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AI绘画提示词标准化指南：从新手到专业的高效创作框架

源自108位全网作者

05-27 12:51

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【同样用 AI，别人产出碾压你？差距全在提示词工程】2026年，AI领域有一个令人不安的真相：模型不再是瓶颈，提示词才是。两个人在同一个任务中使用相同的模型，产出质量却天差地别。平庸者得到的是需要推倒重写的废话，而专家得到的是直接进入生产环境的成果。提示词工程不是某种玄学，它是AI经济时代最有价值的技能，因为它决定了你与AI交互的质量天花板。以下是迈向专家级提示词工程的完整路径。---第一阶段：基础认知——具体性击败普遍性大多数提示词失败的原因在于：大语言模型本质上是在预测下一个概率最高的字符。当你给出的指令模糊时，模型会填充统计学上最平庸的内容。专家提示词必须包含的六个要素：1. 角色：给模型一个具体的身份，如“拥有15年经验的B2B SaaS产品策略专家”，这决定了它的词汇量、深度和视角。2. 背景：模型需要知道你的行业、受众、限制条件和目标。没有背景，模型只能靠猜测。3. 任务：明确具体的动作，例如“对比三个竞争对手的定价、功能和话术，撰写一份竞争分析报告”。4. 格式：规定输出的形态，如表格、两段式的建议或特定的代码结构。5. 约束：明确告诉模型“不要做什么”，比如“不要使用营销术语”、“不要超过500字”。6. 质量标准：定义什么是“好”，例如“分析必须具体到足以让产品团队在5分钟内做出决策”。---第二阶段：结构化技巧——让逻辑清晰可见1. 使用XML标签Claude等模型对结构化输入非常敏感。使用标签如 <context>、<task>、<constraints> 可以消除歧义，让模型明确每一部分指令的功能。2. 背景在前，问题在后当处理长文档或大量数据时，始终将参考资料放在问题之前。先让模型加载上下文，再提出要求，这比先问问题再给资料的效果要好得多。3. 少样本学习（Few-Shot）给模型三到五个例子，效果胜过十段文字描述。展示你想要的模式，包括正常情况和边缘情况，模型会迅速捕捉到你未言明的逻辑。---第三阶段：高阶策略——深度思考的逻辑链1. 链式思维（The Chain Method）永远不要让模型在一个提示词里完成五件事。将任务拆解：先做调研，再找差异，最后写文案。每一步的质量都会累积，最终形成深度远超单一指令的成品。2. 自我修正循环模型的初稿往往只是草稿。加入一段指令：“重新阅读你的回答，按准确性、具体性和可操作性打分（1-10分）。针对低于8分的维度进行修正，并给出最终版本。”3. 动机约束不仅要告诉模型“做什么”，还要告诉它“为什么”。当模型理解了“字数限制是为了适应Telegram的显示逻辑”时，它在精简内容时会表现得更智能。4. 多维视角分析对于复杂的决策，要求模型从不同角色（如CEO、CFO、客户）的角度分别进行分析，最后再综合成一个平衡各方利益的建议。5. 元提示词（The Meta-Prompt）当你不知道如何写好提示词时，让AI帮你写。描述你的目标和背景，要求AI为你生成一个最有效的提示词结构。---第四阶段：系统化精进——从战术到战略1. 持久化上下文文件为不同类型的工作建立Markdown文件，如写作准则、分析框架或项目背景。在对话开始时让模型先读取这些文件，确保它始终遵循你的个人标准。2. 模板库意识将每一个成功的提示词沉淀为可复用的模板。剥离具体内容，保留结构变量。随着时间的推移，这种复利效应将成为你最大的竞争优势。3. 每周反馈闭环每周复盘你的AI产出：哪些地方没达标？提示词哪里可以改进？将这些教训更新到你的上下文文件中。---总结与启示提示词工程不是在寻找某句“咒语”，而是系统性地增加交互的确定性。平庸者在依赖模型的随机性，而专家在消除模型的随机性。当你掌握了这些技术，你会发现你使用的仿佛是完全不同的另一种技术。在这个AI时代，你的提问能力，就是你的生产力上限。x.com/eng_khairallah1/status/2046881340977782970

012-AI 短视频分镜头设计（AI绘画提示词入门）

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1. 【同样用 AI，别人产出碾压你？差距全在提示词工程】2026年，AI领域有一个令人不安的真相：模型不再是瓶颈，提示词才是。两个人在同一个任务中使用相同的模型，产出质量却天差地别。平庸者得到的是需要推倒重写的废话，而专家得到的是直接进入生产环境的成果。提示词工程不是某种玄学，它是AI经济时代最有价值的技能，因为它决定了你与AI交互的质量天花板。以下是迈向专家级提示词工程的完整路径。---第一阶段：基础认知——具体性击败普遍性大多数提示词失败的原因在于：大语言模型本质上是在预测下一个概率最高的字符。当你给出的指令模糊时，模型会填充统计学上最平庸的内容。专家提示词必须包含的六个要素：1. 角色：给模型一个具体的身份，如“拥有15年经验的B2B SaaS产品策略专家”，这决定了它的词汇量、深度和视角。2. 背景：模型需要知道你的行业、受众、限制条件和目标。没有背景，模型只能靠猜测。3. 任务：明确具体的动作，例如“对比三个竞争对手的定价、功能和话术，撰写一份竞争分析报告”。4. 格式：规定输出的形态，如表格、两段式的建议或特定的代码结构。5. 约束：明确告诉模型“不要做什么”，比如“不要使用营销术语”、“不要超过500字”。6. 质量标准：定义什么是“好”，例如“分析必须具体到足以让产品团队在5分钟内做出决策”。---第二阶段：结构化技巧——让逻辑清晰可见1. 使用XML标签Claude等模型对结构化输入非常敏感。使用标签如 <context>、<task>、<constraints> 可以消除歧义，让模型明确每一部分指令的功能。2. 背景在前，问题在后当处理长文档或大量数据时，始终将参考资料放在问题之前。先让模型加载上下文，再提出要求，这比先问问题再给资料的效果要好得多。3. 少样本学习（Few-Shot）给模型三到五个例子，效果胜过十段文字描述。展示你想要的模式，包括正常情况和边缘情况，模型会迅速捕捉到你未言明的逻辑。---第三阶段：高阶策略——深度思考的逻辑链1. 链式思维（The Chain Method）永远不要让模型在一个提示词里完成五件事。将任务拆解：先做调研，再找差异，最后写文案。每一步的质量都会累积，最终形成深度远超单一指令的成品。2. 自我修正循环模型的初稿往往只是草稿。加入一段指令：“重新阅读你的回答，按准确性、具体性和可操作性打分（1-10分）。针对低于8分的维度进行修正，并给出最终版本。”3. 动机约束不仅要告诉模型“做什么”，还要告诉它“为什么”。当模型理解了“字数限制是为了适应Telegram的显示逻辑”时，它在精简内容时会表现得更智能。4. 多维视角分析对于复杂的决策，要求模型从不同角色（如CEO、CFO、客户）的角度分别进行分析，最后再综合成一个平衡各方利益的建议。5. 元提示词（The Meta-Prompt）当你不知道如何写好提示词时，让AI帮你写。描述你的目标和背景，要求AI为你生成一个最有效的提示词结构。---第四阶段：系统化精进——从战术到战略1. 持久化上下文文件为不同类型的工作建立Markdown文件，如写作准则、分析框架或项目背景。在对话开始时让模型先读取这些文件，确保它始终遵循你的个人标准。2. 模板库意识将每一个成功的提示词沉淀为可复用的模板。剥离具体内容，保留结构变量。随着时间的推移，这种复利效应将成为你最大的竞争优势。3. 每周反馈闭环每周复盘你的AI产出：哪些地方没达标？提示词哪里可以改进？将这些教训更新到你的上下文文件中。---总结与启示提示词工程不是在寻找某句“咒语”，而是系统性地增加交互的确定性。平庸者在依赖模型的随机性，而专家在消除模型的随机性。当你掌握了这些技术，你会发现你使用的仿佛是完全不同的另一种技术。在这个AI时代，你的提问能力，就是你的生产力上限。x.com/eng_khairallah1/status/2046881340977782970

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9. Seedance2.0最近真的火遍全网！一起来#Seedance必玩提示词模板##HOW I AI# 分享你的创作吧～我也忍不住尝试了用它创作温情家庭动画～我的提示词是“蜡笔小新全家福，从童年到成年，父母逐渐老去，柔和光影，温馨家庭场景，缓慢变焦，怀旧风格”和“家庭聚会，小新放屁栽赃给爸爸，两人争吵，家人哈哈大笑，滑稽风格”这个提示词特别适合打造叙事向的亲情内容：通过“缓慢变焦”实现自然转场，“柔和光影”能增强情感氛围。建议想尝试类似风格的朋友，可以在提示词中加入具体的时间线索（如“五年后”“十年后”）和情绪关键词，让AI更精准地理解时间流逝与温情基调。Seedance2.0在叙事连贯性和画面稳定性上表现超棒，角色形象保持一致，运镜也流畅自然！我的视频里小新从调皮孩童成长为青年，父母的细节变化尤其触动人心～日常生活里的滑稽画面也特别令人动容！我的提示词是「蜡笔小新全家日常，从幼年到成年，父母白发渐变，暖色调，慢推镜头」，欢迎大家照着玩！

10. #Seedance必玩提示词模板#千万码住🔥即梦3.0导演级运镜提示词，拿去抄‼在练习AI试试的时候发现运镜提示词真的太重要的，会写运镜提示词，直接把画面效果提升100倍！#HOW I AI##过个有ai年# seedance必玩提示词模板

11. 【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#

12. 提示词工程的终点，是人的认知工程表面上是在训练 AI，实际上是在训练人如何思考。一个人提示词水平越高，说明他越能清楚表达目标、限定问题、定义概念、组织流程、验证结果。所以，提示词工程的本质不是机器技巧，而是人的认知修炼。#新媒沈阳聊ai#

13. 发现一个AI的新用法，再也不用担心不会写提示词了！

14. #Google Chrome 即将推出全新 AI 功能「Skills」：让 Gemini 提示词管理更高效#Google Chrome 浏览器官方账号于 2026 年 4 月 14 日在 X（原 Twitter）平台发布了一条动态，宣布即将推出名为 Skills 的全新 Chrome 功能。这一功能旨在帮助用户更便捷地管理和复用与 Gemini 的交互提示词（prompt），标志着浏览器与 AI 深度集成又迈出了重要一步。#什么是 Chrome 的「Skills」功能？#根据官方描述，Skills 允许用户将自己常用的 Gemini in Chrome 提示词保存下来，以便后续快速复用。同时，用户还可以从 Chrome 内置的预制提示词库中直接选择合适的模板。核心亮点包括：- 自定义保存：将你经常使用的 Gemini 提示词保存为个人「Skill」，下次直接调用即可，无需重复输入长提示。- 预制提示词库：Chrome 提供一系列精心设计的现成提示词模板，覆盖日常工作、学习、创作等多种场景。- 无缝集成：该功能将直接嵌入 Chrome 浏览器中，与 Gemini 的 AI 能力深度结合，让用户在浏览网页时就能高效调用 AI 辅助。官方视频演示中，清晰展示了用户如何在 Chrome 界面中快速选择或创建 Skill，并立即应用到 Gemini 的对话或任务处理中。这种设计大大降低了提示工程（prompt engineering）的门槛，让普通用户也能轻松获得高质量的 AI 输出。#功能背后的意义：从「一次性提示」到「可复用技能」#长期以来，使用 AI 大模型（如 Gemini）时，用户面临的最大痛点之一就是提示词的编写与管理。一个好的提示往往需要反复迭代、精心设计，但每次使用时又要重新输入或复制粘贴，效率低下且容易遗忘。Chrome 的 Skills 功能本质上是对提示词的「技能化」管理：- 它把精心调教的提示词转化为可重复调用的「技能」（Skill），类似于编程中的函数或宏命令。- 用户可以为不同场景创建专属 Skill，例如： - 内容创作类：「帮我写一篇 SEO 友好的产品介绍」 - 数据分析类：「分析这段网页内容并提取关键数据」 - 学习辅助类：「用简单语言解释这个专业概念」 - 生活实用类：「生成一份健康的每周购物清单」通过预制库，用户即使不擅长编写提示，也能快速获得专业级输出。官方强调，这将让 Gemini 在 Chrome 中的使用体验更加流畅和个性化。#技术与生态意义#作为全球最受欢迎的浏览器，Chrome 的每一次 AI 功能更新都具有行业风向标意义。Skills 的推出，进一步强化了 Google 在浏览器 + AI 生态中的布局：- 与 Gemini App 的深度协同：Gemini 已在多个 Google 产品中落地，Chrome Skills 是其在桌面浏览器端的自然延伸。- 降低 AI 使用门槛：不再局限于专业用户，普通上网者也能通过简单点击获得 AI 助力。- 潜在扩展空间：未来 Skills 可能支持更多自定义选项、分享机制，甚至与其他 Google 服务（如 Gmail、Docs）联动，形成完整的 AI 工作流。Google 官方博客文章也同步发布了详细介绍，感兴趣的用户可以前往查看更多技术细节和使用指南。#用户反馈与可用性讨论#该功能公布后，迅速引发了广泛讨论。许多用户对这一创新表示期待，认为它能显著提升日常 AI 使用效率。但同时，也有一些声音指出：- 地域可用性问题：部分用户（尤其是欧洲、亚洲部分地区）表示仍在等待 Gemini in Chrome 的基础功能落地，Skills 自然也受此影响。- 竞争视角：有用户提到类似功能已在其他浏览器或 AI 工具中出现，例如某些新兴浏览器已提供提示模板管理。- 实用价值：支持者认为「你不会意识到自己需要它，直到你真正用上它」，而部分用户则觉得这只是「锦上添花」的小改进。尽管存在区域 rollout 的差异，但 Google 作为全球科技巨头，预计会逐步将该功能推向更多市场。#总结：AI 浏览器时代的又一小步#Chrome Skills 的推出，并非革命性的底层技术突破，而是对用户体验的精细打磨。它体现了 Google 在 AI 产品化道路上的务实思路——不追求最炫酷的功能，而是让 AI 真正融入用户的日常浏览习惯。在 AI 工具日益普及的今天，如何让强大模型「易用、好用、复用」，已成为各大厂商竞争的关键。Chrome 通过 Skills 功能，给出了自己的答案：把好的提示词变成可保存、可复用的技能，让每一次 AI 交互都更高效。这一功能预计很快将在 Chrome 稳定版中上线，建议用户关注 Google Chrome 官方更新和博客，及时体验这一新特性。对于重度使用 Gemini 的用户来说，Skills 或许会成为你浏览器中不可或缺的 AI 助手。（本文基于 Google Chrome 官方 X 动态及相关公开信息撰写，旨在全面、客观地呈现该功能的核心内容与背景。） Google谷歌爱好者的微博视频

15. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

16. 上海一公司发现他人使用相同提示词生成高度相似画作，要求停止侵权并赔偿，这算侵权吗？

17. 【7个提示词，让 Claude 从聊天机器人变成思考伙伴】快速阅读：多数人把 Claude 当搜索引擎用，Karpathy 把它当长期协作伙伴。差别不在模型，在于你怎么构建问题本身。---普通人给 AI 一个问题，等一个答案。Karpathy 给 AI 一套思维框架，然后让它在框架里工作。有网友一语点破：这些提示词本身只是表象，真正的差距在于你如何定义问题。提示词是结果，思维方式才是原因。以下是 7 种具体用法：1. 系统拆解提示：遇到复杂问题，强制 Claude 按步骤走：明确问题、列出假设、识别约束、拆分子问题、提三种方案、比较权衡、给出执行路径、预判失败点。这套流程本质上是把你的思维过程外包出去，然后让 AI 替你跑一遍。2. 第一性原理提示：不要类比，不要总结，从最底层概念开始，一层一层建起来，最后给出心智模型、真实应用和常见误解。适合搞懂 LLM、系统设计、数学原理这类容易“以为自己懂了”的东西。3. 研究简报生成：让 Claude 给出某个领域的全景图，包括玩家格局、当前路径、失败案例、市场空白、逆向洞察和可落地机会。它会变成一个还不错的分析师。4. 构建架构提示：从想法到实现，要求它给出最简版本、组件结构、数据流、技术栈、构建顺序、边界情况和扩展策略。省去大量乱猜阶段。5. 提示词优化器：把你自己写的提示词扔进去，让它优化清晰度、结构、约束条件和输出格式，并解释改了什么、为什么更好。提示词质量会随时间复利增长。6. 专家模式切换：让它以高级工程师对工程师的方式回答，跳过入门解释，直接聚焦实现、权衡和踩坑点。7. 批判性思考伙伴：让它不要盲目附和，主动挑战你的假设、指出逻辑漏洞、提出替代方向。这一步大多数人从来不做。有网友补充了一个实践细节：在开发应用的过程中，你得反复做审计，一旦发现模型开始循环并强行引入不必要的改动，那就是该叫停的时机。这 7 个提示词值得存起来反复用。不过更值得记住的是：AI 给出的答案质量，上限就是你提出问题的质量。x.com/Suryanshti777/status/2036796681195258207#AI创造营##人工智能#

18. 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#

19. 百万级TVC视频提示词框架

20. 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？

21. 🚀 GPT Image 2 提示词库上线！2000+ 高质量提示词 + 预览图再也不用为“写不出好提示词”而抓狂了！这里整理了 2000+ 精选提示词，涵盖肖像、电商、插画、电影感、品牌海报等多种场景，全部配有生成效果预览，支持 16 种语言。无论是想快速出图的创作者，还是需要商用级插画的设计师，都能在这里找到灵感。+ 核心亮点：- 多功能提示词库：支持动态参数、风格切换、场景扩展- 高质量预览：每条提示词都配真实生成效果- 商用友好：像素级文字渲染、跨图一致性强- 持续更新：每天新增优质提示词GitHub： github.com/YouMind-OpenLab/awesome-gpt-image-2在线体验： youmind.com/gpt-image-2-prompts支持 Web / 移动端，随时随地查阅和使用。#AI创造营# #人工智能# #提示词工程# #AI图像生成#

22. 即梦AI 4.0绘画提示词大全：30种经典风格模板 + 4K超清生成指南

23. 高效提示词（prompt）工程指南

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25. 跟 AI 要 PPT，别只说"帮我做个 PPT"这就像跟厨师说"做顿饭"——能做，但多半不合你口味。想要好结果，得给它三样东西：角色定位 + 内容框架 + 具体要求下面是 7 个实用提示词模板，直接套用就行。1. 完整演示文稿（通用型）适合日常汇报、培训、分享会这类场景。提示词："你是一位演示文稿创作者。请为【主题】做一套完整的 PPT 结构，包括：标题页、核心观点、支撑数据、案例说明、视觉呈现建议、结尾的行动建议。叙事逻辑参考 TED 演讲的节奏。"2. 研究型 PPT（专业深度）适合行业分析、专业报告、需要展示研究深度的场合。提示词："为【主题】制作一份研究型演示文稿。内容需包含：相关统计数据、实际案例分析、行业观点引用、可落地的见解，每页都要有信息含量。最后附上参考来源。"3. 入门解释型 PPT（降低理解门槛）适合知识科普、产品介绍、给非专业人士讲解的场景。提示词："为【主题】做一个适合初学者的 PPT。把复杂内容拆解成简单的解释、类比和图示，确保没有背景知识的人也能理解。"4. 商业计划书（BP 专用）适合创业融资、项目立项、商业方案展示。提示词："为【创意/项目】制作一套商业计划书，包含：问题陈述、解决方案、市场规模、产品特点、商业模式、竞争分析、财务预测、团队介绍、融资诉求。"5. 故事叙事型 PPT（增强感染力）适合经验分享、年会演讲、需要情感共鸣的主题。提示词："为【主题】设计一个故事化的演示文稿，按这个结构展开：开场吸引 → 提出问题 → 探索过程 → 关键洞察 → 改变/成果 → 行动号召。每页配上演讲者备注。"6. 正式企业风 PPT（偏严肃场合）适合高层会议、战略汇报、董事会这类正式场景。提示词："为【主题】制作一份正式的企业演示文稿。使用专业表达，采用结构化要点，建议加入图表、SWOT 分析、趋势判断、数据支撑等内容。"7. PPT + 演讲稿一体（适合不擅长临场发挥的人）适合所有需要开口讲、但担心忘词或不知道怎么说的情况。提示词："为【主题】制作完整 PPT，同时写出配套的演讲稿。讲稿要和幻灯片内容对应，标注停顿点、重点强调的地方，以及情绪起伏的节奏。"这些提示词的核心逻辑是：先告诉 AI 你要什么类型的输出，再明确内容结构和质量标准。#AI创造营##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

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27. 千问发布2025十大AI提示词，股票意外排名第一，普通人如何用AI做好投资？

28. 刚看了一个报告，一个土办法就能让AI智商翻4倍，省流就是先写好你的需求提示词，再把它复制一遍、粘贴在后面，直接发给AI就可以。比如：之前你的提示词是：“这是我的问题”。现在把它换成：“这是我的问题”“这是我的问题”，然后喂给AI。俗称：关键的事说两遍

29. 用AI时总要现编提示词，费劲又不专业：工作要合同/PPT模板，内容创作缺文案灵感，营销GEO/SEO没人教，学习还得自己琢磨费曼技巧。Yao Open Prompts 把116个实战中文提示词按场景分类整理，提供工作/学习/内容/营销/生活全覆盖的AI提示词库。不仅有智能元提示词生成系统V0.6（RTF框架），还包括36个内容运营、25个GEO营销模板、产品原型/网页PPT/合同生成等，直接复制替换变量即可用。GitHub：github.com/yaojingang/yao-open-prompts- AI工作：合同生成、销售话术、产品原型、PPT/网页设计；- AI内容：短视频文案、公众号HTML、AI绘画、爆款重构（49个）；- AI营销：GEO实战模板、结构化数据、增长诊断、合规风险（28个）；- AI学习：费曼提问、批判思维、习惯养成、记忆术（11个）；- AI方法：元提示词工程、网页逆向、Nano Banana创意合集；- 英文版同步（prompts-en/），支持多模型测试迭代。网页导航：yaojingang.github.io/yao-open-prompts/ 完整目录：CATALOG.md，一键复制Prompt正文，替换{{变量}}即上手。开源CC BY 4.0，持续更新，完美适配Claude/Copilot/Gemini等中文场景。#AI提示词##Prompt工程##中文AI##内容创作##AI营销#

30. “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。

31. 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#

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. 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。

34. 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#

35. 因为最近各个团队都在用 AI，所以我看了大量的其他人写的提示词。。。如果说人类写提示词最容易犯的两个错误： 1 是懒惰，当然，懒惰的根源是蠢。这导致它的背景交代不清晰。如何在尽量简洁的，清晰的交代整个问题的背景？这其实还是一个挺有挑战的活。 2 是自负。当然，自负的根源是自卑。就是他总是会莫名其妙的无法区分主观和客观，在提示词里会给 AI 一些方向性的暗示，引导 ai 答案的方向。这就导致 ai 会复合你，的确满足了你个人的虚荣心。。但是，这就导致其实没法运用 AI 的各种能力，最大化的去探索最优解。不过这个也很正常，我从评论里就能看到大量懒惰、愚蠢、自负而且自卑的人。这其实本质上不是提示词的技术问题。我觉得就是家教问题。。。

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