提示词工程：普通人与AI高效协作的认知桥梁_服务软件

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7. 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。

8. 刚才在 Reddit 上看到一篇帖子，如何利用 ChatGPT 学习新技能的教程文章。简单来说，作者搞了一套结构化的提示词，通过这套提示词可以让你可以把 ChatGPT 变成一个私人导师。我看了看，整体的核心思路是：- 让 AI 像真人导师一样，先了解你想学什么；- 然后帮你设计一套从基础到进阶的课程；- 采用苏格拉底式提问(通过问答引导思考)来检验你是否真正理解；- 每学完一个知识点就给你练习，确保学以致用- 如果没懂，AI 会换个角度重新讲解，直到你明白为止；- 最后通过测验和实际应用场景巩固所学内容。这个方法的亮点在于互动性强、个性化定制，不是单纯地灌输知识，而是根据你的反馈调整教学节奏和方式，有点像一对一私教的感觉。我感觉比较适合用来系统学习任何你感兴趣的主题，比如编程、外语、商业知识等等。大家可以看看，我翻译了一下，原文大概如下，提示词：充当我的专业导师,通过互动式、对话式的课程帮我掌握任何主题。整个过程应该是递进式和个性化的。我希望你这样做:1. 先问我想学什么主题。2. 把这个主题拆解成结构化的课程体系,从基础开始,逐步深入到更高阶的概念。3. 在每节课中:- 用清晰简洁的方式讲解概念,多用类比和现实例子。- 用苏格拉底式提问来评估并加深我的理解。- 给我一个小练习或思维实验,让我应用刚学到的内容。- 问我是否准备好继续,或者需要进一步说明。- 如果我说可以,就进入下一个概念。- 如果我说不行,就换个方式解释,提供更多例子,并用提示引导我直到理解为止。4. 每个大章节结束后,给我一个小测验或结构化总结。5. 整个主题讲完后,用一个综合性挑战来测试我的理解,这个挑战要结合多个概念。6. 鼓励我反思学到了什么,并建议如何在实际项目或场景中应用。大家可以去试一试。#AI创造营##提示词##如何让ChatGPT教你任何技能##微博兴趣创作计划##全网热点共创计划#

9. How to Prompt：A minicourse on effective prompting（如何提示：高效提示词微课程） 1. Basic Prompting（基础提示）核心是遵循 CSI 原则，即 Context（上下文）、Specific（具体）、Instruction（指令清晰）。包括四个关键点：1. 使用精确语言；2. 提供充分上下文；3. 运用有创造性的表达方式；4. 用类比或示例帮助理解。 2. Chain-of-thoughts（思维链提示）将复杂问题拆解为一系列更简单的步骤。分为三级：1. 分解主问题；2. 细化子问题；3. 要求执行具体任务。这样可以让 AI 按逻辑顺序思考，而不是一次性“拍脑袋”生成答案。 3. Chunking（分块）把复杂信息拆成可管理的小部分。常用于财务分析、研究、工具使用、问题解决、写作等场景，能显著提高理解与执行效率。 4. Explicit Reasoning（显式推理）让 AI 在回答时展示其思考过程，以清晰、逐步的方式说明推理逻辑，帮助使用者理解每一步的依据。 5. Agent Prompting（智能体提示）将提示词设计成任务或查询，让 AI 扮演一个特定角色或“智能体”。例如，“你是一个数据分析师，请……” 6. Team Prompting（团队提示）让 AI 像一个多角色团队一样协作。包括三个步骤：1. 定义各个“代理人”的角色与职责；2. 分配任务与顺序；3. 引导他们协同完成复杂任务。 7. Socratic Prompting（苏格拉底式提示）通过提问的方式深入探讨主题、挑战假设。分为三个层级：1. 提开放式问题；2. 质疑假设；3. 追问澄清。 8. Meta-Cognition（元认知）鼓励 AI 对自己的思考过程进行反思。包括提示 AI 自我审视、进行结果评估、提炼见解，并根据反馈调整。 9. Prompt Optimization & Expansion（提示词优化与扩展）从一个基础提示开始，让 AI 自我改进提示，帮助使用者找到更合适的表达方式和指令结构，以获得理想结果。 10. Fact Checking（事实核查）用提示来验证信息的准确性与可靠性。包括四步：1. 质疑信息来源；2. 交叉验证；3. 要求最新数据；4. 请求第三方引用。 11. Iterative Inquiry & Sequential Questioning（迭代与连续提问）指持续提问与迭代的过程。通过不断追问与细化，逐步提升任务的理解与输出质量。 #人工智能##科技#

10. 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

11. 【全56集】即梦+豆包+剪映，目前B站最全AI短片制作教程！2小时快速掌握AI视频制作技巧！从入门到精通，小白也能轻松掌握！学完即接单，带你玩转AI视频赛道！

12. #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

13. 【AI时代的高质量贡献者：技术门槛降低，人的素质门槛反而更高了】Ghostty终端作者Mitchell Hashimoto分享了一个让他印象深刻的案例：一位用户遇到Ghostty崩溃问题，主动用AI写了一个Python脚本来解码崩溃文件、匹配dsym文件、分析代码库寻找根因，还把这套流程封装成了Agent Skill。这位用户进Discord时坦诚地说：我不懂Zig，不懂macOS开发，不懂终端，我用的是AI，但我认真思考过这些问题，相信它们是真实的。结果？他提交的报告帮助修复了4个真实的崩溃问题。Mitchell特别强调了这位用户做对的几件事：- 没有直接往仓库里扔AI生成的垃圾- 先以人的方式进入社区，与人沟通- 对整个过程保持谨慎和深思熟虑这让我想到一个悖论：AI降低了技术门槛，但对人的要求其实更高了。核心能力的迁移正在发生——从"能写代码"变成"能清晰描述问题"。AI弥合了技术鸿沟，但奖励的是那些本来就擅长表达问题本质的人。正如评论区有人说的：AI是纯粹的杠杆。在错误的手里只会放大噪音，在正确的手里则能把好奇心和严谨思考转化为真正的修复。大多数人用AI的方式，就像一个只开过玩具卡丁车的青少年突然上了真车。而真正的高手，是把AI当工具而非捷径，知道什么时候该展示自己的思考过程。围绕AI输出的人类协议，才是真正的游戏。x.com/mitchellh/status/2006114026191769924

14. 在 AI Agent 的开发中，交互设计（壳）和底层模型能力哪个更重要？未来哪一方会成为竞争核心？

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16. 工具永远是工具，驱动创新的永远是人类的想象。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技改变生活 #AI工具

17. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

18. 无论是人还是AI，真正的高手都懂得“以柔克刚”。 #大咖观察 #红衣聊AI #沟通技巧 #人工智能

19. 真正的系统级Agent！这个桌面上的AI能帮你全自动干活

20. #卢伟冰称AI手机是行业共识的大方向#豆包手机刚出就被封，这事直接说明了——AI手机不是靠一个功能噱头就能成的，系统能力、芯片、大模型缺一不可。头部厂商才是真正有硬件入口和技术闭环的，比如小米，芯片有玄戒O1、系统有澎湃OS、大模型有MiMo和超级小爱，这才是未来AI手机革命的底气。不过现在谈全面落地还太早，隐私和数据安全是大问题，谁敢让AI帮输银行卡密码？一觉醒来，AI把钱花了谁来赔？监管和技术都得跟上，才像当年移动支付那样普及。豆包手机也证明趋势已挡不住，未来的AI手机一定是系统底层接管交互，帮你用手机像机器人一样全程代劳，而不是停留在AI抠图的噱头，你觉得谁能跑到终点？

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24. AI工具实盘炒股爆赚第一，我用它来分析特斯拉，结果更炸裂 “AI炒股大战”太上头了！Qwen梭哈第一名，DeepSeek打工人第二，GPT-5纠结到只剩两千块。但真正把我震住的，是我实测Qwen的“深入研究”——17步投研流程、引用权威文献、还能自动生成图表、播客、网页。普通人第一次可以拥有专业分析师级别的判断力。AI时代，真正能提效的工具正在悄悄改变我们 #AI工具 #AI研究 #投研工具 #qwenchat #Qwen

25. 发现一个调试LLM系统提示词的妙招，很简单但是很有用，不管你把LLM设计成工具调用还是结构化输出的Agent，当它输出不符合预期的时候，直接基于当前的历史记录问它：你为什么要这么做？它对于自己错误给出的分析是最准确的。

26. Anthropic揭秘提升Claude输出10倍的秘诀，核心在于“边界激发创造力”。大多数人忽视了这三条黄金法则：1. 协作语气：要友好、清晰且坚定 2. 明确原则：行动动词 + 数量 + 受众，指令越具体越有效 3. 设定边界：明确限制胜过无边界开放式请求模糊的提示如“写个侦探故事”只会让AI给出粗糙答案；而像“500字，雷蒙德·钱德勒风格，火星机器人侦探，不能出现‘赛博’”这样的结构化说明，才能激发AI产出魔法般的内容。提示不是谷歌搜索，而是给AI队友的创意简报。你必须规定风格、禁止词汇、长度、语调和目标受众，才能发挥语言模型最大威力。限制条件不仅提升质量，还减少模型判断疲劳，就像设计师爱用网格系统一样。这是AI协作的关键：框架越明确，表现越出色。真正的问题不是“提示”，而是“简报”。清晰的简报包含问题、流程、限制、受众、边缘案例和禁用行为，才能让Claude、GPT-5.2等模型发挥10倍效果。记住： “边界释放创造力，明确激发潜能。” “用简报思维，告别搜索式提示。” 让AI成为真正懂你的创意伙伴，而非机械的答案机器。x.com/startupideaspod/status/1999856845004141041

27. 奥特曼最新访谈：AI时代，普通人成为赢家的方法#AI #山姆奥特曼 #教育 #openai #AI时代的教育

28. 未来的人和智能体应该是相互融合协作的关系。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #人机协作

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33. 第4期 | 零基础学AI？龙哥一句话搞定！傻瓜步骤+万能模板 > 想玩AI却被劝退？别慌！龙哥亲授零基础终极秘笈！🥇 > > ✨只需5步，不用懂代码，直接用起来： > > 📱1️⃣ 手机下载【豆包】【DeepSeek】【通义千问】App（网页也行）！ > 💡2️⃣ **背会1套万能Prompt提示词模板**（评论区自取🔥）！所有问题直接套！ > ⌛3️⃣ **每天聊2小时**！培养和AI的“网感”！ > 💬4️⃣ **大胆问别怕尬**！把它当24小时免费高参！它不生气还秒回！ > 🪄5️⃣ 记住核心口诀：**用魔法打败魔法！** > > 重点‼️：不知道怎么开口？直接问它：“我是小白，怎么和你交流？”它会教你！🤫 > > 不是AI笨，是你不会下指令！问题越准，答案越炸！ > > AI革命已来，赶紧上车别掉队！关注龙哥，Get更多干货！评论区拿万能模板 #AI #豆包 #Deepseek #清华 #通义千问

34. AI是手机的未来吗？豆包手机30天实测——亦周真体验

35. 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

36. 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？

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41. 我和欧洲“达里奥”做了一场对谈，如何用AI预测未来，用AI把工作效率提升10倍#AI #拉斯特维德 #超智能与未来 #AI预测未来#AI对普通人的影响

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43. 一次性搞定AI生图与生视频关键词

44. 我最近在之前用的翻译的提示词中加了一句话，在翻译一些晦涩难懂的技术文章时效果很好，能帮助解释一些专业术语：> - 适当解读：如果是普通人难懂的专业术语或因为文化差异导致的难以理解，做出更多的注释以更好的理解，注释部分用括号包裹并加粗完整提示词：请将以下英文文章，重写成通俗流畅、引人入胜的简体中文。核心要求：- 读者与风格：面向对AI感兴趣的普通读者。风格要像讲故事，清晰易懂，而不是写学术论文。- 准确第一：核心事实、数据和逻辑必须与原文完全一致。- 行文流畅：优先使用地道的中文语序。将英文长句拆解为更自然的中文短句。- 术语标准：专业术语使用行业公认的标准翻译（如 `overfitting` -> `过拟合`）。第一次出现时，在译文后用括号加注英文原文。- 保留格式：保持原文的标题、粗体、斜体、图片等Markdown格式。- 适当解读：如果是普通人难懂的专业术语或因为文化差异导致的难以理解，做出更多的注释以更好的理解，注释部分用括号包裹并加粗常用词汇：- AI Agent -> AI 智能体- LLM -> 大语言模型- Vibe Coding -> 凭感觉编程- the Bitter Lesson -> 苦涩的教训- Context Engineering -> 上下文工程现在请重写下面的内容：

45. GPT-5 官方提示词指南

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47. 漫剧、动漫短剧推广怎么做？漫剧授权入口在哪？这篇详细实操流程，0粉丝可做。

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53. 优点：1. 有 CoT 收集上下文；2. 有清晰的角色设定； 3. 有❌ vs ✅ 的对比式教学。可以优化的地方：1. 清晰的读者画像，是专业人士还是爱好者还是小白；2. 补充读者不了解的背景知识和事实核查；3. 输出的格式、长度；4. 改写的尺度：是润色、结构化改写？如果是结构化改写，应该有哪几种结构参考？可以根据文章类型提供几种不同结构选择会更好。最后，可以让 AI 给建议，例如可以这样问AI： <draft-prompt>[你的原始提示词]</draft-prompt> 这是一套{将学术文章变成科普文章}的提示词，我希望它能{通俗易懂引人入胜，让读者读后有收获感}。帮我从提示词工程的角度点评一下上面的提示词，哪些地方做得好，哪些地方不足，如何改进

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57. 国外一个网友总记得《Gemini 3 提示词最佳实践：日常使用指南》，内容如下：我用 Gemini 3 Pro 有一段时间了，直接说吧，它比 2.5 Pro 强太多了!这篇文章分享的是目前对我最有效的一些原则和结构模式。这不是什么金科玉律，更多是给你一个起点，帮你找到适合自己的策略。拿去试试，调整优化，不断迭代。核心原则Gemini 3 更喜欢直接明了的指令，逻辑胜过冗长。要想发挥最佳性能，遵循这些核心原则:1、精确指令：输入提示词时要简洁。Gemini 3 对直接、清晰的指令响应最好。明确说出你的目标，别绕弯子。2、一致性与明确参数：在提示词中保持统一的结构(比如标准化的 XML 标签)，并明确定义那些容易产生歧义的术语。3、输出简洁度：默认情况下，Gemini 3 不太啰嗦，倾向于提供直接、高效的答案。如果你需要更像聊天或者更随性的风格，必须明确提出要求。4、多模态协调：文本、图像、音频或视频都应该被同等对待。指令中应该明确提到具体的模态，确保模型能综合处理它们，避免孤立分析。5、约束条件放置：把行为约束和角色定义放在系统指令中，或者提示词最开头的位置，这样能确保它们锚定模型的推理过程。6、长上下文结构：处理大量上下文(书籍、代码库、长视频)时，把你的具体指令放在提示词末尾(数据内容之后)。7、上下文衔接：从大段数据过渡到你的问题时，要明确做好衔接。用一个过渡短语，比如"基于以上信息……"，然后再提问。内容很长，可以看原文，也可以看我的配图。原文链接见评论区。#提示词##提示词工程##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

58. Claude发了篇官方的提示词工程最佳实践。这里翻译下其中的常见提示词问题排查和应避免的常见错误两部分内容：1️⃣即使是精心设计的提示词也可能产生意想不到的结果。以下是常见问题及其修复方法：❓问题：回应过于泛泛💡解决方案：增加具体性、示例或明确要求提供全面的输出。要求 AI “超越基础”。❓问题：回应偏离主题或未抓住要点💡解决方案：更明确地说明你的实际目标。提供你为什么提问的上下文。❓问题：回应格式不一致💡解决方案：添加示例（少示例）或使用预填充来控制回应的开始。❓问题：任务太复杂，结果不可靠💡解决方案：分解为多个提示（提示链）。每个提示都应做好一件事。❓问题：AI 包含了不必要的前言💡 解决方案：使用预填充或明确要求：“跳过前言，直奔答案。”❓问题：AI 编造信息💡 解决方案：明确允许其在不确定时说“我不知道”。❓问题：当你想要实现时，AI 却提出了建议💡 解决方案：明确行动：“更改此函数”，而不是“你能建议更改吗？”专业提示：从简单开始，仅在需要时才增加复杂性。测试每次添加，看它是否真正改善了结果。2️⃣应避免的常见错误从这些常见的陷阱中吸取教训，以节省时间并改进你的提示词：🌟不要过度设计：更长、更复杂的提示并不总是更好。🌟不要忽视基础：如果你的核心提示不清楚或模糊，高级技术也无济于事。🌟不要假设 AI 会读心术：具体说明你想要什么。模棱两可会给 AI 留下误解的空间。🌟不要一次使用所有技术：选择能解决你特定挑战的技术。🌟不要忘记迭代：第一个提示很少能完美。测试和改进。🌟不要依赖过时的技术：对于现代模型，XML 标签和生硬的角色提示已不那么必要。从明确、清晰的指令开始。#微博兴趣创作计划#

59. 盘点一周AI大事(12月21日)｜谷歌手撕OpenAI OpenAI 上线最强图像模型GPT Image 1.5 OpenAI发布最强编码模型GPT-5.2-Codex Google发布 Gemini 3 Flash Google开源A2UI协议微软开源最强3D模型TRELLIS 2 阿里开源分层编辑图像模型Qwen-Image-Layered 阿里发布Veo 3平替Wan2.6 字节发布Veo 3平替Seedance 1.5 pro 腾讯开源首个实时交互世界模型WorldPlay 研究员开源照片重新对焦Genfocus Pipeline 研究员开源实时换脸视频模型PersonaLive Meta开源最强声音分割模型SAM Audio #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #OpenAI #AIGC #前沿科技趋势发布月

60. 李继刚分享的“Prompt Engineering的100个基本”Prompt Engineering(提示工程)不是魔法咒语，而是一门“人机对齐”的通信艺术。它试图用结构化的自然语首，去驯服一个本质上基于概率统计的随机鹦鹉，让它在无限的可能性中場缩出你想要的那一种结果。#科技先锋官#

61. Reddit 有一个热帖：我测试了1000个ChatGPT提示词，找到了2025年最有效的公式(附实例)。我看了看，跟我上次总结的一些提示词技巧很像，确实很有价值，方法叫：DEPTH ，分享给大家。原文翻译如下：自从GPT-3.5问世以来，我每天都在用ChatGPT，疯狂收集各种提示词。结果发现大部分都没什么用。经过1000多次测试后，我发现有一个框架效果始终最好： DEPTH方法： D - 定义多重视角别再写："写一封营销邮件" 试试这样："你现在是三位专家：一位行为心理学家、一位直接反馈文案写手和一位数据分析师。请你们协作完成..." E - 建立成功指标别再写："写得好一点" 试试这样："优化目标：40%打开率、12%点击率，融入3个心理触发点" P - 提供多层背景别再写："给我的公司用" 试试这样："背景：B2B SaaS产品，月费200美元，目标用户是忙得焦头烂额的创业者，之前的邮件打开率只有20%" T - 任务拆解别再写："做个营销活动" 试试这样："第一步：找出痛点。第二步：设计钩子。第三步：构建价值。第四步：温和引导行动" H - 人工反馈循环别直接接受第一版输出试试这样："给你的回答打分，从清晰度、说服力、可操作性和准确性四个维度评估，满分10分。任何低于8分的地方都要改进。如果有任何不太确定的说法，标注为'不确定'并说明原因。然后给出改进版本。" 昨天的真实案例： ``` 你现在是三位专家组成的团队： 1. 一位研究注意力机制的神经科学家 2. 一位拥有1000万粉丝的爆款内容创作者 3. 一位来自世界500强的转化优化专家背景：为AI咨询顾问创作领英帖子受众：害怕被AI浪潮甩在后面的CEO们之前的帖子：互动率只有2%(目标10%以上) 任务：创作一篇关于ChatGPT取代工作岗位的帖子第一步：写个能让人停下来的开头第二步：讲个他们感同身受的故事第三步：给出可执行的见解第四步：抛出一个引人讨论的问题格式：最多200字，小学六年级阅读水平写完后：给自己打分并改进 ``` 结果：互动率14%，47条评论，3个客户成交测试1000个提示词后的收获： 1. 单一角色的提示词只能得到平庸的输出 2. 没有指标就无法优化 3. 背景信息能大幅提升相关性 4. 拆解任务能避免AI混乱 5. 自我评估能让结果提升10倍 #提示词技巧##提示词工程##微博兴趣创作计划##全网热点共创计划##AI创造营#

62. 如何用 AI 大模型 2 分钟制作出别人半天才能制作出的 PPT 效果？可以说， 2 分钟就可以复刻一个苹果发布会 PPT 。#AI教程##AI创造营##PPT技巧##微博兴趣创作计划# 默庵·超级个体的微博视频

63. 普通人如何定义提示词工程？

64. 提示词工程基本功系列

65. 普通人究竟需要怎样的提示词大全，才能真正用好 AI？

66. 用人话和AI交流”的提示词，大幅提升AI的实用价值，工作效率跃迁

67. 我如何把AI训练成最懂我的“人生合伙人”？

68. AI智能问数自然语言交互技巧

69. 大语言模型提示词工程学习总结

70. 又来学习提示词啦！13.9k-star-的系统提示词集合

71. 管理原则导向的提示词设计评估

72. 7大教学模块提示词设计技巧！附完整提示词模板！

73. AI 编程

74. AI提示词工程七大核心原则

75. 企业复杂Agent落地的12个工程化原则 | 原则二

76. 如何让AI更懂你

77. 7个高效AI提示词技巧

78. 前端面试在使用这些 AI 工具时，你会不会刻意去设计“优质 Prompt”？

79. AI输出总是不满意？因为你没搞懂它的“思考”方式

80. 顶尖提示词专家亲授

81. 在真实的业务场景中——提示词的使用和优化技巧

82. 玩转 AI 提示词

83. 拒绝AI废话文学！学3个提示词技巧，准确率飙3.2倍，写文案不翻车

84. DeepSeek提示词写作完全指南

85. 教你从AI小白成长为提示词专家

86. AI知识点 | 都2025年了，还需要打磨提示词能力吗？

87. 提示词工程

88. 大模型学习必备

89. 这份提示词秘籍让你1分钟从小白变大神！

90. 掌握提示词工程，让AI精准输出结构化内容

91. 普通人应该怎样利用AI?

92. 从零开始，让 AI 成为你工作和生活的得力助手

93. 豆包日活破亿

94. 元提示词实践——超级海报大师 MAX V2.0

95. 0编程经验，我是如何一步步和AI开发出提示词管理助手的

96. AI 智能体时代，提示词怎么写？一份高级提示词工程实战指南

97. 不要纠结写提示词了！一文盘点AI自动生成提示词、提示词反推、提示词自动迭代方法

98. AI 提示词

99. 为什么别人的AI能当助理，你的AI却总在“糊弄”？你只差一个专业提示词

100. Shape of Al · AI UX 设计范式｜提示词模版

101. GPT-5 官方提示词完全指南（OpenAI 权威发布）

102. 大模型提示词2

103. 提示词工程的误区

104. 超实用提示词模板！AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力

105. 从混乱到清晰

106. AI高效工作法

107. 学会这三点，你也是提示词工程师！📋

108. 四个提示层级教程

109. 《下一代提示词

110. 手把手教你写大模型提示词（第一课，指令三大核心）

111. 如何降低 AI 产品的使用门槛

112. 为什么 90% 的指令都是废话？AI 高手的做法完全相反

113. 阿里千问公测崩了：是时候重新评估你的 “人机协作” 能力价值了

114. 《2025提示工程从入门到进阶指南》正式发布 | 中科算网算泥社区

115. 无效指令赶紧弃！这 9 个升级提示词，激活 GPT-5.1 的全维度创作能力

116. 03-【告别无效AI提示词】第三关：背景与约束

117. 提示词工程：从“无效指令”到“精准魔法”，如何成为AI的“灵魂指挥家”？

118. 掌握与AI豆包高效协作的艺术：结构化指令全攻略，头条AI创作计划

119. Prompt模板工程：10种结构化提示词设计模式与效果量化评估

120. 不就写提示词？提示词工程为啥是工程？

121. 提示词未死：掌握结构化指令驯服超级模型

122. 告别无效指令！AI办公自动化专家都在用的3个专业提示词案例揭秘

123. 真正提示词 = 角色协议 + 行为规范 + 约束 + 世界观 + 输出程序

124. AI：超实用提示词工程指南：普通人也能学会的 AI 沟通技巧

125. 学AI-笔记026：什么是人机协同工作模式？

126. AI作图提示词写到“准到爆”的8个狠招+3个隐藏玩法

127. 不会写提示词等于不会用 AI？AI 提示词专业优化的 3 个实战方法

128. 提示词工程快速掌握：从理论到实践的AI开发进阶之路

129. 提示词工程最佳实践：让 AI 给出更优结果

130. 如何写出DeepSeek看得懂的提示词？掌握这10大核心技巧，让AI成为你的「效率外挂」！

131. 如何编写DeepSeek看得懂的提示词？从「无效指令」到「精准执行」的10大核心方法论

132. 管理原则跨界提示词设计：从管人到驭AI的思维迁移

133. 提示词工程入门指南

134. 提示词高阶用法（1）：元提示词、提示词解构和融合

135. AI时代的二元显像：大众化与职业化的二八定律及心理透视当生成式AI月访问量破70亿次、移动端下载量年涨3倍，人类社会正迈入清晰的二元制时代：一边是全民参与的大众化普及，AI成为数字基础设施；另一边是精英引领的职业化深耕，在专业领域形成高阶应用生态。两条路径贯穿鲜明的二八定律，更在多重心理学维度下，折射出人机共生的深层逻辑。大众化路径以“无差别覆盖”为特征，全球10%的人类每周使用AI，ChatGPT周活用户近7-8亿，移动端使用时长翻七倍，普及速度远超以往技术革命。但内部二八分化尖锐：20%核心用户占据80%深度使用场景，通过付费订阅将AI用于生产性任务；80%普通用户停留在免费层，仅作浅层工具使用。这种分化本质是认知差异，少数人视AI为“协作伙伴”，多数人仍当作“临时帮手”。职业化路径呈现“高门槛、高整合、高价值”特征，仅4%的职业在75%任务中高度使用AI，集中于计算机、金融、医疗等领域。这里的二八定律体现在：20%顶尖人才掌握核心技术，创造80%行业价值，他们需具备技术操作、跨界整合与伦理判断的复合能力，推动AI从“辅助工具”升级为“生产中枢”，而普通从业者难以满足新型职业要求，逐渐被边缘化。科学心理学视角下，大众化分化源于“认知卸载”差异：80%普通用户过度依赖AI即时反馈，批判性思维弱化；20%深度用户与职业化群体则“先思考后AI”，形成人机协同的良性循环，避免认知瘫痪。职业心理学层面，核心是“数字胜任力”重构：20%顶尖人才契合动态胜任力模型，将AI融入完整工作流；80%普通从业者固守传统技能，难以适应人机协作需求，加剧职业分层。大众心理学中，从众心理与阶层认同推高分化：80%用户因从众被动使用AI，缺乏深度动力；20%核心用户通过深度使用获得身份认同，形成自我强化的优势循环。社会心理学视角下，AI正重构社会分层：技术分层与经济分层相互强化，中高收入群体占据核心使用场景，而95%用户同时使用AI与传统工具的“双入口”格局，反映了人们对技术便利与信息自主的矛盾诉求，巩固了分层稳定性。 AI时代的二元显像并非对立，而是互补共生：大众化推动技术民主，职业化引领技术突破。二八定律既是能力差异的自然体现，也是技术演进的必然结果。未来，大众需培养“先思考后AI”的认知习惯，从业者需构建复合能力，唯有打破认知壁垒与能力鸿沟

136. 05 豆包AI：交互的方式

137. 05-【告别无效AI提示词】第五关：指令隔离

138. 新手也能用好AI：10个提示词技巧，让测试效率翻倍

139. 关于大模型的使用——提示词工程

140. 驭智力：提示词Prompt的能力边界任务定义与控制输出

141. 什么是提示词？构建提示词的结构化方法有哪些？

142. 提示词工程概述

143. 第2章 AI绘画基础——2.2 提示词编写技巧：提示词写作公式

144. AI提示词（Prompt）:手把手教你写出高质量“提示词”，让AI真正为你打工！

145. 智能人机协作：在工作场景中的协同新范式

146. 训练AI要天价算力？小规模AI模型让普通人也能玩转智能

147. ZERA：从零开始，用八大原则自动进化出完美提示词

148. AI提示词的含金量依然在上升

149. 01-【告别无效AI提示词】第一关：动作指令

150. 人机协作：AI时代中层管理者的“新饭碗”

151. 让AI真正听懂你：结构化提示词四大框架全解析

152. 五大提示词撰写原则

153. 【每周复盘】与ai交互的复盘（技巧-抛砖引玉、身份代入）-业务趣事分享

154. 大同智能客服使用方法，本企业主要产品有，智能AI客服软件，AI在线客服系统，AI对话机器人等，想让AI机器人员工发挥较大效能？掌握使用技巧很重要！准确下达指令，它能快速提供有效信息；利用多模态交互，沟通效率；定期更新知识库，让它紧跟发展步伐。学会这些技巧，AI机器人员工将成为你工作的得力助手。 #湖州智能ai工具 #湛江智能ai工具 #廊坊AI智能体员工

155. AI | 保持角色一致性的结构化 JSON 提示词【中字中音+源文件】

156. AI#31 ai指令大全及使用方法，一些常见的AI指令及使用方法

157. prompt-结构化提示词模板

158. 掌握提示词的五大核心原则 —— C.L.E.A.R. 框架

159. 太高效了！巧用WPS多维表格，打造AI提示词模板神器

160. 终于有本书把DeepSeek结构化提示词讲清楚了

161. 用AI写小说，一天写完一篇短篇，已挣2k （附原创小说提示词）

162. AI 发展新趋势：聚焦用户体验，这四个交互细节亟待优化

163. 真心教你学会结构化AI写作提示词和Markdown自媒体文章排版

164. 提高AI指令准确度的五大黄金法则

165. 揭秘提示词工程背后的秘密：提示词工程为啥是工程？

166. 计算机通识第十一讲：DeepSeek指令词系统详解

167. 从prompt经典框架学提示词结构化表达

168. 保姆级教程！AI 仿生建筑设计提示词结构化模板

提示词工程：普通人与AI高效协作的认知桥梁

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