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AI绘画提示词如何精准控制画面风格？掌握三层结构+四步构建法，稳定输出目标风格

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01-26 11:09

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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#

刷爆朋友圈！Midjourney核心咒语全曝光，从此告别“图渣”！

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1. 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#

2. 刷爆朋友圈！Midjourney核心咒语全曝光，从此告别“图渣”！

3. 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#

4. 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#

5. 谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词，直接复制就能用

6. 上个月我帮一个做新媒体的朋友改文案。她给我看她让 ChatGPT 写的一篇文章，说是要求 AI 用乔布斯的风格写的。我看了第一段就笑了。那篇文章确实用了一些短句，也提到了改变世界、追随内心之类的词，但任何读过乔布斯演讲的人都能看出来，这玩意儿和乔布斯没半毛钱关系。就像一个人穿着西装打着领带，但走路姿势、说话语气完全不对，你一眼就能看出他在装。朋友很沮丧，说她已经试了好几次了。有时候让 AI 写得更简洁一点，有时候让 AI 多用排比句，但不管怎么调，生成的东西总是有种说不出的违和感。我问她提示词怎么写的。她说：用乔布斯的风格写一篇关于创新的文章。我说，问题就在这儿。一、为什么“用某某风格写”这种提示词基本没用很多人用 AI 模仿某个人的写作风格时，都是这么写提示词的：用鲁迅的风格写，用海明威的风格写，用乔布斯的风格写。这种提示词太模糊了。AI 根本不知道你说的风格具体是什么。什么叫乔布斯的风格？是短句多？是用排比？是讲故事？是煽情？这些表面特征都对，但只抓住了皮毛。真正的风格是深层次的，是句子的节奏、情绪的起伏、形容词的密度、长短句的配比，这些东西组合起来，才形成了一个人独特的表达方式。就像你让一个人模仿周杰伦唱歌。如果他只是学几个转音、含糊几个字，那听起来就是东施效颦。真正像周杰伦，得学他的气息、节奏、咬字习惯、情感处理方式，这些底层的东西学到了，才能真的像。写作风格也是一样。表面的词汇和句式很容易模仿，但深层的节奏和结构很难。而 AI 如果只收到“用某某风格写”这种笼统指令，它只能抓表面，抓不到深层。最近 Reddit 上有个帖子，分享了一个叫“逆向工程”的提示词技巧。核心思路很简单：不要直接让 AI 模仿，而是先让 AI 分析这个风格的底层结构，然后再按这个结构去写。这个方法我试了，效果确实惊人。二、两步法：先解构，再重构这个方法分两步，每一步都很关键。第一步，让 AI 做风格分析。你把想要模仿的那段文字给 AI，然后让它分析三个维度：第一个维度是句子节奏。具体来说，就是句子长短的变化规律。有些作家喜欢长短句交替，有些喜欢连续用短句制造紧张感，有些喜欢用长句展开论述。这个叫做 Perplexity 和 Burstiness，翻译过来就是复杂度和突发性。第二个维度是形容词密度。有些人写作很克制，很少用形容词，文字简洁有力。有些人喜欢用大量形容词渲染氛围。这个比例会直接影响文字的质感。第三个维度是情绪曲线。一篇文章的情绪是怎么变化的？是从平静到激昂？是从质疑到肯定？还是始终保持冷静？这个情绪的起伏轨迹，就是作者的情感节奏。你的提示词可以这么写：> 请分析以下文本的：>> 1. 句子节奏（长短句的分布规律）>> 2. 形容词密度>> 3. 情绪曲线>> 然后给我一份风格特征报告。AI 会给你一个详细的分析报告，类似这样：```plaintext风格特征报告:- 句子节奏:70%短句(5-10词)、30%长句(20词以上),形成强烈对比- 形容词密度:每100词约8个形容词,使用克制- 情绪曲线:从平静陈述 → 逐步升温 → 高潮呼吁 → 平静收尾- 短长句比例:7:3```这就是这个风格的 DNA。第二步，让 AI 按照这个 DNA 去写。现在 AI 已经知道了风格的底层结构，你就可以让它按这个结构去创作新内容了。提示词这么写：> 现在，请使用刚才分析出的风格特征，写一篇关于【你的主题】的文章。>> 严格保持：>> - 短长句比例和之前分析的完全一致>> - 形容词密度保持在同一水平>> - 情绪曲线遵循相同的起伏模式这时候 AI 生成的东西，就不是表面的模仿了，而是从结构层面复刻了原作的风格。三、实际效果：从四不像到几乎一样我用这个方法帮我朋友重新写了那篇文章。第一步，我找了乔布斯斯坦福演讲的一段文字，让 AI 分析。AI 告诉我：乔布斯的风格是短句密集，形容词极少，情绪曲线先抑后扬，长短句比例大概是 8:2。第二步，我让 AI 按这个特征写关于创新的文章。生成的东西，我朋友看了半天，说：这次真的像了。虽然内容完全不同，但那种简洁、有力、层层推进的感觉，确实抓到了。关键的区别在哪？以前的提示词让 AI 去猜什么叫乔布斯风格，现在的提示词给了 AI 一个精确的蓝图。AI 不需要猜，只需要按图施工。这就像建房子。以前你跟建筑师说：给我建一个有设计感的房子。建筑师只能凭感觉来，做出来可能跟你想的差很远。现在你给建筑师一张详细的设计图，标明了每个房间的尺寸、比例、材料，建出来就八九不离十了。四、手把手教你用：以海明威为例我们来实际操作一次，假设你想模仿海明威的风格。第一步，找一段海明威的原文。比如《老人与海》的开头：> 他是个独自在湾流中一条小船上钓鱼的老人，至今已去了八十四天，一条鱼也没逮住。头四十天里，有个男孩跟他在一起。第二步，让 AI 分析。把这段文字和分析请求一起发给 AI:> 请分析以下海明威的文字：>> 【粘贴原文】>> 分析维度：>> 1. 句子节奏和长短分布>> 2. 形容词密度>> 3. 情绪基调和变化>> 4. 其他你认为重要的风格特征>> 给我一份详细的风格 DNA 报告。AI 可能会给你这样的分析：```plaintext海明威风格DNA:- 句子极简,平均每句12-15词- 几乎不用形容词和副词,每100词不超过3个- 多用主动语态和具体名词- 情绪克制,不做过多渲染- 陈述性语气为主,很少用感叹和反问```第三步，让 AI 按这个 DNA 创作。现在你可以说：> 使用刚才分析的海明威风格 DNA，写一段关于一个程序员深夜加班的场景。>> 要求：>> - 保持相同的句子长度和节奏>> - 形容词密度不超过 3 个/100 词>> - 同样克制的情绪表达>> - 用陈述而非渲染AI 生成的东西会是这样的：> 他坐在电脑前。屏幕亮着。代码还没写完。窗外的城市已经睡了。他的咖啡凉了。他没注意。他只是盯着那个 bug。你看，这就很海明威了。简洁、克制、有力量。第四步，如果还不够像，继续微调。你可以让 AI 再分析一次它自己写的东西，然后对比原作的 DNA，看哪里偏离了，再调整。通常两到三轮下来，就能达到非常接近的效果。五、这个方法可以用在哪里除了模仿名人风格，这个方法还有很多实际用途。用途一，保持个人风格的一致性。如果你经常写文章，你可以把自己之前写的最满意的几篇文章让 AI 分析，提取出你的风格 DNA。以后你让 AI 帮你写东西时，就按这个 DNA 来，生成的内容就会更像你自己写的。用途二，适应不同平台的调性。小红书、知乎、公众号，每个平台的爆款内容风格不太一样。你可以找每个平台的爆款文章，让 AI 分析它们的共同特征，然后生成符合那个平台调性的内容。用途三，学习优秀作者的写作技巧。这个方法本质上是一种学习工具。当 AI 把一个作者的风格拆解成具体的数据时，你能清晰地看到：哦，原来海明威是这样控制节奏的，原来这个博主是这样用形容词的。这比你自己模模糊糊地读和感受，要清晰得多。六、从工具到方法论的转变用了一段时间这个逆向工程的方法后，我发现它改变的不只是 AI 的输出质量，还有我自己对写作的理解。以前我读一篇好文章，只是觉得：嗯，写得好。但说不清楚好在哪里。现在我会下意识地去分析：这段的句子节奏是什么样的？作者在哪里用了长句，在哪里突然切换到短句？形容词用得多还是少？情绪是怎么一步步推进的？这种分析式的阅读，让我对写作的理解更深了。而且当我自己写东西时，也会更有意识地去控制节奏、控制情绪、控制用词密度。AI 是个好老师，因为它逼着你把模糊的感觉变成清晰的结构。当你学会了把风格拆解成可量化的维度，你就掌握了一种能力。这个能力不只是让 AI 写得更像，更是让你自己理解得更深。写作这件事，从来都不是天赋或灵感，而是可以被分析、被学习、被复制的技术。只是大多数人没有工具去拆解它。现在有了 AI，我们第一次能够把那些看不见摸不着的风格，变成看得见摸得着的数据。下次你再让 AI 写东西时，别急着直接开写。先让它分析，搞清楚你要的风格到底长什么样。然后再让它动笔，你会发现，AI 写出来的东西，终于不再是那种一眼就能看出来的 AI 味了。#AI创造营##科技先锋官##微博年度新知博主#

7. 如何写提示词：一门关于有效提示词的迷你课程。这里有多种旨在提升人工智能模型输出质量和相关性的高级提示词技巧。1. 基础提示词 (Basic Prompting)这是编写提示词的基本准则。提示词通用法则 (CSI):情境 (Context): 提供背景信息。具体 (Specific): 指令要明确。指示 (Instruction): 给出清晰的指令。关键要素:精准的语言: 使用准确的词汇。情境化信息: 提供必要的背景。创意性措辞: 尝试用不同的方式表达。类比与示例: 给出例子帮助 AI 理解。2. 思维链 (Chain-of-thoughts)将一个复杂的问题分解成一系列更简单的步骤，引导 AI 进行逻辑推理。第一步: 分解主要问题。第二步: 分解子问题。第三步: 要求执行具体任务。3. 分块 (Chunking)将复杂的信息分解成更小、更易于管理的部分。这个方法适用于多种场景，比如：金融分析、研究、工具使用、问题解决或写作等。4. 显式推理 (Explicit Reasoning)这是一种让 AI 以清晰、分步的方式解释其思考过程的技术。你可以要求 AI "一步一步地思考" 或 "解释你的推理过程"。5. 代理提示 (Agent Prompting)在 AI 的框架内为其设定一个“代理”或“角色”，并以任务或查询的形式向这个角色发出提示。例如，你可以让 AI 扮演一位特定的专家。6. 团队提示 (Team Prompting)让生成式 AI 像一个专家团队一样工作。你可以定义多个拥有不同技能、角色和视角的虚拟“代理”，并为它们分配具体的任务，促进它们之间的协作。流程: 定义代理及其角色 → 分配任务与顺序 → 促进协作。7. 苏格拉底式提示 (Socratic Prompting)通过提问引导 AI 深入探索一个主题，进行批判性思考并发现潜在的假设。第一级: 提出开放式问题。第二级: 挑战固有的假设。第三级: 寻求澄清说明。8. 元认知 (Meta-Cognition)鼓励 AI 对其自身的思考过程、偏见和决策进行反思。方法:提示 AI 进行自我反思。进行评估和评级。利用其提供的见解。要求其进行调整。9. 提示词优化与扩展 (Prompt Optimization & Expansion)从一个基本的提示词开始，然后要求 AI 根据你期望的结果来改进它。这种技巧的优势在于可以学习如何使用更精准的词语和句式来获得理想的答案。10. 事实核查 (Fact Checking)使用提示词来验证信息的准确性和可信度。步骤:质疑来源: 询问信息的来源。交叉验证: 要求从不同来源进行核对。询问近期数据: 要求提供最新的信息。要求第三方链接: 索取可供查证的外部链接。11. 迭代探究与顺序提问 (Iterative Inquiry & Sequential Questioning)这是一个持续提问的过程，旨在逐步提炼和改善对任务的理解或输出结果。通过一系列连续的问题，不断优化最终的答案。#微博兴趣创作计划##ai创造营##ai生活指南#

8. 不会 PS 也能做图：AI 绘图工具 3 步出海报，附免费关键词模板

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12. 即梦AI神级提示词大揭秘

13. OpenAI、Anthropic 和 Google 内部使用的10大顶级提示工程技巧，能显著提升生成结果准确率和实用性，堪称AI高手的秘密武器！---【技巧1：角色限定提示 Role-Based Constraint Prompting】高手不会简单说“写代码”，而是赋予AI具体身份和限制，明确任务与输出格式。模板： ```你是一个拥有[X年]经验的[具体角色]，专长于[领域]。你的任务：[具体任务] 限制条件（3-5条）：[列出限制] 输出格式：[精确输出格式] ```示例： ```你是拥有10年经验的高级Python工程师，擅长数据管道优化。任务：构建每小时处理1000万条数据的实时ETL流水线。限制： - 必须使用Apache Kafka - 最大内存占用2GB - 延迟低于100ms - 零数据丢失容忍度输出格式：带内联注释的生产级代码 ```效果：比“写个ETL流水线”精准十倍，产出更贴合需求。---【技巧2：验证链 Chain-of-Verification (CoVe)】谷歌用来消除AI幻觉的“自我审校”法，先答题，然后设计问题自检，最终修正答案。模板： ```任务：[你的问题] 步骤1：给出初步答案步骤2：列出5个能揭露答案错误的验证问题步骤3：回答这5个问题步骤4：基于验证结果给出最终修正答案 ```示例： ```任务：解释transformer如何处理长上下文窗口。 1. 初步回答 2. 设计5个验证问题（如：是否存在上下文截断？模型如何保持信息？等） 3. 回答验证问题 4. 根据验证修正答案 ```效果：复杂技术问题准确率从60%提升至92%。---【技巧3：带负面示例的少样本 Few-Shot with Negative Examples】 Anthropic发现告诉AI“什么不该做”与“该做什么”一样重要。模板： ```我需要你完成[任务]。以下是示范： ✅ 好示例1：[示例] ✅ 好示例2：[示例] ❌ 差示例1：[示例] 原因：[为什么差] ❌ 差示例2：[示例] 原因：[为什么差] 现在请完成：[你的任务] ```示例：写冷邮件主题： ```✅ 好：Q4工程路线图的快速问题 ✅ 好：关注你发布的分布式系统帖子，有些想法 ❌ 差：紧急！限时优惠！！！原因：垃圾邮件触发词，假紧急感 ❌ 差：你绝对想不到我们做了什么... 原因：标题党，无上下文请写5个关于“降低云成本40%的SaaS工具”的邮件主题。 ```效果：减少80%泛泛而谈或低质回复。---【技巧4：结构化思考协议 Structured Thinking Protocol】 GPT-5团队处理复杂问题的分层思考法，逼模型先理解再分析，最后给策略和答案。模板： ```回答前请完成以下步骤：[理解] - 用你的话复述问题 - 明确真正被问及的点 [分析] - 拆解成子问题 - 说明假设和限制 [策略] - 列出2-3种方案 - 权衡利弊 [执行] - 给出最终答案 - 解释理由问题：[你的问题] ```示例： ```问题：5人团队开发B2B SaaS，首年预计1000用户，应该用微服务还是单体架构？请按上述步骤回答。 ```效果：避免千篇一律建议，答案更符合具体情境。---【技巧5：置信度加权提示 Confidence-Weighted Prompting】 DeepMind为关键决策设计，让模型评价自身答案置信度，列出假设和备选方案。模板： ```请回答：[问题] 内容包括： 1. 主要答案 2. 置信度（0-100%） 3. 关键假设 4. 哪些变化会改变答案 5. 若置信度<80%，给出备选答案 ```示例： ```问题：Rust是否会在2030年取代C++作为系统编程语言？请按模板回答。 ```效果：避免盲目相信AI自信，促进理性决策。---【技巧6：有界上下文注入 Context Injection with Boundaries】 Anthropic工程师给模型大量上下文但限定回答只能基于上下文，避免胡编乱造。模板： ```[上下文] [粘贴文档、代码、论文等] [聚焦] 仅能使用上下文信息回答，若无则回复“提供的上下文信息不足”。 [任务] 具体问题 [限制] - 引用上下文具体章节 - 不使用上下文外知识 - 如存在多种解释，全部列出 ```示例： ```[上下文] 公司50页API文档 [聚焦] 仅用文档回答 [任务] 如何实现/users接口的限流和重试？ [限制] 引用具体章节，不用外部知识，多解释全部列出 ```效果：极大减少专有系统中的错误输出。---【技巧7：迭代精炼循环 Iterative Refinement Loop】 OpenAI研究团队通过多轮修正提升输出质量，远胜一次性生成。模板： ```第1轮：生成[草稿/初稿/概要] 第2轮：审查，找出3个缺陷第3轮：重写，修正所有缺陷第4轮：终审，确认是否生产就绪；若否，指出不足 ```示例： ```第1轮：写一封给B轮创业公司工程VP的销售邮件草稿，主题CI/CD优化工具。第2轮：审查邮件，列出3个问题。第3轮：修改邮件，解决所有问题。第4轮：确认邮件是否可以直接发出。 ```效果：避免单次输出粗糙，产出质量可达90%。---【技巧8：先限后做 Constraint-First Prompting】 Google Brain先列硬性限制，再写任务，让模型既准确又实用。模板： ```硬性限制（绝对不可违）： - [限制1] - [限制2] - [限制3] 软性偏好（优先优化）： - [偏好1] - [偏好2] 任务：[实际请求] 请确认理解所有限制后开始。 ```示例： ```硬性限制： - 必须用Rust编写 - 不能用外部依赖 - 必须能在Rust 1.75稳定版编译 - 最大二进制大小5MB 软性偏好： - 快速编译 - 尽量少内存分配任务：写一个CLI工具，解析10GB CSV文件，输出带有schema验证的JSON。确认理解所有限制后开始。 ```效果：避免技术正确但无用的回答。---【技巧9：多视角提示 Multi-Perspective Prompting】 Anthropic宪法AI从多个角度分析问题，综合权衡得出建议。模板： ```请从以下角度分析[问题]： [技术可行性]：…… [业务影响]：…… [用户体验]：…… [风险/安全]：…… 综合：整合所有视角，提出最终建议，明确权衡。 ```示例： ```是否应从Postgres迁移到DynamoDB？ [技术]：工程复杂度，数据迁移风险，时间线 [业务]：成本，团队速度，供应商锁定 [用户]：延迟，功能影响，停机需求 [安全]：数据一致性，备份，合规性综合给出建议并说明权衡。 ```效果：促使战略思考，避免片面建议。---【技巧10：元提示 Meta-Prompting（核武器级）】 OpenAI红队用来探测模型极限，要求AI帮自己写出“完美提示”，再执行。模板： ```我需要完成：[高层目标] 你的任务： 1. 分析如何写出该目标的完美提示 2. 考虑具体性、上下文、限制、输出格式、示例需求 3. 写出该完美提示 4. 执行并给出结果 [目标]：具体目标 ```示例： ```目标：写一个Python脚本，抓取Twitter长文，将其转成格式良好的博客文章，并自动生成SEO元描述。请按模板操作。 ```效果：AI帮你打造超强提示，实时成为顶尖提示工程师。---【实战效果总结】 - 技术文档幻觉率降至0% - 代码迭代速度提升3倍 - 复杂分析准确率超90% 关键不是模型本身，而是“懂得如何与模型对话”。这10个技巧，正是区分普通用户与顶级提示工程师的秘密武器。---原文: x.com/aigleeson/status/1997233746630893733

14. 如何制作这样的信息图呢？方法很简单，比如，找到了一张喜欢的图片，让 GeminiApp 描述它，然后把那个描述用作我们的信息图表提示词给到 NotebookLM。这张图的提示词如下：传统、富有奇趣的水彩插画，带有故事书美感。以下是关键元素的详细说明:媒介: 主要是水彩画，特点是柔和、半透明的色彩渲染，有混色效果(尤其在天空和水面)，能看到颜料质感。线条: 有明显的、速写式的手绘黑色墨线勾勒出人物、景观和文字。这些线条松散不规则，营造出一种随性、迷人的感觉。色调: 颜色自然、柔和、朴实，以淡蓝色(天空/水面)、各种绿色(树木/草地)和棕色(土路/衣服)为主。整体色调怀旧宜人，没有生硬或过度饱和的色彩。构图与氛围: 画面有故事书或图画书的质感，理想化、温暖、充满情感，聚焦于父子的冒险旅程。标题的手写字体强化了这种叙事性、亲切、奇趣的调性。整体印象: 这种风格唤起怀旧、冒险和经典插画的感觉，类似20世纪早期儿童读物或自然指南的样子。#提示词##AI绘画##AI创造营##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

15. 即梦AI视频6大经典提示词公式

16. 太爽了！AI绘画全面进化：懂中文、会做中文设计，还开源免费！Qwen Image+Edit模型零基础教程，一个视频讲清楚全部应用 | 附Comfy UI工作流

17. 回复@无穷的开始:这个问题确实存在，可以基于当前提示词让 AI 按照你期望的风格优化，比如： <draft> {当前提示词完整内容} </draft> 请对上面的提示词进行优化，让写作风格通俗易懂、逻辑清晰、实在有料、具体而简洁，更适合普通的科普写作风格//@无穷的开始:提示词的文风会直接影响它的文风。用李继刚的提示词，回答的也都是他的风格。刚开始还新鲜，现在看到会吐

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23. 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#

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31. 【AI绘画】用AI做了一组秋日户外山野自驾汽车图！#汽车科技##AI创造营##AI生活指南#当城市的晨雾还未散尽，方向盘已载着期待驶向山野。车窗摇下的瞬间，风便裹着松针与野菊的清香扑进来，把夏末残留的燥热轻轻拂去 —— 秋日的山野自驾，从这一刻便有了诗意的注脚。提示词：广光线明媚的草地小路上停着一辆银色的车，周围是郁郁葱葱、密集的森林，车辆前部格栅显眼，车身庞大，采用自然光影，突出车辆金属质感和森林的层次感，写实摄影风格。

32. 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

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36. 🍌 nano banana pro 提示词分享将文章变成黑板报的提示词--- 提示词 ---请根据输入内容提取核心主题与要点，生成一张黑板报风格的信息图： - 采用黑色黑板背景和粉笔手绘风格，横版（16:9）构图。 - 信息精简，突出关键词与核心概念，多留白，易于一眼抓住重点。 - 加入少量简洁的卡通元素、图标或名人画像，增强趣味性和视觉记忆。 - 所有图像、文字必须使用彩色粉笔绘制，没有写实风格图画元素 - 除非特别要求，否则语言与输入内容语言一致。请根据输入的内容使用 nano banana pro 画图：

37. 用 AI 测一下你的运势如何（提示词适用于nano banana pro + Gemini）提示词最后输入你的生日----请根据以下规则生成一张具有魔法视觉效果的塔罗牌占卜图像：【输入】- 用户生日：{user_birthday}- 今日日期：从系统自动获取（{today_date}）- 语言：{language，默认为用户偏好的语言}---【图像整体风格】- 画面呈现魔法、星象、光效、符文漂浮的奇幻艺术风格- 以深蓝 + 紫色星空为主色调，辅以金色魔法纹路- 中心位置放置一个发光的占卜阵法，阵法上依次排列 4 张塔罗牌- 整体画风需优雅、神秘、具有占卜仪式感---【星座运程生成规则】1. 根据用户生日自动计算其星座2. 在画面上以魔法字体展示：- 居中显示一个大的 {calculated_zodiac} 星座图标- 今日运势整体评分：通过星象随机生成（1–100）- 关键词 3 个（例如：机遇、突破、疗愈）---【塔罗牌生成规则】共生成四张牌：1. 爱情塔罗牌2. 事业塔罗牌3. 财运塔罗牌4. 健康塔罗牌每张塔罗牌元素包含：- 卡面符号（依据实际抽牌自动决定：如「恋人」「星币七」「权杖国王」等）- 正位或逆位状态- 一段与该主题相关的魔法解释语，可以略微详细一点画面中四张牌排布建议：- 魔法阵的四个方位：东（爱情）、南（事业）、西（财运）、北（健康）- 每张卡片带有光效与对应主题色（爱情粉红、事业金色、财运绿色、健康水蓝）---【文字呈现】以手写魔法字体呈现以下信息：- 今日日期：{today_date}- 星座与今日运势评分- 四张塔罗牌的名称 + 状态（正/逆位）- 一段每张牌的主题解释文案---【画面氛围要求】- 充满魔力粒子、光芒、星辰旋涡- 古老神秘的占卜仪式感- 渲染高质感魔法奇幻风格- 带轻微动态错觉，如魔力光线流动（用于静态图的视觉表现）---langage: 中文birthday: {请替换为你的生日}

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40. 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。

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42. 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~

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46. 🌿🍂 用这款治愈系植物叶片艺术风格捕捉四季的浪漫——大自然才是最好的艺术家。🎨 展示作品为 nano banana pro 下生成 --- 提示词模板 --- 这是一幅以自然植物叶片剪裁和其他植物拼接形式展现「{场景}」的创意自然艺术作品。画面主体使用精致的树叶、花瓣、茎和浆果等自然植物，通过拼接的方式表达场景中人物和活动剪影，以树叶为主体，点缀着丰富多样的自然元素，色彩丰富且层次感鲜明。植物表面呈现微微湿润的光泽质感，带有晶莹的小水珠，细节丰富生动。背景与场景相呼应，风格协调统一，虚化处理的背景细腻自然，色调柔和且氛围感强烈。超高清8K分辨率，极致细节与微观纹理的完美呈现。 ---- 场景：情侣在春雨中撑伞漫步

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