收益預測。 影片沒有證明有人真的把 2,500 美元投入市場，再從券商帳戶提出 8,750 美元。 它呈現的是一套

最近看到一套很有意思的 AI 多代理系統。 作者建立了 6 個分工不同的 AI Agent，讓它們像一間小型交易公司一樣協作： * ATLAS：掃描全球市場 * VEGA：分析價格與圖表 * ORION：追蹤新聞與事件 * LUNA：判斷市場情緒 * TITAN：控制交易風險 * NOVA：整合資訊並做出最後判斷 貼文中的結果非常吸睛： 6 個 AI Agent 全天運作，一個晚上完成 46 筆交易，模擬獲利 4,955 美元。 但在開始幻想讓 AI 自動賺錢以前，必須先看清楚圖片底部的小字： Self-reported result．Paper trading only 也就是說，這是作者自行回報的結果，而且使用的是模擬交易，並不是真實資金的券商成交紀錄。 原始貼文同樣說明，這是尚未經過獨立驗證的自述成果，

如果只看封面，很容易讓人產生一種印象： 「現在只要建立幾個 AI Bot，就能讓它們自動交易、自己賺錢。」 但這不是這組內容真正值得學習的地方。 因為原始貼文本身就特別標註，這項收益屬於當事人自行回報，並沒有經過獨立驗證，也不是貼文作者本人的實際交易績效。 在沒有看到以下資料以前，不能把這個數字當成可複製的投資成果： * 完整交易期間 * 券商成交紀錄 * 入金與出金紀錄 * 每筆交易成本 * 滑價與手續費 * 最大資金回撤 * 是否使用槓桿 * 是否排除失敗帳戶 * 是否只有挑出表現最好的一次結果 所以這篇文章不會教你如何用 AI 保證獲利。 真正值得拆解的是： 如何把一個複雜的研究流程，拆成 6 個有明確責任的 AI 角色。 這套架構不只可以用在交易研究。 市場調查、競品分析、內容企劃、商業決策，甚至每天的新聞整理，都能使用相同概念。 這不是 6 個會賺錢的 AI，而是 6 個分工角色 多數人使用 AI 時，

過去使用AI分析行情，通常得先截圖，再把圖片丟進對話，請AI判斷趨勢、支撐與壓力。 這種做法有兩個問題。 第一，截圖只呈現畫面中的有限資訊，AI不一定能讀到完整K棒、成交量與指標數值。 第二，每換一個商品、週期或參數，就要重新操作一次。需要檢查大量標的時，大部分時間都浪費在重複點擊上。 現在透過MCP，Claude可以取得TradingView資料，部分本機開源工具甚至能操作TradingView Desktop，切換商品、讀取K棒、加入指標、畫線、編寫Pine Script及執行回測。 不過，「可以操作」和「可以穩定獲利」是完全不同的兩件事。 網路示範裡出現的「一分鐘掃描200張圖表」「14秒找到6個合約」「83%命中率」或「獲利4,780美元」，只能視為特定設備、資料、條件與回測區間下的展示結果，不能當成所有人都能重現的績效。 Claude是怎麼連上TradingView的？ 目前大致有兩條路線。 第一種是TradingView官方推出的MCP Server。 截至2026年10月19日，TradingView的官方MCP仍標示為Beta，能讓Claude

想經營 YouTube，卻不想露臉，最大的問題通常不是缺少拍攝設備。 真正容易讓人卡住的是： * 不知道頻道該做什麼主題 * 想不到能持續發布的內容 * 寫出的腳本不適合用畫面呈現 * 標題與縮圖一直在講同一件事 * 發布影片後，沒有後續導流與變現設計 Gemini 可以協助處理這些工作，但要先修正一個容易誤導的觀念： Gemini 可以幫你規劃與加速製作，不代表它能保證頻道在60天內達到5萬訂閱或成功變現。 訂閱成長仍然受到選題需求、內容品質、發布頻率、觀眾留存、競爭程度與市場規模影響。 而且「5萬訂閱」並不是 YouTube 的營利門檻。 截至2026年10月15日，符合資格地區的創作者若要申請擴大版YouTube合作夥伴計畫，需達到500位訂閱者、最近90天發布3部公開影片，並取得過去12個月3,000小時有效公開觀看時數，或最近90天300萬次有效Shorts觀看。 要取得廣告與YouTube Premium收益分潤，門檻則是1,000位訂閱者，加上過去12個月4,000小時有效公開觀看時數，或最近90天1,000萬次有效Shorts觀看。YouTub

很多人用 ChatGPT 修圖時，都遇過同一個問題。 明明只是想清除路人、提升畫質，或稍微調整姿勢，結果背景確實改好了，照片裡的人卻像換了一張臉。 網路上開始流傳 /cleanup、/upscale、/poseonly 等簡短指令，看起來像是輸入一個指令，就能啟動特定修圖功能。 但要先釐清一件重要的事： 這些斜線指令不是 ChatGPT 官方內建的修圖指令。 單獨輸入 /identitylock，並不代表系統真的會啟用某種「身分鎖定模式」。它們比較像方便記憶的分類名稱，真正影響結果的，仍然是後面寫了哪些具體要求。 OpenAI 的官方建議也是：編輯既有圖片時，要明確說出哪些地方需要修改、哪些內容必須保持不變，並且一次先處理一項改動。 以下把這五個概念，改寫成可以真正拿去使用的完整提示詞。 一、清除背景中的路人與雜物 適合照片主體已經很好，只是背景太亂，或出現不相關人物的情況。 請編輯我上傳的照片，只移除主體後方的路人、雜物與干擾元素。 完整保留主要人物的臉部、五官、表情、髮型、膚色、身形、姿勢、

很多人把照片丟進 ChatGPT，只輸入一句： 「幫我修得專業一點。」 結果不是整張臉變了，就是背景走樣、衣服材質失真，甚至原本不想動的地方也一起被修改。 問題不一定是 ChatGPT 不會修圖，而是「專業一點」「自然一點」「好看一點」都太抽象。 ChatGPT 不知道你所謂的好看，是要： * 提高亮度 * 修正白平衡 * 移除背景雜物 * 改變服裝 * 延伸畫面比例 * 還是重新生成整張照片 目前的 ChatGPT Images 可以上傳既有圖片後，用文字描述需要修改的內容；也能利用選取工具標示特定區域。不過官方也提醒，實際修改範圍可能超出選取位置，因此提示詞除了要說「改什麼」，更要清楚交代「哪些地方不能改」。OpenAI Docs：Images in ChatGPT 以下整理 10 組可以直接套用的修圖提示詞。 使用時只要上傳照片，再把方括號中的內容換成自己的需求即可。 1. 專業人像精修 如果只說「

你可能看過這種說法： 「如果不懂 #、[]、--- 這些符號，就只用了 ChatGPT 10% 的能力。」 這句話有點誇張。 這些符號並不是 ChatGPT 的隱藏指令，也不會自動提升回答品質。真正有用的地方，是它們能替提示詞建立清楚的結構，讓 AI 更容易區分： * 哪些是任務 * 哪些是限制 * 哪些是參考資料 * 哪些內容需要替換 * 最後要用什麼格式回答 OpenAI 的官方提示工程文件也建議，可以利用 Markdown 標題、清單與分隔方式，標示提示詞中的不同區塊與層級。OpenAI Prompt Engineering 如果你平常只問一句簡單問題，其實不用刻意加入一堆符號。 但遇到改寫文章、分析資料、規劃內容或處理長篇文件時，以下 7 種寫法就很實用。 1. #：建立主要區塊 在 Markdown 中，# 代表標題。 你可以用它把提示詞拆成「角色、任務、限制、

經營 Instagram 最容易卡住的，往往不是剪輯，而是每天都要重新回答三個問題： 今天要拍什麼？ 開頭怎麼說，觀眾才願意繼續看？ 影片發布後，到底要改哪裡？ 很多人會直接問 ChatGPT：「幫我想 10 個 Reels 題目。」 結果通常是一串誰都能拍、與自己的受眾沒有太大關係的熱門主題。 問題不一定出在 ChatGPT，而是你沒有提供領域、受眾、目標、過往內容與限制。AI 缺少判斷依據，只能用最常見的答案填滿空白。 OpenAI 官方的提示原則也建議，與其堆疊大量繁瑣步驟，不如清楚說明希望達成的結果、成功標準、限制條件、可用背景與輸出形式。OpenAI 官方提示指南 以下七組提示詞，分別處理 Reels 製作流程中的不同問題。 1. 找出未來七天最值得測試的內容 如果只是請 ChatGPT 追熱門話題，它很容易列出已經被大量創作者做過的題目。 更有效的方法，是先說明自己的領域、受眾與目標，

以前想做一支動畫短片，通常得先處理腳本、角色、分鏡、配音、嘴型與剪輯。 現在，有些 AI 工具已經不再要求你逐項操作，而是把整套流程交給一個 AI Agent。 這次要介紹的 Anijam，就是一款主打「用對話製作動畫」的 AI 影片工具。 你只要描述想法、貼上腳本，或上傳一張圖片，它就能協助規劃故事、生成場景、製作角色動畫，最後把不同鏡頭組合成影片。 而且手機也能操作。 Anijam 和一般 AI 影片工具有什麼不同？ 這是影片中介紹的 AniJam 👇 https://www.anijam.ai/?src=ins/fidenghao 打開後就能體驗 AI 動畫生成功能！ 多數 AI 影片生成器的運作方式是： 輸入一次提示詞，產生一小段影片。 如果需要第二個鏡頭，

很多人使用 ChatGPT 的方式，還停留在「幫我整理」「幫我想幾個點子」「直接告訴我答案」。 這些功能當然有用，但也很容易得到一份看似完整、實際上沒有觸及核心的回答。 ChatGPT 真正有價值的地方，不只是替你節省打字時間，而是協助你看見： * 自己習慣忽略的假設 * 決策背後的盲點 * 問題真正的限制條件 * 與原本立場相反的證據 * 一再重複出現的行為模式 下面整理 10 組提示詞。 它們不一定會立刻給你舒服的答案，但可能讓你重新理解正在面對的問題。 1. 分析自己的思考方式 大多數人能看見自己的結論，卻不一定能察覺自己是如何抵達這個結論的。 你可以讓 ChatGPT 根據過去的對話，分析你的溝通模式、決策習慣與可能的盲點。 提示詞： 根據我們目前為止的對話，分析我的溝通模式。告訴我你觀察到的思考風格、做決定的方式，以及我可能沒有察覺的盲點。請區分「能從對話直接觀察到的內容」與「仍需要驗證的推測」，不要為了完整而過度解讀。 這類分析不一定全部正確。 比較好的使用方式，是把它當成一面鏡子，而不是對你個性的最終判決。 如果某個描述讓你特別