ChatGPT 與 Claude 撰寫爆款 YouTube 腳本的 Prompt 指令庫
很多創作者會問：「到底該用哪一個？」答案不是二選一，而是分工。
實務上的最佳工作流是：用 ChatGPT 發散選題與鉤子，用 Claude 收斂成完整腳本，最後再回到 ChatGPT 做 A/B 標題測試。
二、爆款腳本的底層結構：先懂公式，再寫 Prompt
你不可能用 Prompt 生成你自己都不知道長什麼樣子的東西。在進入指令庫之前，先建立一個共識：爆款腳本是有結構的。
2-1 音樂類影片的五種常見腳本骨架
骨架 A｜解密型（適用：歌曲解析、編曲分析）
鉤子 → 提出一個大家「聽得出但說不出」的現象 → 三層拆解（聽感／樂理／情緒）→ 回到聽感總結 → 引導重聽原曲。
骨架 B｜清單型（適用：器材推薦、技巧整理）
鉤子 → 承諾清單數量與利益 → 每項 30～60 秒（痛點→解法→示範）→ 隱藏版加分項 → CTA。
骨架 C｜故事型（適用：樂團史、創作幕後、歌手生平）
鉤子（拋出結局或反差）→ 時序鋪陳 → 衝突點 → 轉折 → 結果印證 → 情感收束。
骨架 D｜挑戰型（適用：創作實驗、AI 音樂、限時編曲）
鉤子（宣告規則與賭注）→ 過程紀錄 → 卡關 → 突破 → 成品播放 → 觀眾投票。
骨架 E｜教學型（適用：樂器教學、樂理入門）
鉤子（指出常見錯誤）→ 錯誤示範 → 正確觀念 → 分解步驟 → 練習任務 → 下一課預告。
當你的 Prompt 中明確指定骨架，AI 的輸出品質會立刻提升一個檔次。原因很簡單：你把它從「猜你要什麼」變成「填空」。
2-2 鉤子、情緒曲線與 CTA 的黃金比例
一支八分鐘的影片，建議的時間分配如下：
把這組比例寫進 Prompt 裡，AI 就不會寫出「開頭聊三分鐘自我介紹」這種災難。
三、ChatGPT 專用 Prompt 指令庫（實戰模板）
以下模板請直接複製使用，把〈〉內的變數換成你自己的資訊。每一個模板都經過結構化設計，包含角色、任務、限制與輸出格式四個要素。
3-1 企劃發想類 Prompt
模板 1｜選題生成器（一次給你 20 個選題）
你是一位專注於〈華語獨立音樂〉的 YouTube 頻道企劃總監，擅長找出「有搜尋需求但供給不足」的選題。
我的頻道定位：〈每週解析一首華語歌曲的編曲與歌詞結構〉
目標觀眾：〈25-40 歲，有一點樂理基礎，喜歡華語流行與獨立音樂〉
影片長度：〈8-12 分鐘〉
請產出 20 個影片選題，並遵守以下規則：
- 每個選題附一句 15 字以內的標題草稿
- 標註類型：【搜尋需求型】／【演算法推薦型】／【粉絲黏著型】
- 標註製作難度：低 / 中 / 高
- 標註「這支影片能解決觀眾的什麼具體問題」
- 避免與以下已發佈題目重複：〈貼上你的舊片清單〉
輸出格式：編號｜標題草稿｜類型｜難度｜解決的問題
模板 2｜系列企劃架構（一次規劃一整季）
請幫我規劃一個 8 集的 YouTube 系列企劃。
系列主題：〈華語流行音樂的十種編曲套路〉
單集長度：〈10 分鐘〉
更新頻率：〈每週一支〉
核心賣點：〈每集用一首歌示範一種套路，結尾給觀眾一個「聽歌練習」〉
請輸出：
系列總標題的 5 種版本
8 集的順序安排，並說明「為什麼是這個順序」（要考慮觀眾的學習曲線與留存設計）
每一集的核心案例歌曲建議（附理由）
系列專屬的固定開場與收尾模板（可重複使用）
第 1 集與第 8 集的完整大綱
3-2 腳本撰寫類 Prompt
模板 3｜完整影片腳本（含分鏡與配樂提示）
角色：你是擁有 200 萬訂閱的音樂類 YouTube 頻道主編，擅長把專業樂理寫成觀眾聽得懂的故事。
任務：撰寫一支 8 分鐘影片的完整腳本。
主題：〈為什麼〈擱淺〉的副歌聽起來這麼痛？〉
目標觀眾：〈有基礎樂理概念、喜歡華語流行的 25-40 歲觀眾〉
核心論點（全片只留一個）：〈轉調不是炫技，是把情緒硬生生推上去的手段〉
腳本骨架：〈解密型〉
結構要求：
- 0:00-0:15 鉤子（用「反直覺提問」開場）
- 0:15-1:00 承諾與鋪陳（告訴觀眾看完會學到什麼）
- 1:00-6:30 主體（三個段落，每段含一個音樂示範點）
- 6:30-7:30 反轉或補充觀點
- 7:30-8:00 收尾與 CTA
語言風格：
- 全口語、短句為主，單句不超過 25 字
- 專業術語出現時，必須緊接一句生活化的比喻
- 不使用「大家好」「歡迎回到頻道」這類開場
輸出格式：表格，欄位為
時間軸｜段落目的｜旁白文案｜畫面建議｜音樂／音效提示
模板 4｜開場鉤子量產（一次 10 種角度）
請為以下影片主題撰寫 10 種不同的開場鉤子，每種不超過 40 字。
主題：〈五個讓你吉他封閉和弦按不緊的真正原因〉
角度分配：
- 第 1、2 種：反直覺提問（例如「其實不是你的手指沒力」）
- 第 3、4 種：具體數字或數據
- 第 5、6 種：衝突或爭議觀點
- 第 7、8 種：情境代入（讓觀眾感覺你在說他）
- 第 9、10 種：懸念留白
輸出格式：編號｜角度類型｜鉤子文案｜建議搭配的畫面
最後請標註：哪一種最適合當作 YouTube Shorts 的開頭，並說明原因。
模板 5｜音樂示範段落腳本（含和弦與旋律走向）
請撰寫一段 90 秒的影片腳本，內容是示範〈如何用四個和弦寫出「遺憾感」的副歌〉。
要求：
- 旁白必須逐句標註對應的動作（示範、彈奏、停頓）
- 和弦進行請給出兩組對照：〈一組常見、一組反直覺〉
- 說明這兩組在和聲上的差異，用「情緒」而非「樂理名詞」描述
- 標註觀眾可能出現的疑問，並在腳本中預先回答
- 結尾給觀眾一個可以立刻在鋼琴或吉他上嘗試的小任務
輸出格式：
時間｜旁白｜示範動作｜和弦標註｜觀眾心裡可能的 OS
3-3 優化與改寫類 Prompt
模板 6｜口語化改寫（把書面語變成聊天感）
以下是我寫的腳本草稿，請幫我改寫成「對著鏡頭講話」的口語版本。
改寫規則：
- 刪除所有書面語連接詞（因此、然而、綜上所述）
- 每句話控制在 25 字以內
- 至少加入 3 處「直接對觀眾說話」的句子（你一定遇過、你想想看）
- 保留所有專業資訊，不得簡化或刪除
- 標註哪幾句適合加重語氣或停頓
草稿如下：
〈貼上你的草稿〉
模板 7｜節奏壓縮（砍掉廢話，提升留存）
以下腳本我認為太冗長，請幫我做「壓縮不減料」的處理。
規則：
- 總字數減少 25%，但不得刪除任何核心資訊
- 標出「這裡可以刪」的句子，並說明刪除理由
- 找出節奏最慢、最容易讓觀眾流失的三個段落，給出具體重寫建議
- 針對流失段落，各提供一個「插入懸念」的替代寫法
腳本：
〈貼上腳本〉
模板 8｜標題 A/B 測試生成器
請為這支影片產出 12 個候選標題。
影片內容：〈解析某首歌的轉調手法〉
主要賣點：〈讓觀眾學會聽出轉調〉
規則：
- 4 個走「好奇缺口」路線（讓人不點看不懂）
- 4 個走「明確利益」路線（讓人不點會虧）
- 4 個走「情緒共鳴」路線（讓人不點會痛）
- 每個標題不超過 28 個中文字
- 最後用表格評分：預期點閱率（1-10）、搜尋友善度（1-10）、留言誘發力（1-10）
四、Claude 專用 Prompt 指令庫（長文本與結構化寫作）
4-1 Claude 的長處與使用時機
Claude 在處理「長腳本」「系列一致性」「風格模仿」時表現特別突出。它的指令遵循度較高，比較不會在你說「只寫 300 字」的時候給你 800 字。因此在音樂類內容中，特別適合以下三種情境：
Claude 對 XML 標籤式的 Prompt 反應特別好。把指令拆成不同標籤，它的理解會更精準。
4-2 長篇腳本與系列企劃 Prompt
模板 9｜Claude 專用：風格學習 + 長腳本生成
<role>
你是一位專寫音樂紀錄型 YouTube 腳本的資深編劇，擅長把生硬的歷史資料寫成有畫面感的故事。
</role>
<style_reference>
以下是我過去三支影片的腳本，請先分析我的寫作特徵（句長、節奏、常用修辭、轉場方式），
並在後續寫作中完全套用同樣風格：
〈貼上腳本 1〉
〈貼上腳本 2〉
〈貼上腳本 3〉
</style_reference>
<task>
請撰寫一支 15 分鐘的紀錄型腳本。
主題：〈一個台灣獨立樂團從地下走到金曲獎的十年〉
核心衝突：〈主唱想商業化，吉他手堅持獨立，兩人冷戰三年〉
</task>
<constraints>
- 必須包含三個「具體場景」而非抽象敘述（例：某次練團的爭執、某場演出的人數）
- 時間軸須清楚標示年份
- 不得編造我未提供的具體事實，遇到資料缺口請標註【需查證】
- 每 3 分鐘設置一個情緒轉折點
</constraints>
<output_format>
段落標題｜時間軸｜旁白｜畫面／史料建議｜情緒強度（1-5）
</output_format>
模板 10｜Claude 專用：一次生成整季系列大綱
<role>YouTube 音樂頻道內容總監</role>
<context>
我的頻道每週更新，主題是「用一首歌教一個樂理觀念」。
觀眾回饋顯示：他們最喜歡「有畫面感」與「能立刻驗證」的內容。
</context>
<task>
規劃 10 集的完整系列，主題為「十首華語歌裡的隱藏樂理彩蛋」。
</task>
<requirements>
- 每集須指定一首具體歌曲，並說明「彩蛋是什麼」與「為什麼觀眾會驚訝」
- 集數順序須符合學習曲線（由淺入深）
- 每集提供三個候選標題
- 標註哪幾集適合做成 Shorts 導流
- 設計一個「跨集懸念」串起整季
</requirements>
模板 11｜Claude 專用：批判式審稿（讓 AI 當你的嚴師）
<role>你是最挑剔的 YouTube 觀眾，同時也是音樂系背景的專業人士。</role>
<task>
請嚴格審查以下腳本，找出所有會讓觀眾離開的問題。
</task>
<review_criteria>
- 開頭 15 秒是否足以阻止觀眾滑走？
- 有沒有「觀眾早就知道」的廢話段落？
- 專業術語是否都有對應的生活化說明？
- 事實性陳述是否有可疑之處？（請逐條標註需查證的內容）
- 有沒有可能引發版權爭議的內容？（歌詞引用、旋律重製）
- 情緒曲線是否平坦？請指出最沉悶的三個段落。
</review_criteria>
<output_format>
問題類型｜原文位置｜問題說明｜修改建議
最後給出一個總評分（1-10）與「最該先改的一件事」。
</output_format>
<script>
〈貼上腳本〉
</script>
五、進階技巧：把 Prompt 變成可重複使用的「指令資產」
用過幾次之後，你會發現一件事：每次都要重新打一遍 Prompt，非常浪費時間。真正的專業創作者會把 Prompt 當成資產來管理。
5-1 變數化與模板化
把所有會變動的資訊抽出來，變成〈變數〉，固定不變的部分留在模板裡。例如模板 3 中，只有「主題」「核心論點」「骨架」需要每次替換，其餘的結構要求、語言風格、輸出格式都是固定的。
建議你建一個筆記本（Notion、Obsidian、Google Docs 皆可），分成以下分類：
企劃類：選題、系列規劃、標題生成
撰寫類：完整腳本、鉤子、段落腳本
優化類：口語化、壓縮、審稿
後製類：影片描述、標籤、留言回覆模板
每一類放 2～3 個模板，累積三個月你就會有自己的專屬指令庫。
5-2 建立自己的風格指南
這是多數人忽略的關鍵一步。AI 寫出來的東西之所以「很 AI」，是因為你沒有告訴它你的風格是什麼。
請花一個下午，寫一份屬於你的風格指南，內容包括：
語氣：你講話是熱血、冷靜、還是帶點酸？
句長：平均一句話幾個字？
口頭禪：你有沒有慣用的開場或轉場語？
禁忌：你絕不會說的詞（例如「小夥伴」「家人們」）。
比喻偏好：你習慣用生活場景還是運動賽事來比喻樂理？
把這份指南固定附在每個 Prompt 的最前面，輸出的穩定度會大幅提升。這一步做一次，後面省下幾十個小時。
5-3 迭代與 A/B 測試
AI 的第一次輸出永遠只是「第一版」。專業流程是：
用模板生成第一版
挑出最弱的段落，用「模板 7 節奏壓縮」處理
用「模板 11 批判式審稿」找出盲點
針對鉤子做 A/B 測試（發 Shorts 測水溫，或用社群投票）
把表現好的版本特徵，寫回你的風格指南
這個循環跑十次，你的腳本品質會產生質變。
六、常見錯誤與避坑指南
錯誤一：一次要求太多。很多人會在同一個 Prompt 裡要求「選題 + 標題 + 腳本 + 描述 + 標籤」，結果每一項都很平庸。正確做法是拆成多輪對話，一輪只解決一件事。
錯誤二：沒有提供觀眾輪廓。同樣是講轉調，講給音樂系學生和講給完全不懂樂理的人，腳本會天差地遠。務必在 Prompt 中寫清楚「目標觀眾是誰、他們已經知道什麼、他們想得到什麼」。
錯誤三：沒有給風格樣本。如果你希望 AI 模仿你的語氣，最少給三支過去的腳本。只說「寫得幽默一點」，AI 對幽默的定義可能跟你不一樣。
錯誤四：直接複製貼上當成最終稿。AI 是草稿產生器，不是成品製造機。它幫你省下的是「從零到 70 分」的時間，最後 30 分的個人觀點、親身經歷、真實案例，只有你能補上。而那 30 分，才是觀眾訂閱你的理由。
錯誤五：忽略事實查核。這一點在音樂類內容特別致命。AI 非常容易編造專輯發行年份、樂團成員姓名、獎項紀錄，甚至會「發明」不存在的歌曲。凡是涉及具體年份、人名、排行榜名次的內容，一律自行查證，並在 Prompt 中明確加上「不確定的事實請標註【需查證】，不得編造」。
錯誤六：輕忽版權風險。請 AI 生成腳本時，若涉及歌詞引用，務必注意：商業影片中大量引用受版權保護的歌詞，可能觸發 Content ID 或侵權爭議。建議做法是在 Prompt 中加上「請勿輸出完整歌詞，僅以描述或關鍵詞提示」，並以「分析、評論、教學」的角度切入，降低風險。
錯誤七：沒有把 AI 用在自己的強項上。如果你本身是編曲師，就讓 AI 負責結構與文案，你專注在示範與演奏。不要試圖讓 AI 取代你的專業，而是讓它處理你最不想做的那 40% 雜事。
七、結語：指令庫的真正價值，是讓你騰出時間做只有你能做的事
回到一開始的問題：為什麼要建立 Prompt 指令庫？
不是為了讓 AI 幫你寫影片，而是為了把重複的、結構化的、可以模板化的部分自動化，讓你把精力集中在真正創造差異的地方：你的演奏、你的觀點、你對某首歌獨一無二的感受。
音樂類 YouTube 頻道的競爭，從來不是比誰的資訊多，因為資訊網路上都有。真正決定勝負的是：誰能把資訊轉譯成觀眾的情感體驗。
AI 可以幫你寫出結構完美的腳本，但它無法替你感受那首歌為什麼讓你在深夜重播第十七次。那個感受，才是你影片的靈魂。指令庫負責搭骨架，你負責注入靈魂。
現在，打開你的筆記本，把這篇文章裡的模板存下來，選一個最貼近你頻道類型的，今天就跑一次。第一版一定不完美，但跑過三次之後，你會發現，寫腳本這件事，終於不再是壓在你胸口的那塊石頭了。