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参考图总画不出想要的效果？新手必看的AI绘画精准控制攻略

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03-09 10:22

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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？

15 组文案润色 AI 提示词，秒变神仙质感（直接复制即用）

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1. 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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3. 《腾讯元宝从入门到精通》002-提示词设计与优化

4. 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！

5. “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。

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11. 一学就会，1招去除图片的AI味儿，超绝真实感你用关键词生成的图片是不是看起来一眼假？原来不用关键词才是去掉AI味的关键！#设计 #ai #AI生图 #ai新星计划 #抖音知识年终大赏

12. 看到了吗？这么复杂的一张图，这么多文字，几乎都没有糊，没有乱码。在 X（推特）上，我看到博主 serva huang 分享的一个秘诀提示词，使用这套提示词，可以让 Nano Banana Pro 生成中文的时候，精确率更上一层楼。核心在于：它激活了字形感知编码器，将汉字视为高优先级矢量图层，而非像素纹理。同时，结构化的排版指令强迫模型“先推理再排版”，为文字创建独立的渲染空间。这让4K下的汉字获得了印刷级锐利度。具体提示词如下：Prompt：绘制使用中文绘制成为完整的信息卡输出，尽可能的使用PUNCH的展示所有内容在一页内容！这是一个基于您提供的文章内容设计的完整信息卡片。可以包含香蕉的形象元素展示，为了达到“PUNCH”的效果，我采用了模块化设计，提炼了核心关键词，并配合了视觉符号和紧凑的排版，强调视觉冲击力和信息获取效率。【xxxx（输入你要绘制的中文内容）】博主原帖地址：x.com/servasyy/status/1992573963751264663#AI创造营##AI绘画##提示词##科技先锋官##微博兴趣创作计划#

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17. 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。

18. 【2026年，提示词工程将成为你最重要的隐形技能】很快，你每天使用的工具都会变成一个对话框。能写出好提示词的人，将获得别人难以复制的输出。这不再是锦上添花，而是真正的竞争优势。你可能觉得自己已经搞懂了提示词——毕竟你已经创建了自定义GPT或Claude项目来帮你写提示词。坦白说，那些东西很糟糕。真正的提示词工程，80%的工作发生在你打开聊天窗口之前。+ 隐形的工作当你坐下来写提示词时，你脑海中有一个模糊的想法，然后期待模型能填补空白。但模型不知道你脑子里在想什么，它只知道你打出来的字。模糊的输入，必然产生模糊的输出。大多数人跳过了提示词工程中最难的部分——思考。他们以为工作在于打字，其实工作在于想清楚。+ 法则一：清晰度就是一切这里说的不是你键盘上打的字，而是你脑海中看到的画面。如果你只能看到模糊的东西，模型给你的也同样模糊。你需要在把想法转化为语言之前，先把脑海中的图像打磨清晰。问自己这些问题：这个视频特别在哪里？我脑海中的画面和普通作品有什么不同？为什么有人看完这段文案会想买？我想在什么时刻创造什么情绪？去找参考。找到一个能完美呈现你想要效果的案例，让你看了会说“对，就是这个感觉”。一旦你脑海中有了清晰的画面，把它翻译成提示词就变成了机械性的工作。+ 法则二：上下文是一切无论你在做什么项目，按这个流程操作：1. 在你选择的AI工具中创建一个项目2. 让AI就这个项目采访你——目标、约束、受众、任何相关信息3. 把整个对话保存为context.json文件，上传到项目中4. 以后每次对话，让AI更新这个文件，然后替换旧版本这只需要两分钟，却能完成80%的上下文工程工作。+ 法则三：任务分解AI模型和你一样——当你清晰地列出任务和顺序时，它表现得更好。如果你让AI写一份商业计划书，它会给你一个标准模板，平淡、通用、没用。但如果你让它先写一个聚焦市场时机的执行摘要，然后是包含心理触发点的用户画像，跳过竞争分析因为你在创造新品类——你得到的就是定制化的东西。+ 法则四：定义输出格式人们每天跑深度研究提示词，给模型上下文、来源、详细指令，最后得到一份二十页几乎没法用的文档。你可以指定任何输出格式：要点列表、JSON、表格、执行摘要。想想你拿到输出后要做什么，然后围绕这个用途设计格式。+ 法则五：提供示例当你提供示例时，你在强迫模型在一个特定的通道里工作，而不是从整个训练集中随机抽取。这意味着你得到的输出会匹配你的风格，而不是通用的AI风格。+ 法则六：角色设定不要说“你是一个营销专家”，试试这样：“你是那种能看到消费者行为中别人完全忽略的心理模式的营销人，能在事情火之前三个月就预测到，因为你对注意力经济的理解达到了大多数人永远无法企及的水平。”你不是在让AI扮演一个角色，而是让它进入一种新的思维方式。+ 法则七：约束定义明确你不想看到什么。约束就像设计中的负空间——通过清晰地勾勒你不想要的东西，来定义你想要的形状。保持约束具体且有限，每个提示词最多三到五条。+ 这些法则如何协同工作这七条法则不是简单相加，而是相乘。清晰度加上上下文，比单独的清晰度强大得多。上下文结合任务分解，产出的东西感觉像是一个在你项目上工作了几个月的人做的。你的工作不是记住这些法则，而是学会如何为你的具体场景把它们叠加起来。从清晰度开始。在打开聊天窗口之前想清楚你要什么，找参考，问自己那些不舒服的问题。然后层层叠加上下文、任务结构、格式规范、示例。像设计一个思维系统那样构建你的提示词，而不是给聊天机器人发消息。因为在专家层面，提示词工程就是认知架构设计，AI只是执行引擎。大多数人会继续把它当成一个许愿的魔法盒子。你不会。原文：x.com/levelsio/status/1932773893893009696

19. #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

20. Seedream 4.0深度评测，背刺Nano banana｜即梦4.0全新AI生图模型

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23. 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#

24. 想写好Seedance2.0的提示词，其实有一套很实用的小逻辑。不用堆一堆华丽词藻，把主体、场景、风格、运镜、画质这几项说清楚，生成的视频准确率就会高很多。描述越直白，画面越稳定。给你一个可以直接抄的实用案例：一位穿白色连衣裙的女生在傍晚海边散步，微风拂动头发，自然真实的动态，电影感运镜，慢节奏，暖调光影，4K高清，画面稳定不抖动。掌握这个思路，不管做什么类型的视频都能轻松出片。 #Seedance2.0##AI视频##提示词技巧#AI视频生成

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29. 爆火的 Z-Image 模型！8G 显存能跑，无内容审查、支持NFWS、超高速，本地部署教程！支持（Win/Mac）| 零度解说

30. 像这种信息图出高质量的结果有几个小技巧1. 使用 Gemini 去生成，因为 Gemini 会在生成前先做一些推理，补充提炼信息，优化提示词，能充分发挥大语言模型的能力2. 模型出图有随机性，得抽卡3. 有好结果了后要微调所以很多时候你看到的我发出来的其实背后可能有很多失败的，比如图1就是成品，其他都是被我废弃的版本BTW，提示词：网页链接

31. 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。

32. 1 句提示词让你进入奥林匹克博物馆？米兰冬奥 AIGC 全球大赛保姆级攻略！

33. 雅诗兰黛小棕瓶AI视频商业广告案例教程

34. #即梦Seedance2.0怎么玩#还在愁不会剪视频？即梦Seedance2.0直接把AI视频门槛拉到最低，零基础也能轻松上手，今天给你整理好全套玩法，照着做就行！入口超好找，网页端、APP都能进，小云雀全量开放，新用户还能免费生成3次。核心就4步：先选全能参考、首尾帧两种模式，全能参考更灵活，首尾帧适合定好开头结尾补中间。上传图片、视频、音频都支持，最多12个素材，想做对口型视频直接传音频就行。提示词别乱写，写清场景、动作、氛围，分镜式描述效果更精准，还能用关联素材参考动作、运镜。生成前选好9:16竖屏、时长5-8秒最合适，分辨率720p-2K按需选。进阶玩法直接抄：音频对口型、九宫格分镜变短片、视频续写换角色、多图串成故事、音乐自动卡点，日常做短视频、剧情片完全够用。刚才我刷到刘德华和皇上都已经玩儿上了#HOW I AI##过个有AI年#

35. 13个提示词，让Claude从"聊天玩具"变成你的研究助手。我在 Reddit 上看到一个帖子，作者说他收集了所有在社区里走红的 Claude 提示词，用这些提示词把 AI 从“聊天玩具”变成了“研究武器”，原本 10 个小时的工作，现在 60 秒就能搞定。今天，我把这 13 个提示词整理出来，手把手教你怎么用。看完之后，你也能立刻上手，让 Claude 成为你的私人研究助理。一、找矛盾的高手提示词： “列出所有内部矛盾、未解决的冲突，或者那些证据不足以支撑的观点。” 怎么用：当你写完一篇长文档，或者整理完一份报告，把内容直接粘贴给 Claude，然后用这个提示词。它会帮你找出那些你自己没注意到的逻辑漏洞。比如，你在报告里说“我们的产品销量增长了 30%”，但后面又提到“市场份额下降了 5%”，这两句话就有矛盾。人在写的时候很容易忽略，但 Claude 会一眼看出来。二、扮演挑剔的审稿人提示词： “像一个挑剔的同行审稿人那样批评这篇文章。要严厉一点。重点关注方法上的缺陷、缺失的对照组，以及过于自信的结论。” 怎么用：这个提示词特别适合用来检查学术论文或者重要报告。你把文章丢给 Claude，它会像那个永远给你打回修改意见的“审稿人 2 号”一样，毫不留情地指出问题。虽然听起来有点残酷，但这种“提前挨骂”能帮你避免真正提交时被打回来。三、把乱七八糟的笔记变成正式文档提示词： “把下面这些材料整理成一份结构化的研究简报。包括：核心观点、证据、假设、反驳论点，以及未解决的问题。标出任何薄弱或缺失的部分。” 怎么用：你有没有过这种情况：手里一堆零散的笔记、链接、半成品想法，但不知道怎么组织成一篇像样的文章。这时候，直接把所有内容粘贴给 Claude，用这个提示词。它会帮你梳理出清晰的结构，甚至告诉你哪些地方证据不够，需要补充。四、倒推逻辑检验法提示词： “先解释这个结论，然后一步步往回推到最初的假设。” 怎么用：这是检验你是否真正理解一个观点的好方法。如果你能从结论倒推回假设，说明逻辑是通的。如果推不回去，说明中间某个环节有问题。比如，你说“我们应该增加广告投放”，那就倒推：为什么要增加？因为转化率低。为什么转化率低？因为流量质量差。为什么流量质量差？这样一步步往回推，你会发现真正的问题可能根本不在广告上。五、像科学家一样做对比提示词： “对比这两种方法，从以下几个维度：理论基础、失败模式、可扩展性，以及现实约束条件。” 怎么用：很多人做对比只是列功能清单，但真正有价值的对比要深入到原理层面。比如，你在选择两种营销策略，不要只比价格和效果，还要问：这两种策略的理论依据是什么？在什么情况下会失败？能不能规模化？有哪些现实限制？用这个提示词，Claude 会帮你做出专业级别的对比分析。六、找出致命弱点提示词： “描述这个方法在哪些场景下会彻底失败。不要说边缘情况，说那些真实可能发生的失败模式。” 怎么用：大多数人只想着自己的方案有多好，但很少有人会主动去想“这个方案在什么情况下会彻底崩盘”。这个提示词会逼着你和 Claude 一起思考最坏的情况。比如，你做了一个依赖某个供应商的商业计划，那就要想：如果这个供应商突然倒闭怎么办？如果他们涨价 10 倍怎么办？提前想到这些，你才能做好备案。七、改变信念的关键问题提示词： “分析完所有这些内容后，什么东西应该改变我现在的看法？” 怎么用：这是真正的研究者思维。不是为了证明自己对，而是为了找到真相。当你研究完一个问题后，问问 Claude：有什么证据能推翻我现在的观点？这会让你保持开放的心态，避免陷入确认偏误。八、压缩成一个心智模型提示词： “把这整个话题压缩成一个我能记住的心智模型。” 怎么用：如果你学了一堆知识，但没法用一句话概括出来，说明你还没真正掌握。这个提示词会强迫 Claude 把复杂的内容提炼成最核心的框架。比如，学习了一整本营销书，最后能不能总结成“找到痛点，提供解决方案，建立信任”这样的简单模型？能压缩，才算真正拥有。九、跨领域类比法提示词： “用一个完全不同领域的类比来解释这个概念。” 怎么用：最好的理解往往来自跨界类比。比如，解释“复利”这个概念，可以用“滚雪球”来类比，用“健身”来类比，用“人脉积累”来类比。这个提示词会让 Claude 从不同角度重新解释一个概念，帮你获得更深的洞察。十、偷师学艺法提示词： “忽略内容本身，分析这篇文章的结构、流程和论证模式。为什么它写得这么好？” 怎么用：看到一篇特别好的文章或论文，不要只看它说了什么，要看它是怎么说的。把文章丢给 Claude，用这个提示词，它会帮你拆解出底层的写作框架。然后你就可以把这个框架套用到自己的写作上。十一、压力测试假设提示词： “列出这个论证依赖的所有假设。然后告诉我哪些假设最脆弱，为什么。” 怎么用：每个论证背后都有一堆隐藏的假设。比如，你说“我们应该开发这个新产品”，背后的假设可能是：市场需求存在、竞争对手不会跟进、技术可行、成本可控，等等。这个提示词会帮你把所有假设都挖出来，然后告诉你哪些最容易出问题。这样你就知道该重点关注什么。十二、再来一次科学对比提示词： “对比这两种方法，从以下几个维度：理论基础、失败模式、可扩展性，以及现实约束条件。” 怎么用：这个提示词在原帖里出现了两次，说明它真的很重要。无论是选技术方案、营销策略，还是做人生决策，都可以用这个框架来对比。记住，真正的对比不是列清单，而是深入到原理和风险层面。十三、最后的压力测试提示词： “列出这个论证依赖的所有假设。然后告诉我哪些假设最脆弱，为什么。” 怎么用：这个提示词来自研究社区，专门用来检验论证的稳固性。把你的核心论点丢给 Claude，让它帮你找出最薄弱的环节。这就像给房子做地基检测，看看哪里最容易塌。写在最后其实，AI 不会替代你思考，但它可以成为你思考的放大器。这些提示词就像是给 Claude 装上了专业的“镜头”，让它能从不同角度帮你审视问题。你不需要成为技术专家，也不需要懂编程。只要把这些提示词复制粘贴，然后把你的内容丢进去，就能立刻看到效果。最重要的是，这些提示词背后的思维方式，找矛盾、挑毛病、倒推逻辑、压力测试，这些才是真正值得学习的东西。学会了这些思维方式，即使没有 AI，你也能成为更好的研究者和思考者。所以，别再让自己像个人肉复印机一样熬夜了。试试这些提示词，让 Claude 帮你干那些重复的苦力活，把时间留给真正需要创造力的地方。毕竟，工具是死的，但会用工具的人，才是真正的高手。 #科技先锋官##HOW I AI#

36. 补充一个提示词案例，比如这张咖啡杯内两船战斗的提示词网页链接，一开始很简单> photorealistic closeup photo of two pirate ships battling each other as they sail inside a cup of coffee但是不稳定，然后我抽卡了几次得到了一张很不错的，基于这一张好的图片去反向提取稳定的提示词，甚至于这个杯子的缺口很有意思，特地都保留下来了。然后基于这条结果，去让 GPT-5.1 帮我重写提示词。之所以没有用 Gemini，是因为 Gemini 总是给我出图而不是写提示词

37. Nano banana 又变强了。今天新发布的Nano banana pro在ListenHub上已经可以用了。测试了一下，生成中文的准确率大大提高！可以对比图1和图2，之前生成的中文根本看不懂。另外图片尺寸也更灵活了，老模型默认生成正方形图片，或者根据上传图片的尺寸，无法精准控制。比如文生图没传参考图，默认就是1：1，不管提示词怎么写都无法生成横图。必须传一张空白的横图，让模型参照。现在已经可以根据提示词生成尺寸了。#nano banana##ai创造营#

38. 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#

39. AI绘画新纪元：3个“王炸”提示词，让你的创作直冲热门！

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47. 【2026年AI工程师学习路线：从调用模型到构建系统的九个关键能力】AI工程和传统机器学习工程正在分道扬镳。机器学习工程师从零训练模型，AI工程师则在基础模型之上构建应用。这个转变意味着你需要学习的东西完全不同了。一、理解基础模型GPT、Claude、Gemini、Llama这些基础模型是现代AI应用的基石。你不需要从头训练，但必须深入理解它们的能力边界、分词机制、上下文窗口和定价策略。成本控制能力往往决定了一个AI应用能否活下去。入门项目：做一个模型对比笔记本，用同样的10个提示词测试不同模型，记录质量、速度和风格差异。二、提示词工程在AI工程领域，提示词就是你的代码。一个平庸的AI应用和一个优秀的AI应用，差距往往就在提示词设计上。少样本学习、思维链、结构化输出这些技术能大幅提升效果，而且不需要任何模型训练。入门项目：选一个任务，写五种不同风格的提示词，在电子表格里打分对比。三、检索增强生成大模型有知识截止日期，还会产生幻觉。RAG让它们扎根于你的数据。从客服机器人到内部知识助手，这是生产环境中最常见的AI应用模式。分块策略、嵌入模型、向量数据库、检索指标，这些都是必修课。入门项目：用你自己的笔记文件搭建一个简单的RAG应用，50行代码就能跑起来。四、评估与测试凭感觉评估无法规模化。你需要系统性的方法来衡量AI应用是否在进步：构建评估数据集、选择指标、跑AB测试、检测性能退化。没有好的评估体系，你就是在盲飞。入门项目：准备20个问答对，写个脚本自动评分，每次改提示词都跑一遍。五、智能体与工具调用智能体把大模型从文本生成器变成行动执行者。它们能浏览网页、执行代码、查询数据库、调用API。理解智能体架构、工具设计和失败模式，是构建自主AI系统的关键。入门项目：做一个计算器智能体，让它通过调用工具来回答数学问题。六、结构化输出与数据提取真实应用需要结构化数据，JSON、SQL、API调用，而非自由文本。JSON模式、函数调用、约束生成这些技术确保大模型输出能与下游系统对接。这是对话式AI和软件工程之间的桥梁。入门项目：做一个食谱提取器，把网页上的乱七八糟的文本变成干净的JSON结构。七、护栏与安全AI应用可能被越狱、产生有害内容、泄露敏感信息。输入输出护栏、隐私检测、内容过滤、对抗测试，这些在生产部署中不可或缺。入门项目：给你的聊天机器人加上简单的输入输出过滤，用关键词匹配检测提示词注入。八、可观测性与监控无法衡量就无法改进。生产级AI系统需要日志、追踪、成本跟踪、质量监控和告警。入门项目：给你的应用加上调用日志，记录时间戳、提示词、响应、延迟、token数量和估算成本。一周后分析数据，你会发现很多优化空间。九、AI系统架构真实的AI应用是多个组件的组合：检索器、模型、护栏、缓存、数据库。理解复合AI系统的设计模式，才能构建可维护、可测试、可扩展的架构。综合项目：做一个个人助手机器人，整合RAG、结构化输出、输入验证和日志记录，部署到免费平台上。这就是一个能展示真实能力的作品集项目。有评论提出了一个值得深思的观点：2026年AI工程师真正的核心能力，是知道哪些层该自己掌控，哪些层该交给框架处理。这个答案每个季度都在变。智能体正在以超出学习速度的节奏压缩技术栈，RAG、结构化输出、护栏越来越多地被内置到平台中。学会构建固然重要，学会判断何时不必亲自构建，可能更重要。x.com/manthanguptaa/status/2018297734995075200

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58. 今天还得再表扬一下Google Gemini用Gemini 2.5 + Canvas 生成这种信息卡片图，非常简单。1. 下载你想要的风格图片（比如我这条内容的附图），上传给Gemini 2.5 Pro2. 输入提示词：[要归纳的内容]根据上面内容，生成类似截图风格的卡片HTML如果想换个背景，提示词改成：根据上面内容，生成类似截图风格的卡片HTML。调整图片背景色为白色，前景线条和文字颜色按需调整，目的是醒目易读。#ai创造营##科技#

59. 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#

60. 现在的AI文生图都需要精确的提示词，但morisot提出了新的概念，只需要一个模糊的概念或者想法，他就可以帮你生成多张图片，然后你可以一步步深化自己的需求，这样就可以慢慢达到自己想要的图片。这种做法其实更适合大多数普通人，因为提示词真的是太难想了。王小愚儿的微博视频

61. Seedance 2.0提示词技巧！零基础上手指南（附提示词）

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63. 我现在已经能熟练地给 magic tree house 配图了。我现在要出门，等一会儿把我配图好的版本发出来给大家看一下。我的工作流程是，先把文章中的角色场景的图片生成出来，放到一边作为参考图使用。在豆包上创建一个生成场景提示词的智能体，省得我每次都要输指令。让它生成提示词，就是把这个流程直接固定化。我只要每次选一段文中的片段扔给智能体，它就给我把提示词写好。然后把参考图还有这个提示词全部扔到豆包里画图。最后把生成的图片插入到我提前准备好的文档里面。效果还是挺不错的。当然，我把这个流程再改进一下，可以完全自动化。尤其是如果使用 nano banana 的话，做图会更方便。但是 nano banana 生成一张图片要3毛钱，如果这张图片作废了，那钱也白花了。暂时就先用豆包吧。

64. 10 分钟用 AI 写周报：输入 3 个关键词，自动生成结构化报告

65. 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

66. 实测世界模型 Genie3 通过一些奇怪的案例

67. 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。

68. #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

69. 【每日AI提示词】如何用AI生成白色皮革纹理拓印好运套图？#AI生图 #即梦AI #AI提示词100例

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72. Seedance2.0 太火了，根据即梦 Seedance2.0 官方使用手册，制作了一个专门可以生成即梦视频分镜提示词的 skill。这个 skill 在帮你生成提示词之前，会学习总结 Seedance2.0 官方使用手册里的各种技巧和要求，然后再制作，制作出来的视频分镜提示词非常专业，普通人用这个 skill 可以轻松创建专业级、电影级的 AI 视频。#HOW I AI##科技先锋官# #即梦Seedance2.0怎么玩# 默庵·超级个体的微博视频

73. 🍌 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：

74. 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#

75. 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#

76. 回复@Sigurd司格德:我其实不管理提示词，极少数常用的做成 Gem 或者 Project，其他的发完就完了，因为掌握了写提示词的方法，就可以源源不断的产生提示词。当然某种程度上来说，发出来也是一种管理提示词的方法，因为会被搜索引擎收录，需要的时候关键字就能检索。//@Sigurd司格德:老师请问提示词怎么管理呢，在您这学了好多提示词，直接用文档存储吗[doge]

77. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

78. 发现一个AI的新用法，再也不用担心不会写提示词了！

79. 【每日AI提示词】如何用AI生成一抹橘黄油画风格壁纸套图？#AI生图 #即梦AI #AI提示词100例

80. 【每日AI提示词】如何用AI生成一笔水墨侠客背影留白套图？#AI生图 #即梦AI #AI提示词100例

81. 可以啊，这个 AI 绘画提示词图库 OpenNana 网站又收了50+ Nano Banana Pro提示词，现在已经更新了 475 个案例了，对于 AI 生图不知道怎么提示词的，可以看看。网站：opennana.com/awesome-prompt-gallery#AI创造营##AI绘画##微博兴趣创作计划#

82. //@微博智搜:简化版提示词："请将文本转化为PPT：先识别语义断层（如转折词）划分内容板块，再提炼每板块核心观点为标题，最后结构化内部内容（分定义/案例/数据等），输出简洁HTML。忠于原意但优先清晰性。"继续提问戳->微博智搜 //@magicmonk:@微博智搜改成人话版本提示词

83. 水下AI好权威（附提示词版

84. 转：半身像表情包提示词（nano banana pro）作者：Gorden Sun来源：x.com/Gorden_Sun/status/1992778144605212912提示词：为我生成图中角色的绘制 Q 版的，LINE 风格的半身像表情包，注意头饰要正确彩色手绘风格，使用 4x6 布局，涵盖各种各样的常用聊天语句，或是一些有关的娱乐 meme其他需求：不要原图复制。所有标注为手写简体中文。生成的图片需为 4K 分辨率 16:9

85. 从混乱到清晰

86. 从零到一

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