AI绘画接单的核心竞争力，从来不是工具也不是提示词_绘画创作

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4. 【你以为AI编程拼的是提示词，其实高手都在“驯化”项目结构】快速导读：别再卷提示词了。想让Claude像个真正的工程师一样干活，关键不是怎么“说”，而是怎么“放”。一个结构清晰的代码仓库，远比一段天花乱坠的提示词更重要。---多数人还在琢磨怎么把提示词写出花来，但真正拉开AI编程效率差距的，根本不是提示词。你以为让Claude写出好代码，靠的是把需求描述得滴水不漏。其实，如果你的代码仓库一团糟，它就只是个聊天机器人；如果结构清晰，它才表现得像个住在你项目里的高级工程师。这中间的差距，比人和狗的差距都大。秘诀在于给AI建立一套“项目解剖学”。这套结构，就是AI的“短期记忆”和“行为准则”。它只需要四个东西：1. CLAUDE.md：项目的北极星文件，简要说明系统目的、仓库地图和交互规则。短小精悍，废话太多AI会抓不住重点。2. .claude/skills/：可复用的专家模式。把代码审查、重构、调试等固定流程变成技能包，随时调用，而不是每次都在提示词里重复念叨。3. .claude/hooks/：自动化护栏。模型会忘事，但钩子不会。比如编辑后自动格式化、核心代码变更后触发测试，把AI工作流变成可靠的工程系统。4. docs/：渐进式上下文。别把几万字的需求文档塞进提示词，让AI自己去查阅架构图、决策记录和操作手册。它不需要记住一切，只需要知道“真理”在哪。有人在一个5万行代码的库上实践这套方法，Claude的错误率直接降低了大约60%。评论区里一片“原来如此”的声音，大家普遍认同：结构大于提示词，仓库本身就是终极提示。提示词是租来的，结构才是你自己的。所以，如果你还在每天花几小时跟AI“念经”，却发现它总是犯些低级错误，问题很可能不在你的提示词写得够不够“魔法”，而在你的项目结构是不是一坨屎。别再抱怨AI笨了，也许它只是在你的烂摊子里迷了路。---简评：这篇文章精准地指出了当前AI辅助编程领域的一个核心误区：过度迷信“提示词工程”，而忽略了更基础也更重要的“上下文工程”。它提出的“项目结构即提示”的观点，对于那些感觉AI“不好用”的开发者来说，无疑是一次认知矫正。从“教AI做事”转向“为AI搭建舞台”，这才是人与AI协作的正确姿势。---ref: x.com/vishisinghal_/status/2032368817981305196#AI创造营##人工智能#

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6. 我们跟 AI 进行交流时，提示词包含三大部分：第一，是意图和目标。“目标决定方向，清晰的意图让 AI 不再盲目游走。”它告诉 AI 我们想要什么，是什么样的未来状态。越具体，AI 的输出越聚焦，也越贴近我们的期待。第二，是思想、理论和逻辑，收敛路径。“如果你的水平高于 AI，把你的思路告诉它，它输出的质量就会翻倍。”这里我们把自己的高阶认知转化为 AI 可以执行的策略，让 AI 不仅知道去做，还知道怎么做。这就是认知杠杆的魔力。如果你的水平低于 85 分，AI 的平均输出水平，就不要折腾，这部分不用写了。第三，是驾驭、规训与边界。“规则和边界，是让 AI 不出幻觉、保持一致性的安全壳。”通过约束与反馈，让 AI 在探索创造空间的同时，输出稳定、可控，避免走偏。三者结合，就是完整的提示词架构：* 意图 → 指明方向* 思路 → 指明路径* 规训 → 保证落地“意图定义了要去哪里，思想逻辑定义了怎么走，规训边界定义了不能走错。”如果掌握这三层逻辑，你会发现——和 AI 的对话不再是“问答”，而是一场认知的放大游戏。#新媒沈阳聊ai#

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8. 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]

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10. AI 爆款视频制作复盘：全网2500万曝光、Cursor+Seedance，我如何做的？

11. Agent常见面试题：LLM 是如何学会调用外部 API 或工具的？1 训练数据让模型先“知道工具是怎么用的”在模型具备工具调用能力之前，它必须先在训练数据里看到足够多的工具调用示例。通常包含两类数据：1）真实 API / 工具调用代码或文档，例如：a. “要获取天气，请调用 get_weather(city=...)”b. “要计算数学表达式，请调用 calculator(expression=...)”2）人类标注或模型生成的“对话 + 工具调用”示范，例如：a. 用户问：杭州天气如何？模型示范：调用 tool.get_weather({city:"杭州"})再根据工具返回的结果继续回答。通过这些示例，LLM 学会了：什么问题对应调用什么工具；工具调用的格式是什么；什么时候不该调用工具。2 监督学习（SFT）使模型学会“根据指令选择工具”在 Fine-tuning 阶段加入大量的示例：1）该调用工具的场景2）不该调用工具的场景3）多工具协作场景例如：用户问「告诉我台北到上海的机票价格」。正确示例：a. 模型判断这需要实时信息b. 模型调用 flight_search API模型学习到：当遇到“需要外部信息/计算能力”的问题时，应倾向调用工具。3 通过 RLHF 让模型“偏好正确的工具调用行为”强化学习阶段会奖励：1）正确调用工具2）不乱调用工具3）工具调用后能给出正确结果惩罚：1）不必要的调用2）调用错误的工具3）调用格式不正确这一步让模型不仅会“模仿”，还会“懂得什么时候该调用工具”。4 ReAct / 规划式数据让模型学会 “推理后再决定工具”许多训练数据采用 ReAct 风格：1）模型先思考：要不要调用工具？2）再决定工具调用3）执行后再继续思考与回答这种数据让模型具备：1）任务分解2）长链路推理3）工具调用规划最终效果是：面对复杂任务，模型不会盲调，而是自行形成“推理 → 调用 → 再推理”的结构化流程。5 架构层提供“可调用工具的接口”现代 Agent 框架都会在推理阶段给模型提供一个结构化 schema：1）告诉模型有哪些工具2）告诉模型调用格式3）告诉模型每个字段是什么类型这样模型在生成内容时不需要“猜”，而是严格遵循系统提供的 schema，直接输出可执行的 JSON 或结构化调用指令。例如：1）系统提供工具：search(query: string)2）模型内部只需决定：要不要调用？，以及 query 内容是什么。6 推理时的实际行为：模型并不真的“执行工具”，而是生成结构化调用请求推理时发生的事情是：1）模型生成 JSON 指令，例如：{"tool":"search", "query":"杭州天气"}2）外部系统执行工具并将结果返回3）模型继续根据工具结果生成下一步行动或最终答案模型本身没有执行能力，它只是生成符合 schema 的字符串而已。总结LLM 学会调用外部 API / 工具，是一个“示例训练 + 强化学习 + 架构支撑 + 推理策略”组合的结果：1）先在数据里看到大量工具调用示范2）通过 SFT 学会该如何调用3）通过 RL 学会什么时候应该调用4）通过 ReAct 学会任务分解与步骤规划5）通过 functions/schema 让调用标准化因此模型看起来像真的“理解工具”，但本质是根据统计学习到的模式生成结构化指令。#ai创造营# #程序员#

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14. 如何看待淘天金码奖设立Prompt工程赛道，是否意味着「提示词工程师」将成为未来五年互联网行业新风口？

15. 文中所提“E 型人才”，是以一项深度硬核能力为根基，借AI横向拓展多领域交付实力，能独立闭环攻克复杂任务、拒绝同质化替代的AI时代核心人才。要培育此类人才，教育必须跳出标准化培养框架，打破知识灌输与规则驯化的局限，转而聚焦能动性激活、底层能力深耕、AI工具驾驭与跨域整合能力的锻造。

16. 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#

17. 提示词工程的终点，是人的认知工程表面上是在训练 AI，实际上是在训练人如何思考。一个人提示词水平越高，说明他越能清楚表达目标、限定问题、定义概念、组织流程、验证结果。所以，提示词工程的本质不是机器技巧，而是人的认知修炼。#新媒沈阳聊ai#

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21. 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

22. 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#

23. 在星球社群更新了第十五期视频教程：《如何创建一个 AI 漫剧的 Skill ，以及高效的实现 AI 漫剧视频创作？》昨天我制作了一个 1 分钟的迪士尼风格的动画短片，就是使用我制作的 AI 漫剧 Skill 制作的，使用这个 skill 就会自动帮你把故事或者小说内容制作成编剧分镜脚本，然后根据编剧分镜脚本制作成 AI 生图脚本提示词和图生视频的脚本提示词。拿到这两个提示词之后，你就可以将提示词发到对应的生图模型和视频模型之中就行了。全程不需要你写文案，不需要你制作脚本和提示词，最后你只负责把生成的视频放到剪辑软件拼接起来就行。因为 Seedance 2.0 服务器资源紧张，生成视频太慢，所以，视频是用 Seedance1.5 模型制作的，如果用 2.0 的话，估计效果会更好。想学习的可以加入社群。#How I AI##科技先锋官##副业赚钱##AI漫剧#

24. #IT技术# #微博兴趣创作计划# AI正在制造职场新阶层！有人用AI20分钟出万字报告，有人三天才写完初稿？用AI做市场分析、消费决策、学术研究，效率差距就是竞争力！你觉得自己离“AI职场新阶层”差在哪？伊妹耳的微博视频

25. AI 编程时代，最稀缺的不是提示词，而是软件工程

26. “爱马仕智能体”火了，但有人把故事讲反了 #大有学问 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

27. 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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33. 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~

34. 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#

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39. 另外，刨去这件事本身。就只说工具这件事，人只有不断学习新东西，不断使用新工具，才能跟上形势，不被淘汰。不是不用工具，才不被工具所取代，而是学会使用工具，才不会被工具所取代。一个东西当下的隐患和弊端不是故步自封不去用就没有的，开发者逐步进化，规则条例逐步完善，使用者用于好的出发点，做好的事。新事物的诞生和发展都会伴随着争议，但我永远佩服不畏这些，让自己的思想和行动时刻活跃在最前端的人。

40. #Seedance必玩提示词模板##HOW I AI##过个有AI年#今天刷微博的时候还看到有博主说像Seedance这种AI大模型只是工具，想要做出好的视频的关键是好的故事。本博觉得除了极少数顶级内容创作者之外，大部分人缺乏写好故事的能力，所以这块可能还是要借助AI，而且可以多个AI工具一起使用，然后加入一些个人元素，就能生成还不错的视频。未来随着算力和模型的不断发展，最稀缺的就是提问能力，每个人都要想一下自己如何适应这种状况。PS：视频是本博用grok给的提示词，用Seedance2.0生成的关于春节的视频，质感还不错。#老张聊科技# 名人张聊的微博视频

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