好久沒更新了，抱歉各位。 最近在製作Headless CMS，想要把WordPress的後端跟前端分離。 讓AI來處理前端頁面的設計，那因為設計需要規範，所以我這邊做好了一個規範的範本。 它可以用在以下幾個範圍： 1. 你要做網頁設計的時候使用 2. 你要做一般視覺設計也能使用 3. 想不到了，可以在下面留言告訴我 你只需要下載這個指令 把它貼到你慣用的AI，例如Gemini、Claude、ChatGPT都可以，他就可以幫你生出好看的範例。 記得要打開畫布功能，例如Gemini 就要打開Canvas。 Peace ❤️

報價的時候，客戶都會跟你要作品集。 但他們不會告訴你，其實...他們看不太懂。 好像沒有人這麼跟你說過齁？？ 早期，我也覺得作品集很重要。 花大把時間整理，熬夜排版，深怕漏掉任何一個細節。 結果，當我滿心期待地把報價單跟作品集一起寄出後... 要嘛，石沉大海。 不然就是那句最經典的：「不好意思，我們再看看喔。」 然後，就沒有然後了。 X！ //////// 所以問題到底出在哪？ //////// 其實這件事，多年後我才搞懂。 我超希望早年就有前輩可以教我這件事... 作品集，本質上是個「無效的溝通工具」。 它只能看到「結果」， 卻完全沒解釋你的「思考邏輯跟想法」。 客戶看不懂你熬了多少夜、搞定多少難題，他只看到一堆漂亮的成品。 當他看不懂價值，就只能用他唯一懂的標準來衡量你：「價格」。 這就是為什麼多數接案者撐不久的原因，啊你只會比價啊！ 除了比價，沒有提供任何讓客戶判斷「你很珍貴」的依據。 //////// 一切從「無聊」開始的轉變 //////// 剛開始，有陣子沒什麼案子 我就開始寫文章、拍影片，分享一些過去專案的心得。 我發現，當我不再只是「展示」我的成品， 而是說明我如何解決問題/看待一件事情的思路時... 一切都變了。 那些只想找便宜工具人的客戶，自動消失了。 我不用再陌生開發，四處碰壁 取而代之的，是會認真看完我的內容，然後主動來說「我就是要找你這種顧問」的人。 我才意識到： 客戶真正買單的，從來不是你的技能，而是你解決問題的獨特觀點 以及那份觀點帶來的「信任感」。 //////// 真的是這樣嗎？ //////// 但，其實我那時候並沒有意識到客戶為什麼主動上門這件事 而是有天我在研究行銷策略，在 HubSpot 的官方部落格裡翻資料。 他們分析過上千個成功案例，但我發現他們幾乎不談 Portfolio。 他們談的是 Case Study (案例研究)。 其中一篇文章的核心觀點，根本一語驚醒夢中人！ 一份有說服力的案例研究，重點不是你用了多酷的技術， 而是你如何清晰地講述一個客戶的『成功故事』。 而一個好的故事，只需要包含三個重點： - 挑戰 (The Challenge)：客戶當初面臨什麼困境？or 你看到了什麼案例？ - 解決方案 (The Solution)：你提出了什麼策略來應對？or 你的觀點是什麼？ - 成果 (The Results)：你的策略，帶來了哪些可量化的改變？ or 為什麼你認為這樣做可以更好？ //////// 寫案例的目的 證明你是可以被信任的人 //////// 一個好的案例研究，本質上就是在講一個「價值轉變」的故事。 它完美地展示了你的思考過程，建立了信任感 也給了客戶一個清晰的理由，去選擇「比較貴，但比較好」的你。 我知道，你可能會覺得，靠邀，阿這要怎麼開始？？ 別擔心，我有個好東西可以幫助你從零開始， 下面這段「案例研究生成指令」，把它存起來。 下次做完案子，別急著更新作品集 花 30 分鐘，用它寫一篇 500 字的案例研究。 它的價值，絕對超過你花 3 天美化的作品集。 點我下載 👇 https://docs.google.com/document/d/1T6rtButA3ysAeWE2gsFwDfLc3LSNuTbU1ZJp3Nhd7Zg/edit?usp=sharing PS： AI寫出來的東西，你還是要自己潤飾過喔！

歡迎加入「一人事業 AI 實驗室」，我是 Gary。 很高興你能來到這裡，這代表你已經準備好要進化你的事業了。 在我們開始深入探討各種 AI 工具與商業模式前， 請花兩分鐘完成你的首次簽到，這能幫助我以及所有社群成員更了解你的需求。 請留言分享以下三點： 1. 你的專業背景？ (例如：我是有 5 年經驗的 UI 設計師) 2. 你的進化路徑？ (你目前比較傾向路徑一「強化接案」，還是路徑二「轉型課程」？) 3. 你的工作模式？ (分享一張最能代表你工作狀態的照片) 我的範例： 我是 Gary，一位創業多年的整合行銷接案者。 我目前正走在路徑二上，並且不斷透過 AI 優化我的事業系統。 期待看到你的自我介紹嘿！

azuma520/Prompt-Scribe: 一個遵循兩階段混合式架構的 AI Prompt 標籤管理與分類系統 Prompt-Scribe 是一個以 語意理解、資料結構化與提示詞優化 為核心的專案。它將資料處理、語意分析、與 API 服務整合成一個可持續擴充的系統，目的是建立出能被 LLM 有效使用的 提示詞知識庫，未來希望能發展智能生成介面(規劃中)。 目前系統包含三大核心層級： 1. Stage 1 — Data Pipeline處理與整理提示詞資料，建立多層標籤關聯與語意權重結構，並以 SQLite / Supabase 儲存為語意資料集。 2. Stage 2 — Smart API使用 FastAPI 架構，提供搜尋、推薦、與語意生成端點，整合 Redis 與記憶體快取以提升查詢效能。 3. Spec-Kit 協作層採用 SDD / Spec Kit 流程，由 AI 與開發者共同維護規格與測試，自動生成 API contract、測試與文件，確保版本穩定性。 ⚙️ 技術重點 - 🧩 後端框架：FastAPI + Pydantic - 🧠 資料層：Supabase / SQLite（具備遷移工具） - ☁️ 部署支援：Docker、Railway、Vercel

問對問題，才能取得信任 我準備了一個可以直接讓你在會議中使用的表格，你可以拿去用。 避免你忘記問關鍵問題 免費拿去用👇 https://claude.ai/public/artifacts/c8aa0908-cd7b-41f5-afd9-b5a8f52d99e2?fullscreen=true 原文 連結在這裡 https://www.threads.com/@881freelancer/post/DPyD1EiEvE1?xmt=AQF0XBAPaYvE6SzcuvWTAmsy2UuY82XiVCAcNnozh0CdgQ