wen aidev 提供哪些開發服務？

提供品牌網站開發、AI 專案開發、後端 API 合作開發，以及 AI Chatbot 與企業自動化整合服務，技術棧涵蓋 React、AWS、Azure。

wen aidev 的部落格主要寫什麼內容？

主要涵蓋 AI Agent 技術研究、Claude Code 教學系列、Agentic Coding 工具比較（如 GSD、BMAD 框架）、現代軟體測試與 AI 實戰，以及免費開發資源分享。

如何聯絡 wen aidev 洽談合作？

可透過 Email（a87088@gmail.com）聯繫，也可以透過 GitHub、Facebook 或 LinkedIn 社群平台取得聯繫。

什麼是 Agentic Coding？wen aidev 有相關教學嗎？

Agentic Coding 是讓 AI Agent 自主撰寫、測試與除錯程式碼的開發方式。wen aidev 有完整系列文章，包含 GSD、Superpowers、Agent Teams 等熱門框架的比較與實戰教學。

AI 結構化提示詞／工單模板產生器

填區塊 → 即時生成乾淨 Markdown，存模板、一鍵複製、匯出 .md

免費線上 AI 提示詞模板產生器：自訂情境／問題／重現步驟等區塊，即時生成可直接貼進 Claude Code、ChatGPT 或 GitHub Issue 的結構化 Markdown。支援 Bug 回報、AI Coding Prompt、Feature Request 與 Claude Code 場景模板，可存入瀏覽器重複使用。

場景模板：

輸出語言：

Markdown 預覽

## 情境
- 在結帳頁按「送出訂單」後畫面沒反應，console 有 TypeError。

## 重現步驟
1. 進入 /checkout
2. 填寫收件資訊
3. 點「送出訂單」按鈕
4. 觀察 console 與 Network tab

## 期望結果
- 應成功建立訂單並跳轉到 /success

## 實際結果
- 畫面不動，console 顯示 TypeError: Cannot read property of undefined

## 環境
```
OS: macOS 14.4
Browser: Chrome 124
Node: 20.11.0
Next.js: 14.2.3
```

307 字元 · 23 行

什麼是結構化提示詞？為什麼 AI 工單模板要用 Markdown

結構化提示詞（Structured Prompt）是把一個問題拆解為固定欄位——情境、重現步驟、期望結果、環境——再用 Markdown 標題## 隔開的一種輸入格式。AI 模型（尤其 Claude Code、Cursor）對這種清楚分段的輸入理解更準，因為每個區塊等同於一個上下文邊界，讓模型精確定位「問題在哪、需要什麼答案」，大幅減少來回追問的成本。

和 GitHub Issue 格式對齊的額外好處是：同一份 Markdown 既能餵給 AI，也能直接貼進 Issue，讓協作者與 AI 都能一眼看懂。

如何用這個 AI 提示詞模板產生器：填區塊就即時生成 Markdown

從頂端的場景模板列選一個起點（Bug 回報、AI Coding Prompt、Feature Request 或 Claude Code）
右側填入每個區塊的內容；左側（桌機）或 Markdown tab（手機）即時顯示生成結果
可新增、刪除、拖曳排序區塊，或修改區塊標題
切換格式：條列（- 項目）、編號（1. 2. 3.）、程式碼（三個反引號）
一鍵複製 Markdown 或匯出 .md 檔案，直接貼入 Claude / ChatGPT / GitHub Issue

內建場景模板：Bug 回報、AI Coding Prompt、Feature Request、Claude Code

場景模板	預設區塊	適用對象
🐛 Bug 回報	情境、重現步驟、期望結果、實際結果、環境	工程師回報 bug、提 GitHub Issue
🤖 AI Coding Prompt	角色設定、任務說明、技術背景、程式碼、接受條件	給 Claude / ChatGPT 的編程任務
✨ Feature Request	目標、情境、接受條件、額外資訊	PM、設計師提功能需求
⌨️ Claude Code	任務說明、技術背景、接受條件、輸出格式	Claude Code / Cursor AI 工單

bug report 格式 markdown 怎麼寫？情境／重現步驟／期望結果／環境逐欄範例

標準 bug report markdown 包含四到五個區塊。以下是各區塊的推薦格式與範例：

區塊	推薦格式	範例內容
情境	條列（`-`）	在結帳頁按送出後畫面無反應
重現步驟	編號（`1.`）	1. 進入 /checkout 2. 填寫資訊 3. 點送出
期望結果	條列（`-`）	應跳轉到 /success
實際結果	條列（`-`）	頁面不動，console 有 TypeError
環境	程式碼區塊（```）	Chrome 124 / Node 20.11.0 / Next.js 14

結構化 prompt 工具 vs 一般 AI prompt generator 差在哪（對照表）

比較項目	一般 AI Prompt Generator	這個結構化工具
輸出結構	自由文字段落，AI 決定格式	你定義區塊 → 固定 Markdown 標題結構
用途	擴寫行銷文案、重新措辭	Bug ticket、AI coding task、feature request
格式控制	無，黑箱輸出	100% 由你控制：條列 / 編號 / 程式碼
模板重複使用	通常無儲存功能	localStorage 存多個命名模板
目標 AI 工具	通用	Claude Code、Cursor、GitHub Issue

把模板存進瀏覽器：localStorage 重複使用、一鍵複製與匯出 .md

所有模板資料儲存於 localStorage（key: wenaidev:prompt-templates:v1），無需帳號、不上傳伺服器。你可以儲存多個命名模板，下次直接從下拉選單載入。每次編輯也會自動暫存最後狀態（key: wenaidev:prompt-templates:last），重整頁面後自動還原。無痕模式或清除瀏覽器資料後模板會消失，建議重要模板匯出為 .md 備份。

常見問題 FAQ

這個 AI 提示詞模板產生器跟一般的 AI prompt generator 有什麼不同？

一般的 AI prompt generator（如 QuillBot、EaseMate）是「給一句話，AI 幫你擴寫成一段自由文字」，你無法控制結構。這個工具相反：你自己定義「情境／重現步驟／期望結果／環境」等區塊，每個區塊變成一個 Markdown 標題加條列，左側即時長出乾淨、可直接貼到 Claude、ChatGPT 或 GitHub Issue 的結構化 Markdown。它是所見即所得的結構編輯器，不是 AI 黑箱擴寫，輸出格式 100% 由你掌控。

為什麼寫 AI coding prompt 或 bug ticket 要用結構化 Markdown？

AI 模型（尤其 Claude Code、Cursor）對清楚分段的輸入理解更準。把問題拆成「情境、重現步驟、期望結果、環境」四到五個 Markdown 區塊，等於先幫模型分好上下文，能大幅減少來回追問。同樣的格式貼到 GitHub Issue 也讓協作者一眼看懂。Markdown 是 AI 與開發者工具的通用語言，純文字段落容易讓重點被埋沒。

產生的 Markdown 模板可以存起來下次再用嗎？

可以。工具把你自訂的區塊組合存進瀏覽器 localStorage，你可以命名並儲存多個常用模板（例如「我的 Bug 回報」「Claude Code 重構需求」），下次打開直接從下拉選單載入，不必重填格式。資料只存在你自己的瀏覽器，不會上傳，無痕模式下不保證保留。

區塊標題可以用英文輸出嗎？例如 ## Steps to Reproduce？

可以。介面是繁體中文方便你填寫，但右上的「輸出語言」切換可把每個區塊標題改成英文（## 重現步驟 ↔ ## Steps to Reproduce）。這對需要提交到英文 GitHub repo、或想用英文 prompt 餵 AI 的台灣開發者特別實用——用中文思考填寫、輸出標準英文工單。

每個區塊可以是條列、編號還是程式碼區塊？

三種都行。每個區塊有「條列 / 編號 / 程式碼」格式切換：條列輸出 `- 項目`，適合情境與期望結果；編號輸出 `1. 2. 3.`，適合重現步驟；程式碼會用三個反引號包起來，適合貼 error log、環境版本或設定檔。切換後左側 Markdown 即時重組，不用手動敲語法。

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