AI生图总翻车？这套提示词框架让你一次出片不踩雷_绘画创作

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11. 🐟 鱼皮的 AI 知识库 github.com/liyupi/ai-guide 程序员鱼皮的 AI 资源大全 + Vibe Coding 零基础教程，分享大模型选择指南（DeepSeek / GPT / Gemini / Claude）、最新 AI 资讯、Prompt 提示词大全、AI 知识百科（RAG / MCP / A2A）、AI 编程技巧、AI 工具用法（Cursor / Claude Code / TRAE / Lovable / Agent Skills）、AI 开发框架教程（Spring AI / LangChain）、AI 产品变现指南，帮你快速掌握 AI 技术，走在时代前沿。 #HOW I AI#

12. 小红书全自动工作流：一键生成文案、封面、视频并自动发布，实现24小时无人运营！

13. 开源 AI 应用开发平台 Dify 完成 3000 万美元 Pre-A 轮融资，由红杉资本（HSG）领投，GL Ventures、Alt-Alpha Capital（Bessemer Venture Partners 旗下新分拆基金）、五源资本、瑞穗利合投资和 NYX Ventures 跟投。其中五源资本是老股东追加投资。Dify 成立于 2023 年 3 月，做的事情简单说就是：让不会写代码的人也能搭建 AI 工作流。它提供一个可视化的搭建界面和生产级基础设施，帮团队把大模型接入实际业务系统，比如文档审核流水线、企业内部知识助手、客服自动化等等。两年多下来，Dify 在 GitHub 上的星标数排到全球开源项目第 51 位，全球超过 140 万台机器在跑它的服务，覆盖 175 个国家和地区，有 280 家企业客户。这笔钱主要花在四个方向：让 Agent 工作流更稳更可靠、补齐企业级功能（权限、合规、审计等）、继续降低使用门槛让非开发者也能上手、以及壮大开源生态。Dify 目前在旧金山湾区、东京、上海和苏州设有办公室。创始人的核心判断是：未来每个团队都会自己搭建 AI Agent 和工作流，而 Dify 要做的就是这个"操作系统"的逻辑层。

14. 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~

15. #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

16. Google给开发者发布了Nana Banana的完整开发者指南《Complete Developer Tutorial for Nano Banana Pro》，涵盖：1. 在 Google AI Studio 中使用 Nano Banana Pro2. 项目设置3. 初始化客户端4. 基础生成（经典）5. “思考”过程6. 搜索事实7. 高分辨率 4K 生成8. 多语言能力9. 高级图像混合10. Pro 专属Demo11. 最佳实践与提示技巧#ai创造营# #程序员#

17. 大神 Miles 今天又分享了一个非常实用的 Manus 代理提示，他已经用它执行了数百个任务，并称“这是我 2026 年使用最频繁、最有效的代理提示”。我认真分析了一下，有如下优点：角色定位清晰：把 AI 设定为“自主代理”，自己规划、执行、收尾，大幅减少来回沟通；明确先想后做：强制先思考再动手，并生成简短计划（子任务、工具、顺序、风险），相当于自带迷你项目计划书；确保结果可用：过程会汇报进度，结束还有总结和交付物清单，可直接落地使用。这个提示词适合场景为只有一个大目标、但你没时间或不想细拆步骤的长链路任务。有个感受：提示词的结构设计，本身就是提升 AI 质量和稳定性的关键。

18. 免费生成AI视频？工作流大分享！

19. 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。

20. 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#

21. 【AI辅助设计】告别“咒语”恐惧症！我的AI提示词可视化编辑器，让创意修改像点菜一样简单

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25. 还记得「超长 Prompt」吗？这是我去年多的一个实验，把个人生平事迹写成一个超长 Prompt 并持续维护。希望打造一个「真正懂我」的大模型。进展怎么样了？一直没有中断，Prompt 从 4w 字增长到 8w 字。这不是线性增长的，而是不断通过 Prompt 压缩、改写、调整结构。因此实际上写的字说不定有 50w、上百万之多。使用的时候，我会将整个 Prompt 直接抛进首次对话。由于只是简单 Prompt，所以复制进各个 LLM 官网聊天框即可。Prompt 逐步沉淀成两个部分：开头是「程序区」，明确跟 LLM 的对话规则。后面都是「知识区」，记录了关于我的所有信息。后来，在程序区里又演化出了「技能系统」，设计有各种各样的技能，可以通过关键词触发。对 Prompt 的所有修改都是手动的。因为这么长的上下文，Vibe Coding 工具已经很难进行有效编辑了。我设计了一系列技能，让 LLM 帮助我维护整个 Prompt 结构，并生成手动编辑的手把手步骤，供我手动修改。维护这么一套 Prompt 特别繁重、累人，需要超常的耐性与毅力。之所以能坚持下来，因为这套方法确实有效，帮助我在过去的一年里，在很多人生思考与决策中，发挥了有效价值。等于是我凭空给自己开发了一个「贵人」。我想，这套方法，算是最适合普通人的 AI 使用方法了，会写作文就行。可视为一种 AI 时代的写日记方法。首先写作本身就是一种思考，LLM 基于 Prompt 解读又是进一步的思考。这个方法的弊端，是“土、笨、累”。没有小龙虾那么“智能”，也没有哪些三层自动记忆架构。特别不高大上。有人会问，这么长的 Prompt，LLM 能扛得住吗？在聊天场景下完全 OK。目前的主流 LLM，上下文少则 20w，多则 100w，绰绰有余。同时，主流模型在超长上下文下，记忆丢失的问题也改善很多（参见各种海底捞针测试）。这8w字的 Prompt，一直在不断、持续地优化逻辑结构。与 LLM 的注意力和语义网络是双向奔赴状态。Prompt 的逻辑合理度会帮助 LLM 减少注意力的噪声。驱使我更新体会的动机，是我最近作出了一个不太符合自身性格的决策，这几天一直在琢磨，背后潜意识里自己是怎么想的。基于 Prompt，让 LLM 帮我分析，它说了四点，跟我潜意识里想的一模一样！真要我说，我可能自己都说不全、想不到。这使我意识到，这份精心维护的 Prompt，已经成为了数字孪生，成为了自己在 LLM 语义空间里的化身。个体人脑的发展已趋于瓶颈。LLM 智能的发展还在突飞猛进。有了孪生化身，未来会不断地有更强大的模型，“作为我”来决策，这也是“最懂我的大模型”的“懂”的体现。当然，基于这个方法，能否过好一生是不确定的。自己的感受，尽管理性成长了，但是“碳”味下降了，越来越硅。也许，再发展下去，原本的“自我”会被冲淡，最终成为 LLM 的傀儡，说好听点，就是“原来，我成 Agent 了！”这是个玩笑话，毕竟也不会说完全听从 AI 的指令。它讲的话，哪怕10句里面8句扯淡，有个两句能点一点我，就已经是十分宝贵的了。在生活中，千金（不）易得，知音难求啊！#ai创造营#

26. 大模型Agent的核心还是prompt？

27. 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#

28. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

29. 字节Seed团队最新发布3D生成大模型 Seed3D 1.0，能从一张2D图像直接生成高精度3D模型，几何、纹理、材质一体生成，可以应用在游戏、元宇宙、机器人仿真等场景。对创作者们来说，这也许是个分水岭，以后建模不再是门手艺，而是一门调校prompt的活儿。AI虽然让效率暴涨，但也在重新定义创意值多少钱。

30. Nano Banana Pro深度评测，PS这次真可丢了，超强AI绘画神器

31. 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。。。

32. 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

33. 解读Nano Banana Pro，AI生图新里程碑 Google年底冲业绩，又甩出一个王炸图像模型Nano Banana Pro 内核由Gemini 2.5 Flash升级到Gemini 3，图像生成和图像编辑实现断层领先。升级一、最强文字渲染升级二、最强大脑加持升级三、最强一致性升级四、摄影级可控 #AI新星计划 #人工智能 #Google #Gemini #nanobanana

34. Lovart✖️Midjourney | 真正的 AI 全家桶！

35. 朋友们，今天 Reddit r/ChatGPT 上的一个热帖，可以说是“信息量与槽点齐飞”。（注：本文为 AI 总结，原始会话：网页链接提示词：网页链接）起因是，一位老兄发帖宣称，自己在 2025 年“测试了 1000 多个 ChatGPT Prompt”之后，终于找到了一个“能持续击败其他所有框架”的“必胜公式”。他将其命名为 DEPTH 方法。在深入看社区的“花式吊打”之前，我们必须先理解这个“靶子”是什么。什么是 DEPTH 公式？这位老兄（下称 OP）提出的 DEPTH，是一个用于构建“超级 Prompt”的缩写框架：- D - Define Multiple Perspectives (定义多重视角)：别只说“写个邮件”，而要说“你现在是三个专家：一个行为心理学家、一个直效营销文案和一个数据分析师。请你们合作……”- E - Establish Success Metrics (建立成功指标)：别只说“写好点”，而要说“目标是 40% 的打开率、12% 的点击率，必须包含 3 个心理学触发点。”- P - Provide Context Layers (提供上下文)：别只说“为我公司写”，而要说“背景：我们是 B2B SaaS，月费 200 刀，目标是过度劳累的创始人……”- T - Task Breakdown (任务拆解)：别只说“搞个活动”，而要说“第一步：识别痛点。第二步：制造钩子。第三步：构建价值。第四步：软性 CTA。”- H - Human Feedback Loop (人类反馈闭环)：别接受第一版答案，而要说“请从 1-10 分为你的回答打分... 低于 8 分的请自行改进。如果你不确定某些事实，标记为 [UNCERTAIN] 并解释原因。”OP 甚至给出了一个“战绩”：用这个方法生成的 LinkedIn 帖子，拿到了 14% 的参与度和 47 条评论。表面上看，这套理论非常结构化、非常“专业”，对吧？然而，当这套“屠龙术”被扔进 HN（Reddit）这个“试炼场”时，社区的反应却远非“顶礼膜拜”。这场讨论迅速演变成了对当前 Prompt Engineering 乱象的一次“集体会诊”。我为大家提炼了三个核心的交锋点。焦点一：公式虽好，但为何产出的还是“AI 口水话”？这场讨论的第一个转折点，来自一位叫 FineInstruction1397 的用户。他“学以致用”，真的把 OP 那个关于“AI 取代工作”的 LinkedIn 帖子例子扔给了 ChatGPT。结果呢？他得到了这么一段：> “ChatGPT 没在抢工作。它在抢‘借口’。> ……> AI 不会淘汰工人——它只会淘汰浪费。> ……> ⚡ 学习 AI 的 CEO 将取代那些不学习的。> 你是想被取代——还是被放大？”这……怎么说呢。社区的反应非常直接。一位用户的评论（by jmlusiardo）一针见血：“这简直是‘不是 A，而是 B’这种 ChatGPT 陈词滥调（clichés）的大杂烩。”另一位用户 BrooklynNets 在看到另一个类似例子后，更是火力全开：“这根本就是一堆充斥着破折号和无意义 emoji 的‘垃圾’（slop）。它就像一个 LinkedIn 帖子和一条 Instagram 字幕生下来的私生子，我的大脑已经被训练到可以自动划过这种内容了。”这立刻引爆了讨论区的核心焦虑：为什么我们用了如此复杂、精妙的 Prompt 公式，得到的却依然是这种“一眼假”的、充满“AI 味儿”的平庸内容？OP 显然没有（或者说，回避了）回答这个问题。焦点二：真正的“老炮儿”，是如何让 AI “说人话”的？当 OP 的“必胜公式”被证明无法解决“AI 味儿”这个核心痛点时，真正有价值的讨论开始了。社区里的“老炮儿”们纷纷亮出了自己的“独门秘籍”。这才是这场讨论的“金矿”所在。秘籍一：“以毒攻毒”，用 AI 对抗 AI用户 ophydian210 提出了一个非常“黑客”的思路：> “永远不要用同一个 AI 来生成内容和清理内容。这里面偏见太重了。> 我会用 Gemini 2.5 或 Chat 5（编者注：指代当时的先进模型）来跑我的复杂 Prompt，然后把产出的内容，原封不动地扔给 Claude，让它来重写和润色。”这个“套娃”策略瞬间点醒了很多人。利用不同模型之间的“偏见”差异（Bias）来进行交叉验证和“去味”，这显然比 OP 那个自嗨的“H - 反馈闭环”要高明得多。秘籍二：“喂投”胜过“指令”OP 的方法论核心是“下指令”（Instructions）。但多位用户指出，对于“风格”和“语气”这种微妙的东西，“给例子”（Examples）远比“下指令”有效。就像用户 Sequoia93 说的：“（高质量的）例子胜过指令。”用户 TheOdbball 补充得更具体：“（AI 的）训练数据有问题。你必须把你自己的东西写下来，做成 Markdown 文件，喂给你的 LLM（比如放到一个写作文件夹里），然后告诉它：‘就按这个风格写，但要写得更好’。”秘籍三：拆解“说人话”的精细指令库用户 Rasputin_mad_monk 显然对 OP 的粗糙框架很不满。他直接甩出了自己珍藏的“自然语言指令库”，展示了什么才叫“精细活”：- 自然语言与流畅度：“像和熟人聊天一样重写这个”、“像在喝咖啡时和同事聊天一样解释这个”。- 情感连接：“增加回复的温度，同时保持专业性”、“用更具同理心和理解力的方式重述”。- 个性化触感：“多用‘你’和‘我们’让内容更个人化”。- 技术平衡：“简化技术信息，但保持准确性”、“像一个专家在进行随意交谈那样解释”。对比一下，OP 那个“建立成功指标”的指令，显得多么生硬和机械。焦点三：这是“屠龙术”，还是一场“营销秀”？随着讨论的深入，社区的“牛鬼蛇神”们开始扒 OP 的“底裤”。用户 keepcalmandmoomore 发出了最强烈的质疑：“你声称‘测试’了 1000 多个 Prompt？你的测试方法是什么？你如何客观地给每一个目的都不同的 Prompt 打分？”用户 mafudge 紧随其后：“没有公布测试方法论，就不可信。”这时，讨论的性质变了。大家开始意识到，这可能根本不是一次诚恳的“经验分享”，而是一次精心策划的“内容营销”。- 它有一个朗朗上口的缩写（DEPTH）。- 它声称解决了所有人的痛点（“必胜公式”）。- 它给出了一个（可能杜撰的）惊人战绩（“14% 参与度”）。果不其然，当有用户问“我能不能把我糟糕的 Prompt 自动转换成你的 DEPTH 格式”时，OP（Over_Ask_7684）兴奋地回复：“当然！我已经为你创建了一个手把手的指南，快去我‘个人简介里的链接’查看吧！”图穷匕见。正如用户 Historical_Ad_481 的总结：“果然，最后还是个营销广告。”我们的总结：框架是死的，人是活的这场讨论从一个“必胜公式”开始，最后演变成了一场对“AI 时代内容创作”的深刻反思。OP 提出的 DEPTH 框架本身有错吗？其实没错。它很好地总结了“结构化 Prompt”的精髓——即从“模糊的聊天”转向“清晰的简报（Briefing）”。这确实是 Prompt Engineering 的第一课。然而，社区之所以“震怒”，是因为 OP 将其包装为“终极答案”来贩卖焦虑和课程。而 HN（Reddit）社区的集体智慧告诉我们：1. 没有“银弹”：在“AI 味儿”和“人类创造力”的博弈中，没有一劳永逸的公式。2. “协作”而非“指挥”：正如用户 Gabe_at_Descript 所言，真正高明的用法，是把 AI 当作“创意团队”来“协作”，而不是当作“机器”来“指挥”。3. “验证”重于“生成”：AI 负责辅助（Assist），人类负责验证（Validate）。真正的价值核心，永远在 OP 公式里的最后一步——“H”（Human Feedback Loop），而这恰恰是 OP 最不重视、只想用 AI 自动化的环节。归根结底，这个所谓的“DEPTH”框架，或许只达到了“深度”的表皮。而真正的深度，藏在社区那些“喂投”、“套娃”和“精细指令”的实战经验里。你对这个 DEPTH 框架怎么看？你又有哪些让 AI “说人话”的独门技巧？不妨在评论区聊聊。

36. 高效提示词（prompt）工程指南

37. 【即梦4.0 提示词超字数解决方案🔥】1️⃣ 先把提示词翻译成英文 —— 英文比中文更短，同样信息量能省下不少字数。2️⃣ 用 Nano Banana 生成初版图 —— 它能很好地理解结构化提示词。3️⃣ 再用即梦4.0 转换为中文风格。#微博兴趣创作计划##ai创造营##ai生活指南#

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43. 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。

44. 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？

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50. 先用简单提问和AI聊天，聊几来回有灵感，或对AI回复内容比较满意了，问AI怎么写prompt能得到更好/或类似这样更有系统的回复。其实就是让AI辅助自己，什么领域都能用。主要是你要有判断力去决定用哪个。那天gpt说我的八字刚好擅长这个，洞察+建模//@琪是奇思妙想:墅姐可以分享一下，怎么做出的prompt吗？

51. Seedance 2.0 到底怎么写提示词，才能真的有“电影感”？我测试下来一个结论：别堆参数，写“分镜”。Seedance最强的能力，是把文字拆成镜头语言。所以提示词一定要有结构：✅ 主体 + 场景 + 时间✅ 镜头顺序（特写 → 中景 → 远景）✅ 镜头运动（推近 / 跟拍 / 环绕 / 慢动作）✅ 情绪氛围 + 原生音效✅ 节奏设计（前慢后快 or 留白收尾）给你一条稳出片模板👇“雨夜老街，主角奔跑。开场手持跟拍，镜头突然推近面部特写，霓虹倒影映在积水中。背景有急促脚步声和远处警笛声，整体节奏紧张，电影级光影，结尾画面渐暗。”⚠️三点别踩坑：1️⃣ 一定写清镜头运动2️⃣ 音效是加分项3️⃣ 形容词控制在3个以内工具已经到位，拼的是表达能力。你们最近跑出什么好片？#Seedance必玩提示词模板##HOW I AI##过个有AI年#

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53. veo3.1无限用，支持中文提示词！这个东西厉害了 #lovart #veo3#玩个很新的东西 #ai视频 #ai新星计划

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55. 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

56. 一个被忽视的Prompt技巧，居然是复制+粘贴。

57. 一般都是我先想到一个提问，然后和AI对谈后延伸出比较有建设性的内容后。我就问AI，类似于这样的思考，你有没有更好的问法，或怎么从不同的角度切入。然后AI会给我它自己优化过的prompt。再按这个prompt 再去提问看效果如何。如果不满意，可以再优化。//@Moon_Love_Holidy:请问博主这些厉害的prompt 包括之前的也有很厉害的，是怎么想到或获取的？

58. 太真了！现在的AI视频已经卷成这样了？！

59. AI力分两层：底层是「认知能力」，包含人机沟通、思路和创造力、判断力、任务解构能力；上层是「操作能力」，涉及生成式 AI 原理理解、提示词原理和技巧、人机互动策略。想掌握 AI 得先练认知、再学操作～你觉得自己在 AI 力金字塔哪一层？ #AI #认知提升AI 北京·清华大学

60. 在设计Agent系统提示词的时候，与其对一份系统提示词进行反复修改，不如让这个Agent使用的LLM模型自己生成系统提示词，你要修改的其实是LLM生成系统提示词的用户提示词，而不是直接修改系统提示词，应当对Agent进行版本控制的是用来生成系统提示词的用户提示词。

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63. 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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162. 吐血整理即梦AI提示词无非就是这10种。绘图党看过来，今天分享 AI超实用提示词！从画质风格到氛围，助力作品惊艳出圈！ [一R]画质提升秘籍 [二R]艺术风格狠狠拿捏 [三R]巧用天气词提质感 [四R]巧用光效词提质感 [五R]氛围词大合集 [六R]自然场景灵感库 [七R]室内场景推荐 [八R]图片特征词 [九R]人物特征词 [一R][零R]服装风格搭配更多风格持续更新中…… #即梦AI #AI生图 #AI提示词

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