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AI秒出好文案：新手必看的高能提示词避坑指南，告别空洞套话

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04-13 10:55

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高效提示词（prompt）工程指南

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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1. 高效提示词（prompt）工程指南

2. 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？

3. 发现一个非常适合 AI 新手入门的提示词网站，忍不住想推荐一下。它最大的特点是：提示词分得非常清楚。不是那种一股脑丢一堆 Prompt 给你，而是按使用场景拆好。比如在「写作」这个大类下面，还会继续细分成：文章续写、写作建议、写作素材搜集等等。你一看就知道自己现在该用哪一类，而不是盯着 Prompt 发愣。对新手来说，这点特别重要。因为很多人不是不会用 AI，而是不知道“该怎么问”。这个网站刚好就解决了这个问题：你一边用，一边就能慢慢看懂，原来一个好提示词，是怎么被拆解出来的。地址：www.aishort.top不一定要照抄里面的提示词，但非常适合用来学习别人是怎么构建 Prompt 的。如果你是刚开始接触 AI，或者一直觉得“我用 AI 怎么没别人好用”，那这个网站基本算是一个不错的起点。#AI创造营##科技先锋官#

4. Qoder 上线提示词增强功能，将开发者从“提示词”的负担中解放出来

5. 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？

6. 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。

7. 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#

8. 谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词，直接复制就能用

9. 【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#

10. 【发挥Claude潜力的十个提示词】最近，一位 Anthropic 前研究员披露了内部提示词手册。这份并非基于猜测、而是源自模型建造者的指南揭示了一个核心事实：大多数人之所以觉得 AI 输出平庸，是因为他们没有触达 Claude 的内部推理层。以下是这份手册中至关重要的 10 个高级提示词策略，它们将彻底改变你与 AI 的协作深度。1、情境简报：拒绝直接提问永远不要在没有背景的情况下抛出问题。Claude 需要地图才能导航。提示词模板：我的背景是 [角色/公司/问题]；已尝试过 [A/B]；目前卡在 [Z]；请帮我理清思路。深度思考：内部测试显示，这种背景铺垫能提升 41% 的输出质量。优质的答案不取决于 AI 的智商，而取决于你提供的信息熵。2、推理要求：让思考过程浮现不要直接索要答案，要索要思考。提示词模板：在给出方案前，请逐步展示你的推理过程，指出不确定之处，并标记所有假设。深度思考：这会强制模型激活 Chain of Thought（思维链），让你得到的不仅是结果，还有可质证的逻辑路径。3、诚实约束：打破“讨好型人格”Claude 天性乐于助人，这往往意味着它会说你想听的话。提示词模板：即使难受也要保持诚实。如果我的计划有致命缺陷请直说，不要软化措辞。我宁愿现在听硬话，也不想以后失败。深度思考：这是在解锁 Claude 的宪法 AI 基础，让它从“助手”转变为“顾问”。4、精准角色：越具体，越深刻“充当专家”是最无用的指令。提示词模板：你是有 [具体经验] 的 [特定角色]，见过 [具体失败模式]。请用 [特定框架] 思考，跳过常规建议。深度思考：身份越具体，推理的颗粒度就越细。模糊的角色设定必然导致平庸的输出。5、魔鬼代言人：摧毁你的想法利用 Claude 的批判性思维来检验决策。提示词模板：我要分享一个计划，你的工作是摧毁它。找出所有错误假设、忽视的风险和失败原因。别手软。深度思考：挑战你的模型，其价值远超让它顺从你。这是 Anthropic 团队内部检验想法的标准流程。6、范围锁定：从源头杀死幻觉Claude 容易过度发散，用可信的虚构填补空白。提示词模板：严格限于 [X 背景]。超出范围请直接告知而非推测。我要的是差距，而不是自信的错误。深度思考：拒绝“自信的错误”，是通往高阶 AI 应用的必经之路。7、格式命令：利用极致的精确性Claude 对格式指令的遵循度极高。提示词模板：结构要求：1）一句总结；2）三个要点；3）一个下一步建议。除非我问，否则不要提供其他内容。深度思考：有意识地控制输出结构，能极大降低信息处理的认知负荷。8、假设审计：揭示隐藏的基础任何复杂答案后，都应运行此项。提示词模板：你做了哪些我应该验证的假设？如果这些假设错了，答案会如何改变？深度思考：大多数计划都崩溃在未经察觉的基础假设上。审计假设，就是审计风险。9、压缩循环：清理上下文债务在长对话中，模型会积累“上下文债务”，导致焦点模糊。每 5-6 次交互运行一次：总结目前的进展。解决了什么、决定了什么、最重要的未决问题是什么？深度思考：保持对话的熵减，防止 AI 自信地解决错误的问题。10、前期验尸：预见失败在项目上线前，进行压力测试。提示词模板：假设 6 个月后这个项目失败了。请列出 3 个最可能的原因。具体一点，失败的实际样子是怎样的？深度思考：这能抓住其他审查流程遗漏的盲点。总结：提示词工程的下半场，不再是背诵模板，而是理解模型的设计意图。正如 Anthropic 内部所强调的：AI 不是一个搜索引擎，而是一个需要被正确引导的推理引擎。

11. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

12. 在现阶段，AI 生图/生视频的“可控性”，关键是靠提示词把关键约束写到位：身份锚点、镜头语言、时间轴动作、风格边界、负面约束。随口一句往往只说“要什么”，却没说清“不能变什么、怎么变、变到哪一帧为止”，一致性就很容易崩。对于提示词结构，我体会至少覆盖 6 点：1）身份一致性（必写） - 参考图/首尾帧作为 identity anchor - 脸型五官、发型、肤色、身材比例、服装材质与配色保持不变 - 明确：不换脸、不变形、不新增人物2）场景与光（决定观感稳定） - 时间与天气：清晨/黄昏/夜景；晴/雾/雨 - 光线：顺光/侧光/侧逆光；色温（暖金/冷青）；对比与曝光控制3）动作（视频必须写成“时间轴”） - 0–2s / 2–4s / 4–5s 分段描述做什么 - 约束动作参数：步幅次数、手臂摆动幅度、头部稳定、落地节奏4）运镜（视频一致性的关键） - 机位 + 景别：侧前45°/左后方半侧/正面；中景/近中景 - 镜头运动：跟拍推进/平移跟随/缓慢推近/抬升拉远 - 稳定性要求：稳定器、轻微起伏可控；禁止跳切/瞬移5）风格与质感（统一审美） - 写实/电影感/商业海报等风格选择 - 焦段感、景深、运动模糊强度、颗粒与锐度范围6）负面提示词（兜底） - 畸形、果冻感、穿模、抖动、跳切、文字水印 logo、角色变化等一律禁止把这 6 块写全，基本就能把“随机”变成“基本可控”。

13. 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#

14. 分享 NotebookLM 十大高级提示词，收藏起来玩转 AI 提效！

15. //@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。

16. 如何写出专家级提示词，充分发挥 GPT-5 的潜力：1、上下文层 - 正确喂养这台机器大多数人写提示词就像写搜索关键词……这样不对GPT-5 需要在开头就给足背景信息（角色、限制条件、成功标准）关键信息要放在前 100 个词内（注意力在早期最集中）用 XML 标签来组织结构，比如 <role> <task> <examples>模型处理结构化数据的效果比处理大段文字好 3 倍2、推理链 - 让它把思考过程说出来别急着要最终答案要求它一步步拆解："系统地想清楚整个过程"用这样的句式："先分析……然后考虑……最后给出建议"GPT-5 的思维链能力比 GPT-4 强得多推理链能让幻觉问题减少 60% 以上3、示例框架 - 做给它看，别光说零样本提示词是碰运气……少样本提示词才是工程化在提示词里提供 2-3 个输入/输出示例，按你想要的格式用这种结构："好的例子是这样：[示例] 不好的例子是这样：[反例]"GPT-5 从例子中学习的效果比从指令中学习好得多4、约束系统 - 边界创造品质模糊的提示词 = 平庸的输出（永远如此）明确你不想要什么："避免泛泛而谈、公司术语、大话空话"设定输出限制："最多 150 字"或"恰好 5 个要点"明确指定语气："写得像个导师，别像教科书"5、角色工程 - 打造专家人设"你是专家"这种说法太懒……要更精准这样用："你是一位资深数据科学家，向非技术背景的创始人解释复杂的机器学习概念"组合多个专业领域，获得独特视角具体的角色会激活特定的训练数据集群6、验证层 - 捕捉幻觉永远要求它提供来源或推理："引用你的推理"或"解释你的信心水平"让它给出替代观点来测试准确性加上这个："你做了什么假设？哪些地方可能错了？"GPT-5 可以自我批判，只要你在提示词里要求它这么做#提示词工程##提示词##AI创造营##微博兴趣创作计划#

17. vibe coding 至尊超级终极无敌指南 V114514 [汗] github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn 本项目是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程，强调以规划驱动和模块化为核心，避免让 AI 失控导致项目混乱。核心理念: 规划就是一切。谨慎让 AI 自主规划，否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。这个思想的核心是构建一个能够自我完善的 AI 系统。我们可以将其分解为以下步骤，以突出其递归的本质： 1. 定义核心角色： α-提示词 (生成器): 一个“母体”提示词，其唯一职责是生成其他提示词或技能。 Ω-提示词 (优化器): 另一个“母体”提示词，其唯一职责是优化其他提示词或技能。 2. 描述递归的生命周期： ·创生 (Bootstrap):用 AI 生成 α-提示词和 Ω-提示词的初始版本 (v1)。 ·自省与进化 (Self-Correction & Evolution):用 Ω-提示词 (v1) 去优化 α-提示词 (v1)，得到一个更强大的 α-提示词 (v2)。 ·创造 (Generation):用进化后的 α-提示词 (v2) 去生成我们需要的所有目标提示词和技能。 ·循环与飞跃 (Recursive Loop):最关键的一步：将新生成的、更强大的产物（甚至包括新版本的 Ω-提示词）反馈给系统，再次用于优化 α-提示词，从而启动下一轮进化。 3. 终极目标：通过这个永不停止的递归优化循环，系统在每一次迭代中都进行自我超越，无限逼近我们设定的理想状态。 #科技先锋官#

18. 提示工程远不止“问AI一个问题”，它是与大型语言模型（LLM）合作时一项关键且系统化的设计技能。了解并掌握以下七大类提示技巧，将极大提升你的AI交互效率和效果：1. 核心提示方式： - 零样本（Zero-shot）：无示例，直接任务。 - 一样本（One-shot）：提供一个示例辅助理解。 - 少样本（Few-shot）：用少量示例教模型识别模式。2. 推理增强技巧： - 思路链（Chain-of-Thought）：引导模型逐步推理。 - 自洽采样（Self-Consistency）：多次推理取最佳答案。 - 思路树（Tree-of-Thought）：探索多条推理路径（进阶）。 - ReAct：结合推理与行动（如调用API）。3. 指令与角色提示： - 指令提示：清晰下达任务（“总结这段内容”）。 - 角色提示：定义身份和行为（“你是法律助理”）。 - 混合提示：结合指令和示例，提升准确度。4. 提示组合技巧： - 链式提示：前一提示输出作为下一提示输入。 - 动态提示：实时注入变量或上下文。 - 元提示：让模型自我改进或验证答案。5. 多模态提示： - 图文结合：同时提供视觉与文本信息。 - 音视频+文本：利用转录或感知输入（需支持的模型）。6. 领域专属提示： - 代码提示：针对编程语言或工具设计。 - 医疗/法律提示：要求高精准和严格格式。7. 提示评估与调试： - 提示消融：去除部分元素测试效果贡献。 - 注入测试：评估提示在应用中的鲁棒性。注意，某些相关技术如RAG架构、代理和工具系统，并非提示技术本身，而是包含提示的更大系统。提示工程已经升级为系统设计。掌握它，不只是会用AI，更是懂得与AI“对话”的新语言。正如有人所说，提示工程是当下最值钱的技能，精通它，你便拥有了打开未来智能世界的钥匙。原文：x.com/techNmak/status/1988095890402480225

19. 如何抢在90%的人前面赚AI的钱，避AI的坑？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能发展

20. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

21. 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~

22. 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

23. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

24. AI生成电影级别质感视频！Seedance 2.0提示词运镜技巧（附提示词案例）

25. 2026年了！大部分人还不会给AI提示词。

26. 百万级TVC视频提示词框架

27. 2分钟南极AI短片卖100万？怎么做的? 硬核拆解最强AI视频工作流

28. 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#

29. 发现一个AI的新用法，再也不用担心不会写提示词了！

30. 2025年AI生图“王”！Banana Pro玩法大分享～【建议收藏】

31. AI视频没电影感？试下这6大影视级布光技巧......

32. Reddit 上有人分享了一个提示词，能让 ChatGPT 不说废话，清晰、准确、直奔主题地回答问题。提示词：系统指令：Absolute Mode（绝对模式）- 删除：emoji、废话、夸张语气、软性请求、对话过渡语、行动号召附录。- 假设：用户具备高感知力，能接受直接语气。- 优先：直白、指令式的措辞；目标是促进认知重构，而非语气匹配。- 关闭：所有情绪/参与感提升行为。- 抑制：满意度评分、情绪柔化、延续偏差等指标。- 永不模仿：用户的措辞、情绪或语气。- 仅表达：认知层面的核心内容。- 禁止：提问、建议、引导、过渡、鸡汤式内容。- 终止回复：传达信息后立即结束——不做结尾。- 目标：重建独立、真实、清晰的思维能力。- 最终效果：用户自我认知增强，模型不再是依赖性工具。#AI创造营##提示词##微博兴趣创作计划#

33. 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。

34. 别再学提示词了：为什么它是AI时代最短命的技能？

35. 锁死一致性！Vidu Q2「参考生」可算来了，新功能强到离谱，APP全面进化

36. 还能这么用？超全！豆包 AI 使用指南丨省钱丨创作丨学习丨陪伴……

37. 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

38. 2025设计师必学的AI生图方法，0基础教程来了！ AI出图别只磕关键词，1期视频总结超多的AI出图方法，还有图文教程！#设计 #平面设计 #Lovart #ai新星计划 #抖音知识年终大赏

39. 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！

40. 用了这5大技巧后，原来AI人物还可以这么真？

41. 你们用AI做过哪些有意义的视频呢？

42. #一分钟视频创作季# 谷歌 Veo 3.1：四大维度实现影音生成质的飞跃作为对OpenAI Sora的针对性升级，谷歌 Veo 3.1在Veo 3基础上完成四大核心技术突破，全面强化影音生成能力。Veo 3需后期手动配音频而3.1通过端到端音视频联合生成架构，实现画面与声音的语义深度对齐。无论是环境音、对话还是场景配乐，均能随画面内容同步生成，例如海浪场景自动匹配潮汐声与风声，人物对话实现唇形精准同步，彻底填补前代有影无声的短板。Veo 3.1通过物理引擎级动态模拟重构运动逻辑，让物体碰撞、液体流动等物理交互更符合现实规律。同时视觉保真度提升 40%，纹理细节、色彩还原度与光照模拟精度显著优化，有效减少前代常见的画面油腻感。新增首帧尾帧插值技术，支持用户固定起止画面生成平滑过渡视频，配合优化的图像参考系统，可通过 3 张参考图精准控制画面风格与元素。提示词理解准确率提升 60%，能精准解析复杂场景描述，减少重复生成成本。 “Insert“功能可向场景添加元素并自动适配光影，实现无缝融合。 #AI创造营##Ai生活指南##微博兴趣创作计划# 种斌Marco的微博视频

43. 一看就会！AI直出B端图标底座一致性秘诀第一步提示词：对话图标，单元素，红色为主，白色为辅，透明科技感，未来感，光滑透明材质，柔和光影，磨砂玻璃质感，简洁布局，等距视图，Blender，C4D，背景为纯白色背景。第二步提示词：底座不变，上方元素改成书本，红色为主，白色为辅，透明科技感，未来感，光滑透明材质，柔和光影，磨砂玻璃质感，简洁布局，等距视图，Blender，C4D

44. 用好AI的一个技巧就是一定要让AI给你写项目计划就是你第一次让AI完成一个什么任务，AI一般都是很难很好完成的。可能完成度只有60%。这个时候，你一定要让AI帮刚刚做了什么事，用了什么流程，你自己的任务目标是什么，总结一遍。然后你再让AI 修改你发现的问题，改完以后，再修补更定刚刚列出的项目计划。最后，随着你用AI改得越多，项目计划也越完善，以后做同类型的项目，就会减少很多试错的时间。比如我让AI帮我翻译书，一开始的任务计划内容列得很少，只有几条。但是随着翻译的开展，暴露出来的流程上面的问题越来越多，我的任务计划也越来越丰满。

45. 从零基础到高级CG质感，10种风格AI漫剧人物提示词

46. AI分层设计已经到来，Nano Banana+lovart帮 AI终于可以分层设计了，1期视频0基础分享4大必学设计技巧！ #设计 #平面设计 #ai生图 #ai新星计划 #托尼三三

47. 你现在用的AI，是在逼你学指令，还是已经开始帮你少动脑筋、少试错了呢？#大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #AI工具#虚拟主播

48. 曾打死努尔哈赤？我用AI复原了《天工开物》中的红衣大炮

49. 白嫖顶级AI模型！GLM-4.7 + MiniMax M2.1 免费 API，媲美直连 Claude Code！NVIDIA 限免福利 | 零度解说

50. 【还在疯狂堆提示词？AI Agent最大的成本黑洞根本不在这】快速导读：别再盲目调试AI Agent了。真正的优化突破口，不在于你写了什么提示词，而在于你是否“看见”了它的思考过程。有人仅通过观察内部日志，就一夜之间砍掉了30%的token成本。---你是不是也这样调试AI Agent：改改提示词，看看输出，不行，再改改……感觉就像在黑暗中开枪，能不能打中全靠运气。大多数人下意识地认为，Agent不好用，就是提示词写得烂。于是花大量时间研究提示词工程，把系统提示词堆得越来越复杂。但真相是，你可能一直在和空气斗智斗勇。有人用OpenRouter配合LangFuse这类可观测性工具，只是简单看了一眼Agent运行的内部日志（traces），结果发现了惊人的浪费现场：一个任务里，Agent会傻乎乎地把同一个文件反复读4-5遍；执行一个简单的工具调用前，模型会先空转“思考”500个token；还有研究发现，40%的“卡顿”和“胡言乱语”，根源是工具响应太慢，而不是提示词有问题。一个开发者正是看到了这些，才一夜之间把token成本砍掉了30%。这揭示了一个正在变化的现实：AI开发的核心技能，正在从“提示词魔法师”，转向“AI认知侦探”。痴迷于调整那几句自然语言，可能正在让你错过系统中真正重要的问题。---简评：从“炼丹”到“手术”，AI开发终于开始进入可观测、可诊断的工程化阶段了。这篇文章就像一盆冷水，浇醒了那些还在“大力出奇迹”的提示词崇拜者。真正值钱的，永远是看到别人看不到的问题。---ref: x.com/nearlydaniel/status/2028567851108552862#AI创造营##人工智能#

51. 继 Nano Banana 2 之后，国产 AI 生图又杀出「一致性标杆」，Vidu 生图限时无限免费

52. Seedance 2.0：说中国话的最强AI视频模型！

53. 我文章写的“提示词”是狭义的“系统提示词”，广义上说，输入给AI都算提示词，这个角度说提示词很重要//@王刀刀2:非常好的文章但我有点不同看法/冒昧地补充：“厨艺”除了模型，还应包括提示词，更本质地说，“作者表达“。因为这是更直接的“上手操作”，是人所控制的厨艺。心里有“食材，口味”，但如果说不明白，也没用。用Agent写更如此，因为要把默会知识显化

54. Grok 4.1 免费一键生成电影级AI大片 & MV｜连续故事情节·画面连贯·首尾帧一致！｜零度解说

55. 8种让AI光速出图改图的必学技巧总结了8种不写复杂关键词，也能让AI快速出图和改图的技巧，新手小白也能轻松学会！#ai设计 #ai教程 #ai工具 #ai新春游园会 #托尼三三

56. #Seedance必玩提示词模板#1分钟出大片！Seedance 2.0 正式终结了“AI视频不会剪辑”的时代！最近科技圈都在传这个 Seedance 2.0，最离谱的是它能直接生成“60秒长视频”，还自带电影级的分镜头切换！我也试了几组，整理出一份【必玩提示词模板】，建议先收藏再练手！万能提示词公式：[场景描述] + [核心角色] + [多段动作指令] + [分镜头要求] + [影调风格]案例分享“深夜的赛博朋克街道，霓虹闪烁（场景）。一名身穿银色风衣的侦探正穿梭在雨中（角色）。镜头先从背后跟拍特写，随后切到高楼俯瞰，最后停留在侦探推开酒馆大门的瞬间（多镜头动作）。胶片颗粒感，王家卫风格，高对比度影调（画质风格）。”如何用它做出爆款短视频？AI短剧流：利用60秒的长片段，保持角色一致性，直接出剧情。产品广告流：给你的产品起个酷炫的提示词，Seedance 能帮你生成极具质感的转场。梦境记录流：用最天马行空的描述，挑战它的多维度想象力。小乔说科技的微博视频

57. AI怎么做出电影感？AI大师级运镜玩法大全!

58. Token中文名确认为词元，到底是啥意思？#一个视频彻底搞懂Token #词元 #AI

59. #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

60. AI不要笑挑战！学会你也能做【附Sora2注册、去水印】

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66. Day6

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68. AI工程范式学习笔记（一）

69. 如何精准给AI下指令

70. 同样用AI，别人效率翻倍，因为你不会写提示词。

71. AI提示词工程小白实战指南

72. 第七篇

73. 从会用AI到用好AI

74. 第三章

75. 关于提示词，一些新思考

76. 不会写提示词=浪费Ai

77. 你写的提示词，AI真的"看懂"了吗？

78. 新手写AI提示词最常犯的5个错误，要收好！

79. 高手私藏AI技巧

80. 如何写好提示词 | 小白入门AI产品经理

81. [开源]AI落地项目，必装 Prompt Optimizer 开源提示词降低 AI 幻觉

82. 第六篇：写作者必藏！5类高频写作场景，AI提示词直接复制

83. AI提升测试工程师效率（提示词）

84. 网创项目：豆包+即梦Seedance2.0提示词大合集，多场景AI指令+教程，解锁文案、设计、影视高效创作

85. AI画原型提示词写不好？别怪自己，是工具没选对

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