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AI绘画提示词不是新职业，而是职场必备基础技能

源自158位全网作者

05-18 17:40

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AI浪潮下，文科生比理科生更吃香吗？新风口的蛋糕，我们怎么才能吃到嘴里？#AI #程序员 #AI叙事设计师

今天看到一个关于 Loop Engineering （循环工程）的说法，从工程师的角度，感觉比 Agentic Engineering 更具体。提示词（Prompting）是一个 Bug，而非特性。别再痴迷于琢磨动词和上下文窗口了。如果你的工作流还得靠你去做一个“提示词耳语者”（Prompt Whisperer），那你已经输了。在一个渴求“系统化”的世界里，你只不过是个手动挡的操作工。 “氛围编程”（Vibe Coding）拿来做演示固然有趣，但真正的进化是**“循环工程”（Loop Engineering）。你不再是写一段提示词，而是构建一个递归环境**：让智能体（Agent）自行评估失败、重构逻辑，并不断迭代，直到意图与输出之间的偏差（Delta）归零。人类不应是那个修修补补的编辑，而应是整个循环的架构师。停止与机器对话。去建造那台会“自我对话”的机器。

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6. “Skill 不就是长一点的提示词吗？” 上篇文章《别把整个 GitHub 装进 Skills，Skills 的正确用法 http://t.cn/AXqLcGP0 》发出去后，收到一些质疑： > "说 skill 能做配图 prompt 不行。本来 skill 就是加载 md，没 skill 之前我们用 prompt 模板照样也是能做流程编排。" > > "现在大部分 skill 不就是长一点的提示词吗？为什么说'单纯靠提示词做不了'？" 这些批评是对的。我原文确实表达有问题。写"提示词"的时候，我下意识拿 Gem、Project、GPTs 里的那种提示词当例子。那些确实做不到一次性生成配图。但"提示词"是个很宽泛的概念。如果我把 SKILL.md 的内容复制出来发给 Claude Code，再给它一个生成图片的脚本，它一样能完成配图任务。这里的差异不在于提示词能不能复用，Gem 和 GPTs 里的提示词也能复用。差异在于：提示词配套的是 ChatBot，还是 Agent？【1】ChatBot 和 Agent 的核心区别 Skills 的完整名称叫 Agent Skills。注意这个"Agent"，它不是装饰词。Skills 利用 Agent 的虚拟机环境，提供单纯提示词无法实现的能力。一句话总结：ChatBot 只能对话，Agent 能动手干活。具体来说： ChatBot 不能调用工具。你给它一段配图提示词，它能帮你分析文章、生成画图 prompt，但真要生成图片？它只能说"请把这段提示词复制到 Gemini"。剩下的活还是你干。 Agent 能调用工具。同样的配图任务，它能像个经验丰富的编辑一样自己完成： 1. 读取你的文件 2. 分析需要几张图、放哪里 3. 为每张图设计内容和风格 4. 调用画图模型生成图片 5. 把图片插入正确位置 6. 输出成品交到你手上全程自动化，你只需要验收。【2】那 Skill 到底是什么？很多人把 Skill 理解成"一段很长的提示词"，这个理解对了一半。 SKILL.md 的核心确实是指令文本。但 Skill 不止于此。一个 Skill 可以包含三层内容：第一层：元数据。就是 name 和 description，告诉 Agent 这个 Skill 是干嘛的、什么时候该用。这部分在启动时就加载，但只占几十个 token。第二层：指令。SKILL.md 的主体内容，工作流程、最佳实践、注意事项。只有 Agent 判断需要用这个 Skill 时，才会读取这部分。第三层：资源和代码。附带的脚本、模板、参考文档。Agent 按需读取，用的时候才加载。这就是官方说的"渐进式加载"：不是一股脑把所有内容塞进上下文，而是用到什么加载什么。所以你可以给一个 Skill 附带几十份参考文档，只要这次任务用不上，它们就不占用上下文窗口。传统提示词做不到这一点。【3】为什么说配图"单纯靠提示词做不了"？回到原来的争议。如果你说的"提示词"是指发给像 Claude Code 这样的 Agent 的指令，那配图当然能做到。因为这时候提示词是发给 Agent 的，Agent 能调用工具。但如果你说的是发给普通 ChatBot 的提示词，比如 ChatGPT 的自定义指令、Gemini 的 Gem、Claude 的 Project 指令，那确实做不到。因为 ChatBot 没有工具调用能力，它只能输出文字。我原文的问题在于：默认读者理解的"提示词"是 ChatBot 场景下的提示词，但没有明确说出来。更准确的表达应该是：Skill 必须配合 Agent 使用。发给 ChatBot 的提示词，无论写多长多详细，都只能完成对话能完成的事。要让 AI 真正"动手"，需要的是 Agent + 工具调用能力。【4】那我直接给 Claude Code 发长提示词不行吗？行。把 SKILL.md 内容复制出来当提示词发，Agent 一样能执行。这也是为什么有人觉得"Skill 就是长一点的提示词"。但 Skill 的价值不在于"能不能做到"，而在于：可复用。写一次，以后每次相关任务自动触发，不用每次复制粘贴。可组合。分析 Skill + 提纲 Skill + 写作 Skill，像乐高一样拼起来。单独的提示词模板做不到这种模块化组合。可迭代。用着用着发现问题，直接让 Agent 帮你改进 Skill。下次自动生效。传统提示词模板改了之后，你得记得每次都用新版本。可渐进加载。Skill 附带的资源文件不会一开始就占用上下文。你的提示词模板再怎么组织，发出去就是全量加载。简单说：Skill 是提示词的工程化封装。能做的事差不多，但管理成本、复用成本、迭代成本完全不同。【5】最后上篇文章的核心没变：因需而建、可组合、可迭代。 Skill 就是长一点的提示词吗？是的。但光有提示词不够。关键是执行这段提示词的系统，到底是只会说的 ChatBot，还是能真正动手的 Agent。 Skill 是给 Agent 用的。没有 Agent 的工具调用能力，Skill 就只是一段躺在文件夹里的 Markdown。

7. 其实去年就有这个趋势了，我认为今年就是AI视频普及元年，影视行业应该会出现新的职业，类似“AI视频调校师”，他不需要精通摄影手法和剪辑后期，但必须有完善的知识体系、审美能力、跟AI交流的能力、写提示词的技巧，这一个人可以取代过去很多人的工作。同时，平台为了避免浪费算力，会推出不同档位对应不同模型能力的套餐，甚至可能对使用者进行分级，让宝贵的算力用在出效果最好的调校师手上，而不是普通人随手一个提示词只有10个字的视频跟大手子精心设计的1000字提示词占用一样的生成链路。历史从来没有这么眷顾过个人创作者，这是最好的时代。不过实体行业经济下行，广告主先撑不住了

8. 据科技媒体 The Decoder 今天报道，查尔姆斯理工大学、沃尔沃集团研究团队最近在一篇论文指出，AI 智能体并不会让软件工程师失业。反而还可以通过“半可信执行栈”扩展工作范围。据报道，研究团队首先提出了一个由六环组成的“半可信执行栈”（semi-executable stack）模型，将传统代码向外延伸，触达欧盟 AI 法案等社会因素。论文中的“半可信执行栈”由六个环组成：经典代码、提示词和自然语言规范、智能体工作流编排、控制系统、运营组织逻辑、社会与制度适配。目前，软件工程师主要在经典代码（IT之家注：第一环）、提示词（第二环）工作；而智能体工作流（第三环）、安全围栏（第四环）和决策流程（第五环）正在成为高优先级工程对象；社会制度适配（第六环）则决定 AI 的实际执行。#迪丽热巴跑男只录了12天#

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15. 回复@业务员小韩:“猴子得到机关枪”😅//@业务员小韩:提示词背后是大模型与开发工具的原理、能力的理解与应用，用于写代码的话，也是对软件工程的掌握与应用。照搬一堆提示词（还有hook和skill），不知其所以然，和猴子得到机关枪没有本质区别。

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18. prompt让你可以叠加AI的能力：以前是想法 -> 手写 -> 微博，现在是想法 -> Prompt -> 手动微调 -> 微博，既快又好//@-马小虎-:换个拗口的角度：写prompt就是面对一群智者（专家），能邀请（激活）哪些智者（专家）、以什么风格（化写作）回答你的问题。//@零重力瓦力:写 Prompt 就是在和一个知识丰富、逻辑严谨、有问必答的智者交流

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30. 如果你在思考AI时代的职业规划，看这条视频#AI #AI时代 #职业规划

31. Seedance2.0 太火了，根据即梦 Seedance2.0 官方使用手册，制作了一个专门可以生成即梦视频分镜提示词的 skill。这个 skill 在帮你生成提示词之前，会学习总结 Seedance2.0 官方使用手册里的各种技巧和要求，然后再制作，制作出来的视频分镜提示词非常专业，普通人用这个 skill 可以轻松创建专业级、电影级的 AI 视频。#HOW I AI##科技先锋官# #即梦Seedance2.0怎么玩# 默庵·超级个体的微博视频

32. 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~

33. 【2026年AI工程师学习路线：从调用模型到构建系统的九个关键能力】AI工程和传统机器学习工程正在分道扬镳。机器学习工程师从零训练模型，AI工程师则在基础模型之上构建应用。这个转变意味着你需要学习的东西完全不同了。一、理解基础模型GPT、Claude、Gemini、Llama这些基础模型是现代AI应用的基石。你不需要从头训练，但必须深入理解它们的能力边界、分词机制、上下文窗口和定价策略。成本控制能力往往决定了一个AI应用能否活下去。入门项目：做一个模型对比笔记本，用同样的10个提示词测试不同模型，记录质量、速度和风格差异。二、提示词工程在AI工程领域，提示词就是你的代码。一个平庸的AI应用和一个优秀的AI应用，差距往往就在提示词设计上。少样本学习、思维链、结构化输出这些技术能大幅提升效果，而且不需要任何模型训练。入门项目：选一个任务，写五种不同风格的提示词，在电子表格里打分对比。三、检索增强生成大模型有知识截止日期，还会产生幻觉。RAG让它们扎根于你的数据。从客服机器人到内部知识助手，这是生产环境中最常见的AI应用模式。分块策略、嵌入模型、向量数据库、检索指标，这些都是必修课。入门项目：用你自己的笔记文件搭建一个简单的RAG应用，50行代码就能跑起来。四、评估与测试凭感觉评估无法规模化。你需要系统性的方法来衡量AI应用是否在进步：构建评估数据集、选择指标、跑AB测试、检测性能退化。没有好的评估体系，你就是在盲飞。入门项目：准备20个问答对，写个脚本自动评分，每次改提示词都跑一遍。五、智能体与工具调用智能体把大模型从文本生成器变成行动执行者。它们能浏览网页、执行代码、查询数据库、调用API。理解智能体架构、工具设计和失败模式，是构建自主AI系统的关键。入门项目：做一个计算器智能体，让它通过调用工具来回答数学问题。六、结构化输出与数据提取真实应用需要结构化数据，JSON、SQL、API调用，而非自由文本。JSON模式、函数调用、约束生成这些技术确保大模型输出能与下游系统对接。这是对话式AI和软件工程之间的桥梁。入门项目：做一个食谱提取器，把网页上的乱七八糟的文本变成干净的JSON结构。七、护栏与安全AI应用可能被越狱、产生有害内容、泄露敏感信息。输入输出护栏、隐私检测、内容过滤、对抗测试，这些在生产部署中不可或缺。入门项目：给你的聊天机器人加上简单的输入输出过滤，用关键词匹配检测提示词注入。八、可观测性与监控无法衡量就无法改进。生产级AI系统需要日志、追踪、成本跟踪、质量监控和告警。入门项目：给你的应用加上调用日志，记录时间戳、提示词、响应、延迟、token数量和估算成本。一周后分析数据，你会发现很多优化空间。九、AI系统架构真实的AI应用是多个组件的组合：检索器、模型、护栏、缓存、数据库。理解复合AI系统的设计模式，才能构建可维护、可测试、可扩展的架构。综合项目：做一个个人助手机器人，整合RAG、结构化输出、输入验证和日志记录，部署到免费平台上。这就是一个能展示真实能力的作品集项目。有评论提出了一个值得深思的观点：2026年AI工程师真正的核心能力，是知道哪些层该自己掌控，哪些层该交给框架处理。这个答案每个季度都在变。智能体正在以超出学习速度的节奏压缩技术栈，RAG、结构化输出、护栏越来越多地被内置到平台中。学会构建固然重要，学会判断何时不必亲自构建，可能更重要。x.com/manthanguptaa/status/2018297734995075200

34. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

35. Midjourney V8 正式上线：高清模式、文字无错、生成速度提升5倍

36. #耀客回应AI演员撞脸# #耀客不会在真人剧中用AI演员# AI改变的不只演员，还有影视公司的人才结构。耀客向@娱理披露了一组内部数据：2026年第一季度，耀客AI相关岗位招聘数量比去年同期增长了约120%，新增岗位主要集中在：AI 创作者/编导、AI 训练师/提示词工程师、算法工程师（图像生成方向）、AI 内容策划、后期调优（AI 生成内容的筛选与优化）、商务运营。#娱理独家#↓娱理的微博音频

37. 毕业后，我们会被AI取代吗？

38. #Seedance2.0上手教程# 豆包里面也有Seedance2.0的入口了，可以直接在PC端通过豆包来进行创作你想要的视频片段。打通应用间的通道这更有利于Seedance2.0的普及通过。对于新手来说，现在不需要在考虑提示词怎么写了，可以在豆包中直接通过豆包来写视频的提示词。然后通过Seedance2.0来进行创作，这无疑是给Seedance2.0的创作提高了效率。Seedance2.0在视频上的创作上基本实现了能读懂创作者的意图，了解创作的想法，实现创作者的创作意图。#HOW I AI##过个有AI年#

39. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

40. 【如何写好AI生图提示词？】GPT-Image-2提示词合集-1

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43. Seedance 2.0：说中国话的最强AI视频模型！

44. 有人把 GPT-Image-2 的高质量提示词整理成了一个现成的仓库，GitHub 上已经冲到 1.7k stars 了。里面覆盖的场景很全，人像、海报、角色设计、UI mockup 都有。甚至一些很刁钻的案例也收录了，比如便利店霓虹写真、宋朝社交媒体界面这种，直接就能抄。如果你平时不太会写提示词，拿这个当模板库就够用了，照着改就行。传送门：github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts#How I AI##科技先锋官#

45. 如何看待淘天金码奖设立Prompt工程赛道，是否意味着「提示词工程师」将成为未来五年互联网行业新风口？

46. Skill不就是prompt吗？为啥被吹成这样？

47. #AI大厂月薪3万疯抢文科生#豆包跟我分析了一下：AI大厂高薪争抢文科生，不是“逆袭剧本”，而是行业价值回归。大模型从拼算力转向拼“人味”，语言、逻辑、共情、伦理判断这些文科核心能力，正是AI最缺的“灵魂”。提示词工程师、AI训练师、内容合规等岗位走俏，本质是技术需要人文校准。这也打破“文科无用论”：能读懂人心、守住底线、讲好故事的人，永远不可替代。但红利只属于有深度思考、跨域适配的优质文科生，普通文案类岗位仍面临替代压力。与其羡慕高薪，不如提升不可复制的软实力，在技术时代握住属于文科的主动权。

48. 中国品牌出海，AI到底能帮上什么忙？这三步让ROI翻倍

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50. 发现一个非常适合 AI 新手入门的提示词网站，忍不住想推荐一下。它最大的特点是：提示词分得非常清楚。不是那种一股脑丢一堆 Prompt 给你，而是按使用场景拆好。比如在「写作」这个大类下面，还会继续细分成：文章续写、写作建议、写作素材搜集等等。你一看就知道自己现在该用哪一类，而不是盯着 Prompt 发愣。对新手来说，这点特别重要。因为很多人不是不会用 AI，而是不知道“该怎么问”。这个网站刚好就解决了这个问题：你一边用，一边就能慢慢看懂，原来一个好提示词，是怎么被拆解出来的。地址：www.aishort.top不一定要照抄里面的提示词，但非常适合用来学习别人是怎么构建 Prompt 的。如果你是刚开始接触 AI，或者一直觉得“我用 AI 怎么没别人好用”，那这个网站基本算是一个不错的起点。#AI创造营##科技先锋官#

51. 如何看待番茄平台上月稿费80万的金番作者使用AI写作，甚至在正文中没有删除AI提示词的现象？

52. #IT技术# #微博兴趣创作计划# 六百万围观的“超级提示词”，我终于看懂了AI协作的真相——提示词工程的核心逻辑原来这么简单。伊妹耳的微博视频

53. 如何成为一个AI Agent 工程师？

54. 【#超一成日本画师因AI收入下滑#】1月24日，日本自由职业者联盟最近发布调查报告，结果显示超1/10的日本漫画家、插画师在过去一年因生成式AI出现收入下降现象。该调查报告于去年10月开始进行，共收集24991份问卷，其中有54.2%的受访者是插画师，15%受访者是漫画家。有12%的受访者在报告中声称，其收入下降与生成式AI有关，9.3%的人表示自己收入下降了10%-50%，另有2.7%表示降薪超过50%。（财联社）

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