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AI绘画提示词不会写?新手必看的精准出图攻略

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02-13 11:12

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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#
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一个视频搞定10大Stable Diffusion插件:提示词翻译反推+放大修复+抠图重绘!SD WebUI扩展插件专题 · AI绘画零基础入门教程
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1. 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#

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3. Nano Banana 官方 Prompt 提示词教程

4. 谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词,直接复制就能用

5. 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#

6. 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~

7. 【如何构建任何场景的提示词:一套可复用的系统架构】互联网上到处都是“ChatGPT最强提示词合集”,人们收藏、粘贴、得到平庸的结果,然后继续寻找下一个。这就像戴着别人的近视眼镜,技术上能用,实际上没用。问题的根源在于:为别人的场景、别人的上下文、别人的输出需求构建的提示词,永远不会像你自己构建的那样有效。你需要的不是一个很少打开的收藏夹,而是一套系统架构。大多数人用自然段落写提示词。简单问题还行,稍微复杂一点就崩溃。因为模型必须猜测:角色在哪里结束?任务从哪里开始?约束是什么?输出应该长什么样?每一次猜测都是潜在的幻觉。XML标签消除了猜测。它们创建带标签的容器,告诉模型每条信息是什么、如何使用。这不是理论,Anthropic在自己的系统提示词中就使用XML标签,这是模型被设计来解析结构化指令的方式。核心标签有六个,几乎每个提示词都会用到:【角色】定义模型成为谁。不是“你是一个有帮助的助手”这种废话,而是“你是一位拥有15年经验的品牌策略师,专注于定位、信息架构和竞争差异化”。角色越具体,模型猜测越少。【任务】定义模型做什么。不是描述,是指令。“帮用户改进写作”是描述,“分析用户草稿,针对结构、清晰度和说服力提供具体可执行的反馈,找出三个最弱的点并重写作为示例”是指令。没有清晰任务的提示词会随心所欲,而随心所欲通常意味着平庸。【准则】控制模型如何行动。“永远不要假设用户没提供的上下文”“如果信息缺失就提问”“不要给泛泛的建议”。规则是覆盖模型默认行为的方式。【约束】是硬性限制,定义输出本身的边界。“回复必须少于280字符”“不要提及竞争对手名称”“所有建议必须在30天内可执行”。规则管行为,约束管产出,区分很重要。【格式】是最被忽视的标签。大多数人描述想要什么,却从不描述它长什么样。同样的角色和任务,“一句话”给你标题,“三段式摘要”给你简报,“带章节的详细报告”给你文档,“JSON格式”给你结构化数据。模型没变,你对输出格式的控制变了。【示例】是最强大也最少被使用的标签。一个好例子教给模型的东西,比一段指令多得多。它同时展示格式、深度、语气、结构和推理。两个例子通常就够了,目标不是全面覆盖,是校准。进阶标签处理那20%需要更高精度的场景:【上下文】提供背景信息,【个性】定义个性,【语气】定义情感基调,【受众】决定输出面向谁,【知识】注入领域知识,【方法】规定执行步骤,【反模式】展示什么是坏输出,【退路】定义无法完成任务时怎么办,【验证】让模型自检,【发现引擎】让模型先提问再行动,【链】把多个提示词串联起来。不是每个提示词都需要每个标签。简单任务用【角色】加【任务】加【格式】就够了。专业输出加上【准则】、【约束】和【示例】。交互式场景加【发现引擎】和【退路】。复杂工作流才需要全套。六个标签各司其职,比十二个标签一半在划水强得多。调试提示词有规律可循:输出太泛,【角色】不够具体;格式不对,【格式】缺失或太松;指令被忽略,【准则】埋得太深或相互矛盾;输出太保守,加【反模式】展示你不想要的样子;输出跑偏,【任务】有歧义;输出编造事实,加fallback告诉模型不知道时该怎么办;输出不稳定,加【示例】。框架是通用的,无论你构建代码审查、内容写作、数据分析还是任何其他场景的提示词。标签不变,里面的内容变。现在你可以随意构建和混搭提示词了。x.com/kloss_xyz/status/2018951817892442260

8. PS要被淘汰了吗?怎么现在到处都是AI修图了?

9. Stable Diffusion提示词全方位解析:两大书写逻辑+两个绝妙技巧,小白也能快速学会写Prompt!|AI绘画+SD WebUI零基础入门系列教程

10. 整理个置顶贴,把一些我的常用提示词放在这里 1. 生成卡通信息图的提示词:http://t.cn/AXL0FDlJ 2. 生成 Slides 的提示词和工作流:http://t.cn/AX4hi8E2 3. 提取 YouTube 视频字幕为带发言人和时间戳格式化文本的提示词 http://t.cn/AXz2eQWu ​​​​ 4. 翻译提示词 http://t.cn/AXwbCsgR 5. 提取讨论帖中的精华内容 http://t.cn/AX2i6u8A 6. 用来帮助推荐文章的提示词 http://t.cn/AX2Vm3JW 7. 根据 YouTube 视频生成 Blog 文章的提示词 http://t.cn/AX4hSCWY 8. 把学术论文变成科普文章的提示词 http://t.cn/AX4hCV2l 9. 把文章变成黑板报的提示词 http://t.cn/AX4hFyzm (持续更新中) ​​​​

11. #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

12. 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。

13. 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?

14. 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

15. 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

16. 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#

17. 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#

18. 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#

19. 用了这5大技巧后,原来AI人物还可以这么真?

20. nano-banana 小白速通指南:这些邪修玩法太香了,生成3D手办已经过时 | 附提示词

21. “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。

22. 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#

23. 2025年AI提示词深度指南:从基础知识到高级技巧

24. //@i陆三金:回复@笔谈随意:提示词太长,我教你方法吧,找到一张明星(最好是名人)的照片,发给 Gemini 3.0 Pro 之类的模型,并附提示词:「详细描述完整的图像复刻 JSON 提示词,包含物体、服装、头发、细节、配饰、摄像设备、环境、灯光、风格、身体动态,一切都要详细复刻原图」,然后把得到的提示词发给香蕉 Pro 去生图//@笔谈随意:有没有完整的 prompt 啊

25. 最强开源AI绘画大模型:Qwen edit 2509

26. 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

27. 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#

28. 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#

29. 2025 年购买智能电视,哪些核心功能或参数最值得关注?

30. 一个视频速通Nano Banana,解锁10种邪修玩法

31. 一个视频,理清Stable Diffusion所有参数的调节方式,自由掌控出图效果!|AI绘画+SD WebUI零基础入门系列教程(2025最新版)

32. 回复@日月大有:常用的提示词做成Gemini Gem或者ChatGPT Project,不常用的记住如何产生这些提示词就够了,需要的时候再写。就好比高手不需要记住剑招…//@日月大有:请教大佬如何方便管理这些不同类别的提示词//@宝玉xp:还是手工改了几个字的 查看图片 //@蚁工厂:这也是那个“学术论文科普”的提示词改写的吗?很自然流畅啊

33. 一次性搞定AI生图与生视频关键词

34. 用Nano Banana Pro做信息图也是非常低成本的场景,因为底层模型和Gemini是打通的,所以生成这种自带高密度信息的演示图会同时调用语言模型和图片模型打配合(有时能从思维链里能看到协作流程),非常节省提示词成本。这组图的完整提示词基本上都在100字以内,第一说清楚需求,告诉它要做的信息图主题,第二交代重点,比如希望追求全面还是聚焦高光时刻,第三控制偏差,塞一些不要遗漏、保持准确之类的补丁词,最后描述风格,不会写就给它参考图。总之就是,要说特别优秀,那肯定不至于,但在越过「看得过去」这道坎上,Nano Banana Pro的步子迈得是足够大的,配合编辑玩法还可以对图片进行精确修改,属于是非常普惠的赋予了每个人结构化议题的能力。

35. 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?

36. 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#

37. 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

38. #Seedance必玩提示词模板# 玩了几天Seedance 2.0,发现写提示词抓准结构就很容易出片,分享个亲测好用的思路~不用堆复杂形容词,按“主体动作+镜头运动+氛围音效”来写就够,新手也能快速上手。比如想做氛围感短片,写“冬日雪林里少女漫步,先近景拍发丝落雪,再慢推成全景,背景有踩雪声和轻风声,暖调光影”,生成的画面运镜很顺,还自带原生音效。它对镜头语言的理解很到位,分镜衔接自然,比之前试过的模型可控性高不少,上传参考图还能精准贴合风格。实测15秒内的短片成片率高,复杂大动作偶尔会有小瑕疵,精简描述会更稳。小云雀新用户能免费试,想玩的可以先去薅羊毛,咱们一起过个有AI的年吧~ #HOW I AI##过个有AI年#

39. 我用 Seedance2.0 制作的武侠风的视频,效果还不错吧。这个分镜头提示词使用我自己制作的 skill 写的,这个 skill 专门帮不会写提示词的人,写出专业运镜效果的提示词。#HOW I AI##科技先锋官# 默庵·超级个体的微博视频

40. 全网最全,Banana pro 30个炸裂玩法大合集,附国内可用渠道

41. Embedding模型的5种用法,懂了才是真高手!Stable Diffusion附加网络模型解析 · AI绘画零基础入门系列教程

42. 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

43. 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。

44. Z-Image 零基础上手指南:本地部署 + 提示词模板实战 http://t.cn/AXyoszxn “无需 4090,6GB 显存笔记本也能生成带中文字的商业级海报! Z-Image 作为一款高效能、轻量化的生成式 AI 模型,不仅推理速度快,更原生支持中英双语理解与精准渲染。本文将从模型下载 → 配置 ComfyUI → 撰写提示词 → 解决常见报错,手把手带你完成 Z-Image 的本地部署与实战使用,小白友好。” #科技先锋官#

45. 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#

46. 新文章《「超长Prompt写作法」你的人生Prompt还维护吗?我跟Kimi K2 Thinking聊嗨了!附赠人生导师提示词》我把自己的人生写成2.8w字的Prompt,与AI谈人生聊理想,并沉淀出「超长Prompt写作法」。每次维护这篇人生Prompt,都是一次深入理解自己的机会。恰逢K2 Thinking发布,相聊甚欢,获得许多启迪。最后,随文附赠我的人生导师提示词。

47. 太爽了!AI绘画全面进化:懂中文、会做中文设计,还开源免费!Qwen Image+Edit模型零基础教程,一个视频讲清楚全部应用 | 附Comfy UI工作流

48. 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

49. AI 绘画的崛起,会是人类艺术的终结还是新起点?

50. 用十几个全球主流的AI模型同时帮你做设计是种什么体验? #设计 #平面设计 #ai #ai工具 #托尼三三

51. 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

52. AI视频没电影感?试下这6大影视级布光技巧......

53. 3条关键提示词帮你用Gemini轻松掌控学习,告别混乱笔记和难啃教材。1. 超级笔记生成器 提示词示例: “以下是我的原始笔记: [粘贴你的笔记]。请将它们整理成清晰的学习指南,分为概念、定义、图示、例题和学生常错点,确保内容易于记忆,不可遗忘。”2. PDF深度解剖 提示词示例: “请将这份PDF总结为三层结构: 第一层:简单易懂的解释 第二层:更深入的理解 第三层:适合高级考试的深入见解 请保留公式、例题和关键区分点。”3. 考试备考引擎 提示词示例: “帮我制定一个关于[主题]的考试备考计划,分为: • 核心概念 • 必背内容 • 常见考试陷阱 • 带答案的练习题 • 7天复习路线图。”用户反馈,利用这三条提示,Gemini能把零散混乱的学习材料转化为高效的知识体系,帮助记忆率从40%提升到95%。这不仅是工具,更是打开学霸大门的钥匙。学习不该是负担,AI让它成为你的超级力量。x.com/aiwithmayank/status/1998334376422281669

54. //@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。

55. 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。。。

56. 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。

57. #Seedance必玩提示词模板##HOW I AI##跨域科技团##微博跨域计划# 最近很火的Seedance2.0已试用!先说结论:视频生成效果很不错,比较简单的提示词能够生成逻辑流畅、画面流畅美观的视频,任何人都能快速上手。 我用简单的提示词生成了一个美妆小剧场,提示词是以Q版人物的形象将不同种类的眼影盘拟人化(完整提示词在视频里)。成品视频超过我的预期,我加了具体的人物形象描述后生成的视频也很流畅,甚至镜头语言上还有运镜和特写,这个模型的想象力、色彩表现力都很不错。我看它还支持围绕特定人物、场景等生成视频,上手很简单,只要有灵感,人人都是导演! http://t.cn/AX5FgZeC

58. AI绘画提示词

59. AI绘画提示词技巧

60. AI绘画不会写提示词?3分钟教你用“人话”让AI画出惊艳大片!

61. 小白也能学会的AI绘画提示词技巧

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149. MJ Prompt Tool-好用的Midjourney提示词工具

150. PromptFill开源项目:结构化提示词生成工具 一个专为 AI 绘画(GPT、Nano Banana 等)设计的结构化提示词生成工具。通过可视化的"填空"交互方式,帮助用户快速构建、管理和迭代复杂的 Prompt。支持自定义词库分类,把人物、动作、画风等变量变成了可点击的下拉菜单,视觉上非常直观。编辑时能直接拖拽词库卡片插入变量,也能在预览模式下通过点击快速切换不同选项,甚至支持双向同步新增的关键词。#prompt工程师 #ai #nanobanana #prompt分享 #开源项目

151. 【AI辅助设计】AI人像摄影天花板!10组高端提示词+摄影大师深度解析

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