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AI绘画总翻车？新手闭眼入的精准控图实战攻略

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02-11 13:15

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【如何构建任何场景的提示词：一套可复用的系统架构】互联网上到处都是“ChatGPT最强提示词合集”，人们收藏、粘贴、得到平庸的结果，然后继续寻找下一个。这就像戴着别人的近视眼镜，技术上能用，实际上没用。问题的根源在于：为别人的场景、别人的上下文、别人的输出需求构建的提示词，永远不会像你自己构建的那样有效。你需要的不是一个很少打开的收藏夹，而是一套系统架构。大多数人用自然段落写提示词。简单问题还行，稍微复杂一点就崩溃。因为模型必须猜测：角色在哪里结束？任务从哪里开始？约束是什么？输出应该长什么样？每一次猜测都是潜在的幻觉。XML标签消除了猜测。它们创建带标签的容器，告诉模型每条信息是什么、如何使用。这不是理论，Anthropic在自己的系统提示词中就使用XML标签，这是模型被设计来解析结构化指令的方式。核心标签有六个，几乎每个提示词都会用到：【角色】定义模型成为谁。不是“你是一个有帮助的助手”这种废话，而是“你是一位拥有15年经验的品牌策略师，专注于定位、信息架构和竞争差异化”。角色越具体，模型猜测越少。【任务】定义模型做什么。不是描述，是指令。“帮用户改进写作”是描述，“分析用户草稿，针对结构、清晰度和说服力提供具体可执行的反馈，找出三个最弱的点并重写作为示例”是指令。没有清晰任务的提示词会随心所欲，而随心所欲通常意味着平庸。【准则】控制模型如何行动。“永远不要假设用户没提供的上下文”“如果信息缺失就提问”“不要给泛泛的建议”。规则是覆盖模型默认行为的方式。【约束】是硬性限制，定义输出本身的边界。“回复必须少于280字符”“不要提及竞争对手名称”“所有建议必须在30天内可执行”。规则管行为，约束管产出，区分很重要。【格式】是最被忽视的标签。大多数人描述想要什么，却从不描述它长什么样。同样的角色和任务，“一句话”给你标题，“三段式摘要”给你简报，“带章节的详细报告”给你文档，“JSON格式”给你结构化数据。模型没变，你对输出格式的控制变了。【示例】是最强大也最少被使用的标签。一个好例子教给模型的东西，比一段指令多得多。它同时展示格式、深度、语气、结构和推理。两个例子通常就够了，目标不是全面覆盖，是校准。进阶标签处理那20%需要更高精度的场景：【上下文】提供背景信息，【个性】定义个性，【语气】定义情感基调，【受众】决定输出面向谁，【知识】注入领域知识，【方法】规定执行步骤，【反模式】展示什么是坏输出，【退路】定义无法完成任务时怎么办，【验证】让模型自检，【发现引擎】让模型先提问再行动，【链】把多个提示词串联起来。不是每个提示词都需要每个标签。简单任务用【角色】加【任务】加【格式】就够了。专业输出加上【准则】、【约束】和【示例】。交互式场景加【发现引擎】和【退路】。复杂工作流才需要全套。六个标签各司其职，比十二个标签一半在划水强得多。调试提示词有规律可循：输出太泛，【角色】不够具体；格式不对，【格式】缺失或太松；指令被忽略，【准则】埋得太深或相互矛盾；输出太保守，加【反模式】展示你不想要的样子；输出跑偏，【任务】有歧义；输出编造事实，加fallback告诉模型不知道时该怎么办；输出不稳定，加【示例】。框架是通用的，无论你构建代码审查、内容写作、数据分析还是任何其他场景的提示词。标签不变，里面的内容变。现在你可以随意构建和混搭提示词了。x.com/kloss_xyz/status/2018951817892442260

国外一个网友总记得《Gemini 3 提示词最佳实践：日常使用指南》，内容如下：我用 Gemini 3 Pro 有一段时间了，直接说吧，它比 2.5 Pro 强太多了!这篇文章分享的是目前对我最有效的一些原则和结构模式。这不是什么金科玉律，更多是给你一个起点，帮你找到适合自己的策略。拿去试试，调整优化，不断迭代。核心原则Gemini 3 更喜欢直接明了的指令，逻辑胜过冗长。要想发挥最佳性能，遵循这些核心原则:1、精确指令：输入提示词时要简洁。Gemini 3 对直接、清晰的指令响应最好。明确说出你的目标，别绕弯子。2、一致性与明确参数：在提示词中保持统一的结构(比如标准化的 XML 标签)，并明确定义那些容易产生歧义的术语。3、输出简洁度：默认情况下，Gemini 3 不太啰嗦，倾向于提供直接、高效的答案。如果你需要更像聊天或者更随性的风格，必须明确提出要求。4、多模态协调：文本、图像、音频或视频都应该被同等对待。指令中应该明确提到具体的模态，确保模型能综合处理它们，避免孤立分析。5、约束条件放置：把行为约束和角色定义放在系统指令中，或者提示词最开头的位置，这样能确保它们锚定模型的推理过程。6、长上下文结构：处理大量上下文(书籍、代码库、长视频)时，把你的具体指令放在提示词末尾(数据内容之后)。7、上下文衔接：从大段数据过渡到你的问题时，要明确做好衔接。用一个过渡短语，比如"基于以上信息……"，然后再提问。内容很长，可以看原文，也可以看我的配图。原文链接见评论区。#提示词##提示词工程##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

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1. 【如何构建任何场景的提示词：一套可复用的系统架构】互联网上到处都是“ChatGPT最强提示词合集”，人们收藏、粘贴、得到平庸的结果，然后继续寻找下一个。这就像戴着别人的近视眼镜，技术上能用，实际上没用。问题的根源在于：为别人的场景、别人的上下文、别人的输出需求构建的提示词，永远不会像你自己构建的那样有效。你需要的不是一个很少打开的收藏夹，而是一套系统架构。大多数人用自然段落写提示词。简单问题还行，稍微复杂一点就崩溃。因为模型必须猜测：角色在哪里结束？任务从哪里开始？约束是什么？输出应该长什么样？每一次猜测都是潜在的幻觉。XML标签消除了猜测。它们创建带标签的容器，告诉模型每条信息是什么、如何使用。这不是理论，Anthropic在自己的系统提示词中就使用XML标签，这是模型被设计来解析结构化指令的方式。核心标签有六个，几乎每个提示词都会用到：【角色】定义模型成为谁。不是“你是一个有帮助的助手”这种废话，而是“你是一位拥有15年经验的品牌策略师，专注于定位、信息架构和竞争差异化”。角色越具体，模型猜测越少。【任务】定义模型做什么。不是描述，是指令。“帮用户改进写作”是描述，“分析用户草稿，针对结构、清晰度和说服力提供具体可执行的反馈，找出三个最弱的点并重写作为示例”是指令。没有清晰任务的提示词会随心所欲，而随心所欲通常意味着平庸。【准则】控制模型如何行动。“永远不要假设用户没提供的上下文”“如果信息缺失就提问”“不要给泛泛的建议”。规则是覆盖模型默认行为的方式。【约束】是硬性限制，定义输出本身的边界。“回复必须少于280字符”“不要提及竞争对手名称”“所有建议必须在30天内可执行”。规则管行为，约束管产出，区分很重要。【格式】是最被忽视的标签。大多数人描述想要什么，却从不描述它长什么样。同样的角色和任务，“一句话”给你标题，“三段式摘要”给你简报，“带章节的详细报告”给你文档，“JSON格式”给你结构化数据。模型没变，你对输出格式的控制变了。【示例】是最强大也最少被使用的标签。一个好例子教给模型的东西，比一段指令多得多。它同时展示格式、深度、语气、结构和推理。两个例子通常就够了，目标不是全面覆盖，是校准。进阶标签处理那20%需要更高精度的场景：【上下文】提供背景信息，【个性】定义个性，【语气】定义情感基调，【受众】决定输出面向谁，【知识】注入领域知识，【方法】规定执行步骤，【反模式】展示什么是坏输出，【退路】定义无法完成任务时怎么办，【验证】让模型自检，【发现引擎】让模型先提问再行动，【链】把多个提示词串联起来。不是每个提示词都需要每个标签。简单任务用【角色】加【任务】加【格式】就够了。专业输出加上【准则】、【约束】和【示例】。交互式场景加【发现引擎】和【退路】。复杂工作流才需要全套。六个标签各司其职，比十二个标签一半在划水强得多。调试提示词有规律可循：输出太泛，【角色】不够具体；格式不对，【格式】缺失或太松；指令被忽略，【准则】埋得太深或相互矛盾；输出太保守，加【反模式】展示你不想要的样子；输出跑偏，【任务】有歧义；输出编造事实，加fallback告诉模型不知道时该怎么办；输出不稳定，加【示例】。框架是通用的，无论你构建代码审查、内容写作、数据分析还是任何其他场景的提示词。标签不变，里面的内容变。现在你可以随意构建和混搭提示词了。x.com/kloss_xyz/status/2018951817892442260

2. 国外一个网友总记得《Gemini 3 提示词最佳实践：日常使用指南》，内容如下：我用 Gemini 3 Pro 有一段时间了，直接说吧，它比 2.5 Pro 强太多了!这篇文章分享的是目前对我最有效的一些原则和结构模式。这不是什么金科玉律，更多是给你一个起点，帮你找到适合自己的策略。拿去试试，调整优化，不断迭代。核心原则Gemini 3 更喜欢直接明了的指令，逻辑胜过冗长。要想发挥最佳性能，遵循这些核心原则:1、精确指令：输入提示词时要简洁。Gemini 3 对直接、清晰的指令响应最好。明确说出你的目标，别绕弯子。2、一致性与明确参数：在提示词中保持统一的结构(比如标准化的 XML 标签)，并明确定义那些容易产生歧义的术语。3、输出简洁度：默认情况下，Gemini 3 不太啰嗦，倾向于提供直接、高效的答案。如果你需要更像聊天或者更随性的风格，必须明确提出要求。4、多模态协调：文本、图像、音频或视频都应该被同等对待。指令中应该明确提到具体的模态，确保模型能综合处理它们，避免孤立分析。5、约束条件放置：把行为约束和角色定义放在系统指令中，或者提示词最开头的位置，这样能确保它们锚定模型的推理过程。6、长上下文结构：处理大量上下文(书籍、代码库、长视频)时，把你的具体指令放在提示词末尾(数据内容之后)。7、上下文衔接：从大段数据过渡到你的问题时，要明确做好衔接。用一个过渡短语，比如"基于以上信息……"，然后再提问。内容很长，可以看原文，也可以看我的配图。原文链接见评论区。#提示词##提示词工程##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

3. 一个视频速通Nano Banana，解锁10种邪修玩法

4. 谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词，直接复制就能用

5. 如果你长期在做 AI 绘画，那你一定经历过这种疲惫感：写提示词写到像在写配置文件。人物、构图、材质、光线、参数、风格……越写越像 YAML。久而久之，备忘录里的 Prompt 越堆越乱，复制粘贴成了日常，稍微复杂一些的结构就得从旧记录里翻半天。明明是艺术工作流，操作却越来越像在写代码。给大家推荐一个宝藏开源项目：PromptFill ，一个专门为 AI 绘画 Prompt 设计的结构化生成工具，它把原本枯燥的“堆文本”变成了可视化的“填空式”交互，让写 Prompt 终于回到有序和掌控感之中。多数 Prompt 管理工具仍然停留在文本编辑层面，而 PromptFill 直接做了更底层的事情：把提示词拆成结构化的变量，再通过可视化 UI 把组合逻辑交回给创作者。它不是简单的替换模板，而是提供一套“可视化的可编程 Prompt”。比如在写人物角色时，你不再需要回忆之前用过哪些关键词，而是可以直接从“角色词库”里点选。在选择画风时，也不再需要复制粘贴一整串风格参数，而是用下拉菜单切换即可。看似简单，但本质是在把 Prompt 当作一种“可组合语言”来处理，让创作过程更接近编译器思维：可复用、可扩展、可视化。开源项目地址：github.com/TanShilongMario/PromptFill#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

6. 大语言模型（LLM）提示词设计不只是“提问”，而是一门系统工程，是与模型高效交互的关键技能。掌握以下7大类提示技巧，才能真正释放AI潜能：1. 核心提示 - Zero-shot：无示例，直接给任务。 - One-shot：给一个示例。 - Few-shot：给多个示例，教模型识别模式。2. 推理增强 - Chain-of-Thought（思路链）：引导模型一步步推理。 - Self-Consistency（自洽采样）：多条推理路径，选最佳答案。 - Tree-of-Thought（思维树）：多条推理路径并行探索（进阶）。 - ReAct：结合推理和行动（如调用API）。3. 指令与角色设定 - 明确指令：“帮我总结这段内容”。 - 角色扮演：“你是法律助理”。 - 混合型：指令+示例，兼顾清晰和示范。4. 提示组合技巧 - 链式提示：用一个提示的输出作为下一个输入。 - 动态提示：实时注入变量和上下文。 - 元提示：让模型自我优化或验证回答。5. 多模态提示 - 图文结合，给出视觉+文本信息。 - 音视频+文本（依赖模型能力，如GPT-4o、Gemini 1.5）。6. 行业专用提示 - 编程提示：针对特定语言或工具。 - 医疗、法律提示：高精度、格式严格。7. 提示评估与调试（辅助工具） - 去除测试：删减元素看影响。 - 注入测试：验证提示在实际应用中的鲁棒性。需要明确的是，检索增强生成（RAG）和代理工具系统（如LangGraph、AutoGPT）不是提示技巧，它们是架构或框架，提示只是其中一环。提示设计已不仅是“技巧”，而是整体系统设计。理解输入输出工程，掌握推理链条和领域约束，才能让AI输出更可靠、更智能。真正的秘诀不在“神奇语句”，而在于结构化、系统化地设计提示。原文：x.com/techNmak/status/1995726428177137924

7. 给大家分享一个好东西，AI 绘画可以做很多东西，可以生成艺术照、头像、壁纸、插画，甚至还能帮你做出品牌形象、产品包装，或者短视频封面。你只需要几句提示词，就能把脑海里的想法变成画面。比如：“阳光下读书的女孩，油画风”，AI 几秒钟就能生成好几张不同风格的作品。现在很多设计师、博主、自媒体人，已经开始用 AI 绘画来做内容创作、视觉包装，效率直接提升十倍。对于普通人来讲，可能不知道如何写出漂亮的提示词，甚至也没有什么想象力，那最简单的方式就是模仿。今天分享的这个好东西就是一个案例网站，里面有各种 AI 出图效果的案例，370+的案例，什么效果和场景的都有，附带提示词和方法。地址：opennana.com/awesome-prompt-gallery#微博兴趣创作计划##AI创造营##AI绘画#

8. 全网最全，Banana pro 30个炸裂玩法大合集，附国内可用渠道

9. 把动画人物变成现实世界人物nano banana pro 提示词---- prompt ---- 将参考中的漫画角色转化为超写实真人形象，严格保留角色的发型、服装、表情、五官特征与整体气质。画面采用深景深呈现，让模特与背景都保持极致清晰，营造出沉浸式、电影级的高端手机摄影效果。风格要求：- 电影级超写实时尚摄影风格- 高分辨率，手机摄影般锐利细节- 光线为暖色工作灯与冷色暮光的强烈戏剧化对比- 模特为主体，同时展现丰富的环境背景技术规格：- 相机：高端旗舰手机- 镜头：标准手机镜头- 光圈：f/8–f/11（保持深景深，全画面清晰）- 分辨率：4K 或更高反向提示词（避免出现）：- 模糊背景、浅景深、散景- 失焦、面部变形- 卡通、动漫、CG人物、插画风、绘画质感- 低质量、噪点、像素化- 过曝的强烈日光

10. Nano Banana 官方 Prompt 提示词教程

11. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

12. PS要被淘汰了吗?怎么现在到处都是AI修图了?

13. 这位网友的问题很典型：> 宝玉老师，以现在大模型的能力还需要prompt吗，我现在都直接描述问题就发出去了这个疑问其实特别普遍，甚至可以说，它代表了绝大多数用户的心声。包括还有人说：> 今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是Prompt Kiddie(提示词小子)。 > 整天转帖一些提示词,其实是在自动充当大模型的燃料。是不是还需要 Prompt 这个问题的答案，其实藏在你的需求里。如果你的任务很简单，比如问个天气、查个单词，或者写个请假条，那确实不需要什么复杂的提示词。这就好比做一道 1 加 1 等于 2 的数学题，直接心算就完事了，非要列个方程式反而显得矫情。但是，一旦涉及到复杂任务，情况就完全不同了。你可以把专业的提示词想象成解难题时的“数学公式”。当面对一道复杂的应用题时，光靠心算是不够的。你需要公式来规范步骤，需要设定变量。提示词就是在这个环节起作用，它把一个模糊的需求，拆解成了一条清晰的思维链，手把手教 AI 怎么思考。举个最常见的例子：把一篇晦涩的学术论文改成科普文章（参考提示词：网页链接）。如果你直接把论文丢给 AI，跟它说“帮我改写成科普文”，它大概率会给你扔回一篇删减版的论文，依然充满了你不懂的术语。因为它不知道你的“科普”是给谁看的，也不知道你需要什么风格。但如果你运用了“公式”，告诉它：你的读者是只有高中物理水平的普通爱好者，请多用生活中的比喻（比如把量子纠缠比作心灵感应），并且在写之前先去检索一下相关的背景趣闻。这时候，AI 输出的就不是冷冰冰的文字，而是一篇有血有肉、生动有趣的科普文章。这就是提示词的魔力——它填补了“指令”和“意图”之间的鸿沟。再进一步，提示词还能充当“工作流经理”的角色。比如你想做个 PPT。普通玩法是让 AI 帮你列个大纲，然后你自己根据大纲一页页去制作幻灯片。但高阶的玩法是，用一段精心设计的提示词（参考提示词：网页链接），让 AI 不仅生成大纲，还能根据每一页的内容，自动写出对应的 AI 绘画指令。它把“写大纲”和“想配图”这两个步骤串联起来了。这时候的 AI，就不再是一个简单的聊天机器人，而是一个自动化的生产线。还有大家最关心的 AI 画图提示词。为什么大神生成的图片光影绝美、细节拉满，而你生成的总是差点意思？因为在非专业人士眼里，只有“好看”这一个形容词；而在提示词里，包含了光线类型、渲染引擎、构图视角等各种专业参数。这些参数，就是大神手中的“秘密配方”。你想复刻那张图，光靠猜是猜不出来的，必须拿到那个具体的参数。即使你可以通过多模态模型来逆向，有时候就是差一点意思，毕竟专业的提示词，是经过无数次试验和优化才打磨出来的。所以，回到最初的问题。我们还需要 Prompt 吗？如果你只是把 AI 当作一个陪聊的网友，或者一个随身的百科全书，那你确实不需要。但如果你想把 AI 变成一个稳定输出的生产力工具，提示词就是必修课。因为聊天是一次性的，说完就散；而专业提示词就像是“程序”和“软件”。当你写好了一个完美的翻译提示词，或者一个生成信息图的提示词，它就不再是一句话了，它变成了一个只要你输入原料，就能稳定产出高质量产品的“工具”。我自己则一直是在尝试借助提示词来帮我提升效率：比如我要提取 YouTube 字幕，还要去对发言人名字进行标注，我就写了提取 YouTube 字幕的提示词网页链接，不仅有文稿，还能自动对上发言人，还能分章节。比如我要给文章配图网页链接，所以我写了一个生成信息图的提示词，文章贴进去，它就能帮我生成一张好看专业的信息图。比如我要要校对文稿，我不会肉眼去校对，而是写一个校对的提示词，让 AI 帮我找错别字、语法错误，提供修改建议。借助这些提示词，就能让我事半功倍。这才是提示词的真正价值：它让你从一个向 AI 提问的“用户”，变成了指挥 AI 干活的“工程师”。下次当你在干一些枯燥的任务的时候，不妨想一想：我每天在做的这些事情，如果写一个专业的提示词，是不是能让我事半功倍？

14. 水下AI好权威（附提示词版

15. 这个厉害了！Berryxia.AI 整理的：完整提示词工程指南:框架、技术与模板手册↓——包含从入门到高级的完整提示词方法论——57+ 主流框架、10 大模板、9 大体系结构，一次性搞懂 Prompt Engineering。🎯 核心内容总览📘 框架体系地图（6层）1️⃣ 基础框架（COSTAR、STAR、AIDA...）2️⃣ 分析研究（TRACE、RACE、SMART...）3️⃣ 创意创新（SPARK、SCAMPER、Six Hats...）4️⃣ 问题解决（HMW、COAST、RICE...）5️⃣ 沟通表达（TAG、APE、ORID...）6️⃣ 高级推理（CoT、ToT、Meta Prompting...）🧩 关键提示词结构（5要素）角色（Role）｜上下文（Context）｜指令（Directive）｜格式（Format）｜约束（Constraints）💡 快速选框架指南：任务类型推荐框架 ①营销文案 AIDA / COSTAR ②数据分析 TRACE / RACE ③创意脑暴 SCAMPER / SPARK ④复杂推理 CoT / ToT ⑤项目规划 COAST / GOPA ⑥学术写作 PEE / TRACE 访问：drive.google.com/file/d/1re3Ca-7SjSqupXjQpsS-YSjC9-xpoIXU/view#ai创造营##人工智能#

16. nano banana pro 提示词根据品牌名称生成一个迷你概念店提示词：3D Q版迷你风格，一个充满奇趣的迷你 {品牌名称} 概念店，建筑外观设计灵感来自于该品牌最具代表性的产品或包装（例如巨大的 {该品牌核心产品，如：炸鸡桶/汉堡/甜甜圈/烤鸭} ）。建筑共两层，大大的玻璃窗清晰地展示出内部温馨而精致的设计：{品牌主色调} 的装饰风格、温暖的灯光以及忙碌的店员们 {与品牌匹配的穿着}。街道上有可爱的小人偶漫步或坐着，四周布置着长凳、街灯和植物盆栽，营造出迷人的城市一角。整体采用城市微缩景观风格，C4D渲染，盲盒玩具质感，细节丰富、逼真，画面光线柔和、呈现出午后的惬意感受。--ar 2:3品牌名称：星巴克咖啡

17. 回复@嘻嘻dzj:gpt-4o image我写过类似提示词，但是是每个品牌都要单独写，现在是一套通用的提示词模板，只要输入品牌名，自动生成品牌对应风格的迷你店，模型在进步，提示词也应该跟着进步，至于图画只是结果//@嘻嘻dzj:这套图已经出来好几年了吧以前就有一模一样的

18. 你有没有发现一个很反直觉的现象？那些不是程序员、没学过提示词工程、甚至连 AI 行业都不了解的人，反而能写出最硬核、最强、最能打的 Prompt。为什么？因为高手根本不靠背术语、背框架；他们靠的是：元思维。简单讲，就是：别自己“手搓提示词”，要让 AI 帮你写提示词。今天我把我自己常用的「元提示词 SOP」完整拆开，让你照着学会之后，也能写出专业级别的提示词。建议你先码住，慢慢看。第一步：把原始素材全丢给 AI大部分人写提示词的时候，会很紧张：- 这个术语我不会怎么办？- 提示词结构要怎么写？- 我不是专家能写得好吗？结果越写越别扭，越写越像 AI。我反而反其道而行，我的做法只有一句话：“把你脑袋里的东西全丢给它。”我会把：- 脑海里乱七八糟的想法- 还没成型的需求- 在网上看到的好文章（当风格参考）直接一股脑扔进去，然后给 AI 说：> “我是小白，但我想达到专家的效果。> 这些是我的原材料，你先别生成内容，先理解它们。”第一步的目标只有一个：让 AI 吃饱。第二步：让 AI 自己补知识这是整个 SOP 的灵魂。很多人提示词写得“塑料感十足”，就是因为缺少这一环：他们不知道什么是专业，也不知道专业需要什么。那怎么办？让 AI 自己补！我会对它说：> “为了完成这个任务，你需要哪些专业术语？> 你会用哪些思维模型？> 你会参考哪些行业标准？> 请用这些知识，帮我生成一套结构化的 System Prompt。”这一步的效果非常惊人。你会发现 AI 自动给你：- 行业术语- 核心逻辑- 专家常用的判断框架- 清晰分工的 Prompt 结构这是一个“AI 写给 AI 的提示词”，专业度往往远超人类自己写的。第三步：让 AI 自己跑 3 次模拟看到这里，有些人会立刻把 Prompt 拿去用。错了，你必须让它自测、自跑、自演示。我会让 AI：> “用你刚写的 Prompt，给我 3 组【用户输入 → 模型输出】的模拟案例。”这一招特别强。通过模拟，你能一眼看穿：- 它是不是真的懂你的意图- 输出有没有“AI 味儿”- 行业语气是否对- 它会不会胡乱瞎编- Prompt 哪里不够精确这一步就是“沙盒测试”，能让你用极低成本发现问题。第四步：导演式优化这一步，你完全不需要懂技术。你只需要告诉 AI：- 哪一段不顺- 哪一部分风格不对- 哪一句话你不喜欢- 你想让它更犀利、更幽默、更人味一点我的反馈方式通常很口语化：- “这段太机械了。”- “第二个案例要更有温度。”- “这个专家应该敢下判断，不要这么中规中矩。”像导演一样调风格、调感觉、调情绪，然后 AI 会自己回去修改逻辑、结构、术语、Prompt。反复迭代几轮之后，你就能得到一个完美贴合你审美的 Prompt。总结你只需要会让 AI 扮演专家。过去，我们必须学会机器的语言，才能指挥它。现在完全反了：- 你提供原始信息（原料）- 你给风格偏好（审美）- 你告诉它目标（想要的效果）剩下的交给 AI——让它去补知识、建系统、写提示词。换句话说：你不需要会提示词工程，你只需要会“导演 AI”。这就是大模型时代真正的能力。#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

19. 看到了吗？这么复杂的一张图，这么多文字，几乎都没有糊，没有乱码。在 X（推特）上，我看到博主 serva huang 分享的一个秘诀提示词，使用这套提示词，可以让 Nano Banana Pro 生成中文的时候，精确率更上一层楼。核心在于：它激活了字形感知编码器，将汉字视为高优先级矢量图层，而非像素纹理。同时，结构化的排版指令强迫模型“先推理再排版”，为文字创建独立的渲染空间。这让4K下的汉字获得了印刷级锐利度。具体提示词如下：Prompt：绘制使用中文绘制成为完整的信息卡输出，尽可能的使用PUNCH的展示所有内容在一页内容！这是一个基于您提供的文章内容设计的完整信息卡片。可以包含香蕉的形象元素展示，为了达到“PUNCH”的效果，我采用了模块化设计，提炼了核心关键词，并配合了视觉符号和紧凑的排版，强调视觉冲击力和信息获取效率。【xxxx（输入你要绘制的中文内容）】博主原帖地址：x.com/servasyy/status/1992573963751264663#AI创造营##AI绘画##提示词##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

20. 国内可用，P图王者Nano Banana进阶玩法大全，做发型，拍婚纱，玩电商......

21. 3条关键提示词帮你用Gemini轻松掌控学习，告别混乱笔记和难啃教材。1. 超级笔记生成器提示词示例： “以下是我的原始笔记: [粘贴你的笔记]。请将它们整理成清晰的学习指南，分为概念、定义、图示、例题和学生常错点，确保内容易于记忆，不可遗忘。”2. PDF深度解剖提示词示例： “请将这份PDF总结为三层结构：第一层：简单易懂的解释第二层：更深入的理解第三层：适合高级考试的深入见解请保留公式、例题和关键区分点。”3. 考试备考引擎提示词示例： “帮我制定一个关于[主题]的考试备考计划，分为： • 核心概念 • 必背内容 • 常见考试陷阱 • 带答案的练习题 • 7天复习路线图。”用户反馈，利用这三条提示，Gemini能把零散混乱的学习材料转化为高效的知识体系，帮助记忆率从40%提升到95%。这不仅是工具，更是打开学霸大门的钥匙。学习不该是负担，AI让它成为你的超级力量。x.com/aiwithmayank/status/1998334376422281669

22. Promptomatix：自动化提示词优化框架构建高效的大语言模型提示词一直是研发和应用中的难题。Promptomatix 是一个自动化提示词优化框架，借助AI技术和先进算法，自动生成合适的合成数据，反复迭代优化提示词，提升模型输出的准确性和一致性，显著减少手动调试的时间成本。它支持多种LLM服务商（如OpenAI、Anthropic等），提供了完善的API和命令行工具，方便集成到不同场景。无论是研究人员还是开发者，都可以借助Promptomatix实现高效的提示词管理和优化。主要特点包括： - 任务自动识别与零配置智能优化 - 基于合成数据的训练和测试集自动生成 - 多轮反馈机制持续提升提示效果 - 详细的会话管理与日志记录 - 跨平台CLI和API接口，灵活适配各种应用需求项目地址：github.com/SalesforceAIResearch/promptomatix 适合需要系统化提示词优化方案的团队和个人，助力提升大语言模型的应用质量和效率。

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25. nano banana Pro的能力边界还是挺强的现如今，善用提示词和不善用提示词完全是两套效果。提示词的打磨成了AIGC的下一个难点。俺们工作室，26年也会加入更多AI工作流，不会照本宣科做生成，而是让AI变成加速创意落地、减少创意成本的工具~

26. 一看就会！AI直出B端图标底座一致性秘诀第一步提示词：对话图标，单元素，红色为主，白色为辅，透明科技感，未来感，光滑透明材质，柔和光影，磨砂玻璃质感，简洁布局，等距视图，Blender，C4D，背景为纯白色背景。第二步提示词：底座不变，上方元素改成书本，红色为主，白色为辅，透明科技感，未来感，光滑透明材质，柔和光影，磨砂玻璃质感，简洁布局，等距视图，Blender，C4D

27. 【每日AI提示词】如何用AI生成一笔水墨侠客背影留白套图？#AI生图 #即梦AI #AI提示词100例

28. 雅诗兰黛小棕瓶AI视频商业广告案例教程

29. 根据文章生成公众号封面的提示词使用很方便，只需要提示词 + 文章内容，就可以自动生成复合公众号尺寸的封面。做成 Gemini 的 Gem 的话，就可以只要直接输入文章内容即可自动生成。它很好的同时支持横版 2.35:1 (消息列表) 和 1:1 (转发卡片和公众号主页) 格式最佳使用场景：Gemini + nano banana pro可以直接使用我分享的 Gem：网页链接或者使用下面的提示词--- 提示词 ---公众号封面图生成提示词请根据提供的内容创建一张吸引眼球的公众号封面图，遵循以下规范：视觉风格- 手绘插画风格，比例为 2.35:1（公众号封面标准尺寸）- 色彩鲜明、对比强烈，确保在小尺寸预览时依然醒目- 风格统一，避免写实元素，保持整体手绘质感构图要求- 主视觉元素居中或偏左（右侧预留标题区域）- 添加 1-2 个简洁的卡通形象、图标或知名人物剪影，增强记忆点- 若涉及敏感或版权人物，用风格相似的替代形象，不得拒绝生成- 大量留白，突出核心信息，避免画面拥挤文字处理- 标题文字大而醒目，控制在 8 字以内- 可添加 1 行副标题或关键词标签- 字体风格与手绘插画协调统一吸引力法则- 使用悬念、数字、痛点等钩子元素激发点击欲望- 视觉元素夸张有反差- 色彩搭配参考爆款封面：橙黄、蓝紫、红黑等高对比组合语言- 除非另有说明，默认使用中文请使用 nano banana pro 根据输入内容生成封面图。

30. 可以啊，这个 AI 绘画提示词图库 OpenNana 网站又收了50+ Nano Banana Pro提示词，现在已经更新了 475 个案例了，对于 AI 生图不知道怎么提示词的，可以看看。网站：opennana.com/awesome-prompt-gallery#AI创造营##AI绘画##微博兴趣创作计划#

31. 本期做设计的鹿野Loyel用 PS+即梦AI精准控图做销量战报的方法，适合日常做电商海报、活动主视觉，也适合新手快速入门。文中附上提示词和操作细节教程，可直接复用。来看看完整流程吧：1️⃣ 从草图绘制2️⃣ AI生成海报背景3️⃣ 编辑图片4️⃣ 完成背景生成5️⃣ PS拼接6️⃣ AI场景融合7️⃣ 完成场景融合8️⃣ PS排版整个AI工作流操作简单，过程超快，只需要一张产品图+PS+AI就可以完成，新手也能轻松出图。

32. 像这种信息图出高质量的结果有几个小技巧1. 使用 Gemini 去生成，因为 Gemini 会在生成前先做一些推理，补充提炼信息，优化提示词，能充分发挥大语言模型的能力2. 模型出图有随机性，得抽卡3. 有好结果了后要微调所以很多时候你看到的我发出来的其实背后可能有很多失败的，比如图1就是成品，其他都是被我废弃的版本BTW，提示词：网页链接

33. 1 句提示词让你进入奥林匹克博物馆？米兰冬奥 AIGC 全球大赛保姆级攻略！

34. Claude发了篇官方的提示词工程最佳实践。这里翻译下其中的常见提示词问题排查和应避免的常见错误两部分内容：1️⃣即使是精心设计的提示词也可能产生意想不到的结果。以下是常见问题及其修复方法：❓问题：回应过于泛泛💡解决方案：增加具体性、示例或明确要求提供全面的输出。要求 AI “超越基础”。❓问题：回应偏离主题或未抓住要点💡解决方案：更明确地说明你的实际目标。提供你为什么提问的上下文。❓问题：回应格式不一致💡解决方案：添加示例（少示例）或使用预填充来控制回应的开始。❓问题：任务太复杂，结果不可靠💡解决方案：分解为多个提示（提示链）。每个提示都应做好一件事。❓问题：AI 包含了不必要的前言💡 解决方案：使用预填充或明确要求：“跳过前言，直奔答案。”❓问题：AI 编造信息💡 解决方案：明确允许其在不确定时说“我不知道”。❓问题：当你想要实现时，AI 却提出了建议💡 解决方案：明确行动：“更改此函数”，而不是“你能建议更改吗？”专业提示：从简单开始，仅在需要时才增加复杂性。测试每次添加，看它是否真正改善了结果。2️⃣应避免的常见错误从这些常见的陷阱中吸取教训，以节省时间并改进你的提示词：🌟不要过度设计：更长、更复杂的提示并不总是更好。🌟不要忽视基础：如果你的核心提示不清楚或模糊，高级技术也无济于事。🌟不要假设 AI 会读心术：具体说明你想要什么。模棱两可会给 AI 留下误解的空间。🌟不要一次使用所有技术：选择能解决你特定挑战的技术。🌟不要忘记迭代：第一个提示很少能完美。测试和改进。🌟不要依赖过时的技术：对于现代模型，XML 标签和生硬的角色提示已不那么必要。从明确、清晰的指令开始。#微博兴趣创作计划#

35. 现在的AI文生图都需要精确的提示词，但morisot提出了新的概念，只需要一个模糊的概念或者想法，他就可以帮你生成多张图片，然后你可以一步步深化自己的需求，这样就可以慢慢达到自己想要的图片。这种做法其实更适合大多数普通人，因为提示词真的是太难想了。王小愚儿的微博视频

36. Nano banana 又变强了。今天新发布的Nano banana pro在ListenHub上已经可以用了。测试了一下，生成中文的准确率大大提高！可以对比图1和图2，之前生成的中文根本看不懂。另外图片尺寸也更灵活了，老模型默认生成正方形图片，或者根据上传图片的尺寸，无法精准控制。比如文生图没传参考图，默认就是1：1，不管提示词怎么写都无法生成横图。必须传一张空白的横图，让模型参照。现在已经可以根据提示词生成尺寸了。#nano banana##ai创造营#

37. 【每日AI提示词】如何用AI生成中国风圆形姓氏头像套图？#AI生图 #即梦AI #AI提示词100例

38. 回复@故乡的云_9896552578:没错，代码你只要逻辑清晰，输出就很稳定，提示词不光要逻辑，还要自然语言描述精准！另外有时候可以试试伪代码当提示词//@故乡的云_9896552578:有些时候觉得编合适的提示词比写代码还累程序至少还有个固定语法，每个模型甚至每个版本可能都得进行不同的调整才能稳定输出……

39. 优点：1. 有 CoT 收集上下文；2. 有清晰的角色设定； 3. 有❌ vs ✅ 的对比式教学。可以优化的地方：1. 清晰的读者画像，是专业人士还是爱好者还是小白；2. 补充读者不了解的背景知识和事实核查；3. 输出的格式、长度；4. 改写的尺度：是润色、结构化改写？如果是结构化改写，应该有哪几种结构参考？可以根据文章类型提供几种不同结构选择会更好。最后，可以让 AI 给建议，例如可以这样问AI： <draft-prompt>[你的原始提示词]</draft-prompt> 这是一套{将学术文章变成科普文章}的提示词，我希望它能{通俗易懂引人入胜，让读者读后有收获感}。帮我从提示词工程的角度点评一下上面的提示词，哪些地方做得好，哪些地方不足，如何改进

40. Claude Agent Skills 官方最佳实践↓ 值得一读，除了理解Claude Skills，也能帮你更好的写好提示词和理解上下文。了解如何编写Claude 可以发现并成功使用的有效技能。优秀的技能简洁明了、结构合理，并经过实际测试。访问：docs.claude.com/en/docs/agents-and-tools/agent-skills/best-practices #ai创造营##程序员#

41. 互联网黑话之西游记版 AI 视频 http://t.cn/AXU5keHv 的制作方法 #AI创造营##AI故事# 剧本剧本其实是最容易的一环，和 AI 共同创作即可，告诉 AI 你的想法，比如说让互联网黑话结合西游记场景（其实我分别测试了三国、西游记、水浒、红楼梦等各种场景，还是西游记最好一点），让 AI 生成个剧本。生成分镜脚本通常一个视频是有多个镜头完成的，而且现在 AI 视频一次只能生成5-15秒，所以需要多条视频拼接完成，比如我这个视频就大量删减，最终用了4个镜头完成。另外如果对视频的人物稳定性有要求，那么就必须要有参考图，最好是首尾帧的方式，至少要首帧（Sora 只支持首帧）。所以必须要针对每个镜头去画一张图。分镜脚本对于我们这样的非专业人士来说并不是容易的事，不过可以让 AI 来生成。把剧本和人物形象图一起发给 Gemini，让它帮我写分镜头脚本，参考提示词： --- 分镜提示词开始 ---- {剧本} 根据剧本生成分镜头脚本，我将基于首帧图片+文本的方式制作视频，请根据上面的内容生成分镜脚本，每一个分镜大约10秒，每个分镜脚本包含下面的内容： 1. 分镜描述 2. 首帧画图中文prompt（包括详细的场景描述和人物描述） 3. 基于首帧图片+文本的视频中文prompt（需要包含镜头推荐和人物对白内容） 4. 其他必要信息 --- 分镜提示词结束 ---- 如果你是首尾帧的话，提示词可以适当调整，参考提示词： --- 分镜脚本提示词（带首尾帧）开始 --- 我将基于首尾帧的方式制作视频，请根据上面的内容生成分镜脚本，每一个分镜大约8秒，每个分镜脚本包含下面的内容： 1. 分镜描述 2. 首帧画图prompt 3. 尾帧画图prompt 4. 基于首尾帧图片的视频prompt（需要包含人物对白内容） 5. 其他 --- 分镜脚本提示词（带首尾帧）结束 --- 画图要保证人物一致性的话，最好先生成一张人物参考图，把所有出场的人物，放在一张或者多张图片上，每次生成的时候都作为一个参考。然后在同一会话中（同一会话的话，前面生成的图片会自动作为参考），输入前面生成的首帧画图Prompt，让它生成每个镜头的首帧图如果不是Gemini的同一会话，就需要把前面的角色形象图和前面相关镜头的图片一起发给 nano banana pro 去生成，这样才能更好的保证角色和画风的一致性把每个镜头的首帧图片生成好后，就可以根据分镜脚本制作视频了。生成视频在 Sora 中，选择 Storyboard，输入首帧参考图，把每个镜头的视频 Prompt 手动拆分一下再去生成。其他视频制作工具类似，都是输入参考图和文本提示。拼接如果对于镜头不满意需要反复生成，最后再手动拼接一下生成的视频。视频拼接工具可以使用剪映，免费版就够用了。

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