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AI绘画提示词不是越长越好：150字内精准结构才是出图质量的关键

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05-15 09:22

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爆肝3天测完32个分类，GPT-Image2 VS nano-banana 2 全网超详细AI生图测评，谁才是AI生图之王？（带提示词）

来看看最懂大模型的人教你写提示词，网上的技巧大多都没用。我最近看到一份大模型厂商内部的 AI 提示词指南，觉得很值得讲一讲。写它的人 Alex Albert，是做 Claude 的 AI 公司 Anthropic 在2023年招进去的内部第一位提示词工程师，原职衔甚至有点不正经，叫 prompt engineer and librarian（提示词工程师加图书管理员）。这两年他升到 Anthropic 开发者关系负责人，对外讲 Claude 怎么用基本都是他的活，这份官方指南也是他的核心维护内容。可以说，他大概是最了解 AI 大模型怎么读提示词的那一类人。看完之后我回头翻了翻网上各种「提示词课」的笔记，发现一件挺尴尬的事：网上传的那些「魔咒式技巧」（「我会给你50美元小费」、「你是顶尖专家」之类），从模型厂商内部视角看大多数没用，有些反而让答案变差。这份指南讲的是模型内部如何看待你写的提示词、什么真正影响它的输出。能拿到这种「模型厂商内部视角」的资料并不多见。先说网上传得很广、但官方指南明确说没用或反作用的几条。第一条误区是激励式提示词。「我会给你50美元小费」「做不好就处罚你」这种套路，过去一两年在国外社交圈传得到处都是。Anthropic 内部测过，对最新的 Claude 模型，小费、威胁、装客气这些「小把戏」基本不影响输出质量。模型不在乎你赏不赏它，它只在乎你说清没说清。第二条误区是「你是一位 X 行业20年专家」开头万金油。我们之前介绍过一项研究：在事实问答任务上，加这种「专家身份」反而把准确率从七成多拉到不到七成。官方指南里也讲明白，角色扮演型提示词在写作、风格化这种场景里有用，做事实任务别滥用。第三条误区是越长越复杂越好的提示词模板。有些课程教人用三百字模板包一个本来三十字就能说清的请求。指南里的第一原则就一句话：直接、明确说要什么，不要绕弯子。模型不需要被催眠，它需要的是清楚的指令。第四条误区是「魔咒关键词」。比如英文圈传得很玄的 "think harder"（想得更努力）、"work very carefully"（仔细工作）、"this is very important"（这件事特别重要）这种词。简单的「先一步步分析再答」那种引导是真有用的；但「这件事特别重要哦」这种就是噪声，对今天的模型没意义。那真正有效的是哪几条？指南里讲的第一条不是技巧，是心态：好的提示词像给一个新同事讲任务，不是写咒语。落到具体动作，几条最值得记的：第一条最被低估的是给具体例子。指南里讲，给一个例子比写五条抽象规则有效。你想让 AI 写一段产品介绍文案，与其写「要简洁、要专业、要有吸引力」，不如直接贴一段你觉得对味的范文，让它「按这个风格写」。这一招业内叫「多例提示」（英文 multishot prompting），对几乎所有任务都有效。第二条是给模型时间想。复杂任务前面写一句「先一步步分析，再给最终答案」。指南给了三层做法：基础（直接写一句「先一步步思考」）、引导（列出具体的分析步骤）、结构化（用 <thinking>（思考）和 <answer>（回答）这种标签把「想」和「答」分开）。第三条是用 XML 标签做结构。把上下文资料、任务说明、输出格式分别用 <document>（资料）、<task>（任务）、<format>（格式）这种标签包起来。指南里特别强调一句：标签名字怎么起不重要，前后一致就行。比起用空行或破折号分隔，标签对模型识别的提升很明显。第四条是允许 AI 说「不知道」。在提示词里写一句「如果资料里没有这个信息，就直接说不知道，不要编造」。这是降低幻觉率最简单有效的一招。模型本来就知道自己不知道，是被人逼着回答才编的。第五条是定义输出格式。直接说要「列表」「表格」「JSON」还是「两段话」，比让模型自由发挥稳定得多。把这几条揉进一段普通提示词，长这样：请分析下面这段产品评论的情绪倾向。先一步步分析评论里的关键句，包在 <thinking> 标签里；然后给出最终判断（正面、负面或中立），包在 <answer> 标签里。如果有判断不准的地方，直接说不确定，不要硬编。最后给一段不超过100字的总结。评论内容：……不用装客气，不用「专家」开头，不用承诺给小费。清楚的结构加具体的例子加明确的格式，就是最强的提示词。顺带说一句，上面这几条原则不绑死 Claude。同样的思路放到国内大模型（DeepSeek、Kimi、通义、豆包、文心）一样能跑——XML 标签、给例子、让模型先想再答、允许说不知道，这些是底层做法，跟用哪家模型没关系。看完这份指南最朴素的感受是：好的提示词不需要花哨。清楚直接、给具体例子、让模型先想再答、允许它说不知道、定义输出格式，这五条做到了，绝大多数「魔咒」就不重要了。

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1. 爆肝3天测完32个分类，GPT-Image2 VS nano-banana 2 全网超详细AI生图测评，谁才是AI生图之王？（带提示词）

2. 来看看最懂大模型的人教你写提示词，网上的技巧大多都没用。我最近看到一份大模型厂商内部的 AI 提示词指南，觉得很值得讲一讲。写它的人 Alex Albert，是做 Claude 的 AI 公司 Anthropic 在2023年招进去的内部第一位提示词工程师，原职衔甚至有点不正经，叫 prompt engineer and librarian（提示词工程师加图书管理员）。这两年他升到 Anthropic 开发者关系负责人，对外讲 Claude 怎么用基本都是他的活，这份官方指南也是他的核心维护内容。可以说，他大概是最了解 AI 大模型怎么读提示词的那一类人。看完之后我回头翻了翻网上各种「提示词课」的笔记，发现一件挺尴尬的事：网上传的那些「魔咒式技巧」（「我会给你50美元小费」、「你是顶尖专家」之类），从模型厂商内部视角看大多数没用，有些反而让答案变差。这份指南讲的是模型内部如何看待你写的提示词、什么真正影响它的输出。能拿到这种「模型厂商内部视角」的资料并不多见。先说网上传得很广、但官方指南明确说没用或反作用的几条。第一条误区是激励式提示词。「我会给你50美元小费」「做不好就处罚你」这种套路，过去一两年在国外社交圈传得到处都是。Anthropic 内部测过，对最新的 Claude 模型，小费、威胁、装客气这些「小把戏」基本不影响输出质量。模型不在乎你赏不赏它，它只在乎你说清没说清。第二条误区是「你是一位 X 行业20年专家」开头万金油。我们之前介绍过一项研究：在事实问答任务上，加这种「专家身份」反而把准确率从七成多拉到不到七成。官方指南里也讲明白，角色扮演型提示词在写作、风格化这种场景里有用，做事实任务别滥用。第三条误区是越长越复杂越好的提示词模板。有些课程教人用三百字模板包一个本来三十字就能说清的请求。指南里的第一原则就一句话：直接、明确说要什么，不要绕弯子。模型不需要被催眠，它需要的是清楚的指令。第四条误区是「魔咒关键词」。比如英文圈传得很玄的 "think harder"（想得更努力）、"work very carefully"（仔细工作）、"this is very important"（这件事特别重要）这种词。简单的「先一步步分析再答」那种引导是真有用的；但「这件事特别重要哦」这种就是噪声，对今天的模型没意义。那真正有效的是哪几条？指南里讲的第一条不是技巧，是心态：好的提示词像给一个新同事讲任务，不是写咒语。落到具体动作，几条最值得记的：第一条最被低估的是给具体例子。指南里讲，给一个例子比写五条抽象规则有效。你想让 AI 写一段产品介绍文案，与其写「要简洁、要专业、要有吸引力」，不如直接贴一段你觉得对味的范文，让它「按这个风格写」。这一招业内叫「多例提示」（英文 multishot prompting），对几乎所有任务都有效。第二条是给模型时间想。复杂任务前面写一句「先一步步分析，再给最终答案」。指南给了三层做法：基础（直接写一句「先一步步思考」）、引导（列出具体的分析步骤）、结构化（用 <thinking>（思考）和 <answer>（回答）这种标签把「想」和「答」分开）。第三条是用 XML 标签做结构。把上下文资料、任务说明、输出格式分别用 <document>（资料）、<task>（任务）、<format>（格式）这种标签包起来。指南里特别强调一句：标签名字怎么起不重要，前后一致就行。比起用空行或破折号分隔，标签对模型识别的提升很明显。第四条是允许 AI 说「不知道」。在提示词里写一句「如果资料里没有这个信息，就直接说不知道，不要编造」。这是降低幻觉率最简单有效的一招。模型本来就知道自己不知道，是被人逼着回答才编的。第五条是定义输出格式。直接说要「列表」「表格」「JSON」还是「两段话」，比让模型自由发挥稳定得多。把这几条揉进一段普通提示词，长这样：请分析下面这段产品评论的情绪倾向。先一步步分析评论里的关键句，包在 <thinking> 标签里；然后给出最终判断（正面、负面或中立），包在 <answer> 标签里。如果有判断不准的地方，直接说不确定，不要硬编。最后给一段不超过100字的总结。评论内容：……不用装客气，不用「专家」开头，不用承诺给小费。清楚的结构加具体的例子加明确的格式，就是最强的提示词。顺带说一句，上面这几条原则不绑死 Claude。同样的思路放到国内大模型（DeepSeek、Kimi、通义、豆包、文心）一样能跑——XML 标签、给例子、让模型先想再答、允许说不知道，这些是底层做法，跟用哪家模型没关系。看完这份指南最朴素的感受是：好的提示词不需要花哨。清楚直接、给具体例子、让模型先想再答、允许它说不知道、定义输出格式，这五条做到了，绝大多数「魔咒」就不重要了。

3. 在画了几百张 nano banana pro 图片收获了几百万流量之后的一些提示词写作经验（同步发布于博客：http://t.cn/AXygY9D8）最近一段时间，沉迷于 nano banana pro 画图，也写了一些颇受欢迎的提示词，X 上的浏览量加起来有几百万。但你要说我写画图提示词水平多牛，这我可不敢认，因为我写画图提示词水平其实一般，写不出那些专业的参数，绝大部分提示词都是让 AI 帮我写的。写画图提示词，没有你想的那么复杂，拿我最近写过的一些提示词来讲一下。首先，提示词是手段不是目的提示词是为画图服务的，所以最重要的是你的想法，你想呈现什么，至于提示词，只不过是为了实现你想法的手段，有很多种写法都可以让你得到不错的结果，所以不必太纠结提示词的细节，什么结构、关键字、长短、是不是 JSON，都没那么重要！比如说 4 月份的时候，我就想用 GPT-4o Image 帮我画一张巨型裸眼 3D 屏幕的图（图2），提示词很简单，就是大白话： > 一只超写实大熊猫半个身子在成都繁华商街巨型弧形裸眼 3D 屏幕外边，肚皮朝上，脑袋吊着，嘴里咬着竹笋，憨态可掬提示词大部分时候就是这样，你都不需要多么复杂的技巧，就先大白话发过去看看效果。然后我把提示词发给 Gemini，得到了一张这样的图：参考图3 也还行，但效果不算太好。写提示词不难，难得是你得有一点审美，知道什么是好的，什么是不好的，最好还能知道哪不好！我水平不够好，只能看得出它不好，但说不上不好在哪里。这时候专业水平就能起作用，要是你专业的话，马上能知道哪不好，怎么调整。我不专业但我有 AI，于是把这个提示词（有时候我还会把生成的图片结果一起）发给 AI，让 AI 优化。最好不要只是让它优化，而是给个方向，比如我就去搜索了一下现实世界中哪几个建筑的裸眼 3D 屏幕最有名，这样 AI 训练的最多最熟悉，更容易明白我想要什么。（参考图4）注意我会同时问 Gemini、ChatGPT（GPT-4.5、GPT-5.1），一方面每个模型擅长的不一样，另一方面这里面有很大的概率因素。所以多试几个总没错。后面就是去测试，根据测试结果让 AI 进一步调整。比如第一次测试，效果不怎么样！（参考图5）我干脆换了个思路，找来一张真实的看起来还不错的图片，然后让 Gemini 根据图片给我写提示词。（参考图6）再让 Gemini 帮我生成几个场景。（参考图7）拿新提示词测试了一下，效果惊艳！（参考图8）再测试几个其他场景也不错，那基本上就可以了。（参考图9）所以写提示词的过程就是不停的变换思路不停的“抽卡”重试，你可以不知道怎么调整，但是至少你得知道什么是好的，这样当偶尔“抽卡”到一张好的，你就可以基于那张好的不停的微调，直到可以稳定的生成。真不稳定也没关系，那就多“抽卡”好了。比如那个 3D 裸眼屏的，得一半结果不怎么好，我后续又尝试优化了好一会，实在改进有效，干脆放弃了。所以我不止一次提到“提示工程”： > 提示词工程是一个过程，系统化地设计、测试、优化提示词的过程——宝玉（参考图10）让 AI 帮你写提示词，有时候还会有意外惊喜。比如我在创作时空交汇的提示词的时候，最初的想法只是简单的时空交汇。但无意中生成了一张古今人物交互的，我一看，这比我原本的想法还要好一些，于是调整了一下创作方向，让画面中融入了古今人物的交互。（参考图11）上面其实只是我提示词创作的第一个步骤，也就是针对一个场景生成一张满意的图片。当提示词能稳定的产生一个效果后，下一步就是基于这套提示词，把它变成一套提示词模板，让它可以产生各种不同结果的图片，这样其他人也能参与其中。比如说四季变换的图，最初的版本只有一棵树。虽然这棵树效果很好，但是大家都来画树就没意思了。最好是能基于同一场景四季变化的设定，让场景可以变化。（参考图12）我把这条提示词发给 AI，让它帮我变成提示词模板。把提示词变成模板，最重要的是设定好“变量”，你希望提示词中哪些是固定不变的，哪些是可以变换的。比如四季变换的提示词模板，我希望它变换的是场景，不局限于一棵树，还可以是一座城市、一个园林等等，每个人都可以代入自己喜欢的场景。参考提示词： > 帮我把下面的提示词变成提示词模板，变量是场景，根据场景在一张画面中显示四个季节的变化，同一个场景，但是每个季节显示场景的一部分同时又融为一体。 > > 超写实数字插画风格，画面以一棵树为核心，从左到右均匀划分为冬春夏秋四个季节区域。树木和背景随季节依次渐变变化，每个季节区域内的树叶颜色、枝条状态和背景元素均应精准呈现相应季节特征。树冠、树干、枝叶以及背景中的植被与天气等自然景观，都应根据季节的典型表现进行细致调整和过渡，确保四个区域间衔接自然流畅、色彩丰富且富有象征意义。画面比例为 4:3。（参考图13）提示词模板的变量也不用局限一个，可以有多个变量，比如这张“现实vs内心映射”的图，{现实}是一个变量，{内心映射}是另一个变量。（参考图14、图15）这一步仍然是要反复测试，直到有一个稳定的效果（参考图10）所以说，写提示词，没有那么难，你有一个想法，先用大白话去试试，不行就让 AI 帮你调整，告诉它你哪里不满意，希望哪里更好，根据 AI 调整后结果再去试，再调整，反复“抽卡”，耐心一点总能成。当然模型也很重要，真不行就等一段时间再重新试试，就像我的裸眼 3D 显示屏的提示词，半年前还画不好，现在这就挺逼真了。让 AI 优化，也可以试试不同的模型，比如我会反复在 Gemini 3 Pro、GPT-5.1、GPT-4.5 之间重试，并没有绝对答案谁最好，保不准谁的结果就让你满意了。如果你想更进一步，让你的提示词能适应不同的场景、人物，还可以把它变成提示词模板，衍生出更多好玩的作品。

4. 【这个Claude技能让你的AI提示词不再浪费额外Credits】快速阅读：一个名为prompt-master的开源Claude技能在一周内获得600+星标。它能根据你使用的AI工具（Cursor、Midjourney、Claude Code等）自动生成最优提示词，避免重复调整和浪费Credits。工具已支持35种常见错误模式修正和12种任务模板。---提示词优化工具并不新鲜，但这个项目的核心竞争力在于“工具特定路由”。同样是生成吉卜力风格的东京夜景俯视图，给Midjourney的提示词是45个token的逗号分隔描述符，先锁定相机角度防止模型默认街景构图，再叠加视觉线索。给DALL-E 3的提示词则变成80个token的散文句式，末尾专门加上“不要在图像中包含任何文字或字母”来抑制它爱出现的随机文本伪影。这种差异不是表面功夫。Cursor和Claude Code的上下文管理逻辑完全不同，用同一套提示词会直接崩。ComfyUI用户在用Stable Diffusion 1.5、SDXL还是Flux，输出结构都不一样，需要分别生成正向和负向提示块。甚至向o1模型添加思维链反而会降低效果，这是35种“烧Credits模式”中的一种。有观点认为直接跟Claude Code像跟人聊天一样就行，出错了再说要改什么。开发者的回应很务实：这能省Credits，也能让模型理解更清晰。但更重要的是使用场景远不止对话，图像、视频、研究、演示、配音，每个领域的最佳实践完全不同。项目在7天内从600星涨到900星，期间社区持续提出支持新工具的请求：Figma Make、Kimi 2.5、Ollama、Google Stitch。开发者几乎全天候在评论区确认兼容性，甚至当天就为特定用户添加了SeeDream和LTX 2.3的路由。v1.4刚发布，v1.5已经在规划agent支持。整个项目像是在验证一个简单但容易被忽视的事实：AI工具之间的差异比我们想象的大得多，通用方案在具体场景下往往意味着妥协。GitHub: github.com/nidhinjs/prompt-masterref:www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1rxyarx/i_built_a_claude_skill_that_writes_accurate#AI创造营##人工智能#

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12. //@摇摆时间线ZHLMI:是的，所以就像写微博，把微博的废话精简掉，就是训练提示词的写作过程//@歸藏的AI工具箱:在写作这一点上，针对AI写作要比针对人类写作简单不少。提示词不重要，重要的是压缩在提示词里的知识。至于格式和行文逻辑之类的，其实问题不大。

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15. 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#

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21. 鉴于Nano Banana Pro可以复现「几乎一切风格」，那么问题就来了，你脑袋里得有这个风格，你才能用相应的「提示词」告诉AI来做，所以大家平时可以多多积累一些喜欢的风格关键词，比如：🔸图1：常规的 infographic 风格，提示词用「Create an infographic explaining...」开头即可🔸图2：粘土风格、3D渲染风 / Clay风（柔性3D）🔸图3：写实科学插画🔸图4：手绘头脑风暴🔸图5：扁平插画风🔸图6：复古海报风🔸图7：等距插画风🔸图8：极简黑白线条🔸图9：企业商务风🔸图10：科技矩阵HUD风🔸图11：数据可视化风🔸图12：扁平卡通风🔸图13：Flat3.0渐变风🔸图14：黏土风🔸图15：拼贴画风格🔸图16：少女粉彩风🔸图17：孟菲斯风格🔸图18：波普艺术风其实还有很多很多，几乎是一个无限的探索过程，以后做PPT会变得多么简单，顺便说一句，我目前已经把Nano Banana Pro接入了我的新产品用于设计PPT辅助~ #AI创造营#

22. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

23. 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#

24. 看到一个博主用 Google AI Studio Vibe 了一个提示词站，还挺好的。这是一个提示词灵感库，收集了市面上 1000 多个优秀的提示词案例，在互联网时代，人人都有一个 hao123 导航网站，AI 时代，好像人人都需要一个提示词案例库，毕竟很多灵感的来源都是借鉴。大家可以去看看。网址：aiart.pics#微博兴趣创作计划##科技先锋官##AI创造营#

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