完整走一遍：找資源 → 建技能 → 改文案 → AI 產圖
重點：價值在「準備好的輸入」，不在 prompt 花招
「好衛教」有教科書、有 rubric、有法規——不是直覺，是一門專業。
技能 ＝ 把專業標準寫死成可重複的流程。這就是「先把衛教技能準備好」。
改的是「怎麼說」，不是「說什麼」——事實全保留。
提詞就一句、沒有任何花招：
同一句提詞，分別餵原始版與改良版的文字——成果差在哪？
接著看成果：原始 vs 改良 的文案＋海報對照 →凡是「必須精確」的元素（藥品外觀、QR、劑量）→ 別讓 stochastic 亂畫，交給 deterministic：
① 提詞明講「不要畫出藥品本體」、留空位；② 維護一個真實藥品外觀圖庫，把對的照片合成進去。
這個示範是手動走的；但這條線可以全自動——
這就是 agentic workflow：把「抓 → 改 → 產 → 存」串成一條，API 只是其中一個接口。提詞依舊極簡——價值在流程與輸入，不在 prompt。
AI 放大的，是你
「已經準備好的專業」
找標準 → 建技能 → 改文案 → 產圖：每一步的價值都在「人」這端，AI 只是把它快速放大。
提詞越簡單，越看得出——差別在輸入的專業，不在指令的花招。