提示词工程

你知道这些真人感十足的图片是如何生成的吗？只需要一个简单的文生图指令，就可以做出一张这样的图片吗？ 并非如此，好的图片不仅仅依赖模型，提示词也同样重要。 换句话说，好的图片 = 厉害的模型 + 厉害的提示词。 那么如何写出对应的提示词呢？下面这个开源项目，应该可以帮到你。 今天分享一个非常牛的开源项目，star 达到了 2.8k，开源项目链接。 大家可以在 git 平台搜索 gpt4o-image-prompts ，然后，就可以找到这个项目了。 你可以在项目的 README 上，找到示例图片以及示例提示词。 点击之后，会跳转到对应的案例，案例中会显示图片、提示词、模型、原作者信息，如下所示。 图片： 提示词： { "meta": { “项目”:“Ski_Gondola_Egirl_Flux_V4.2” "target_engine": "Flux.1 [dev] / Nano Banana Pro", 版本：4.2.0（一切尽在掌控 - f/11） "created_at": "2025-12-18T15:35:00Z" }, "engine_configuration": { “模型”： { "base": "flux1-dev.safetensors", “量化”： “fp8 / nf4”， "vae": "ae.safetensors" }, "lora_slots": [ { "name": "Realism_LoRA_v2（可选）", “强度”：0.5， “注意”：“增强瓷白的肤色、尼龙的质感和雪的反射效果。” } ], “采样”：{ "sampler_name": "欧拉， "调度器": "简单", “步骤”：28， "guidance_scale": 2.5, "shift": 1.0 }, “方面”： { 宽度：1024， “高度”：1536， "aspect_ratio": "2:3", "megapixel_class": "1.5MP" } }, "prompt_construction": { "narrative_layer": { "风格": "冬季生活方式/旅行摄影", “拍摄说明”：“在滑雪缆车内拍摄一张清晰、高对比度的照片，使车内主体与车外明亮的雪山景色达到平衡。” “subject_flow”: “一位肤色苍白、留着黑色狼头短发的年轻女子，身穿白色羽绒服，坐在缆车里，抚摸着自己的头发。” }, "texture_layer": { "skin_physics": "苍白的瓷肌，亮泽的嘴唇，夸张的电子女孩眼线，光滑的妆效" "fabric_physics": "白色羽绒服的亮面尼龙质感，黑色滑雪裤的哑光科技面料，滑雪镜的反光镜片", "environment_physics": "背景细节清晰：透明玻璃窗、山上的白色积雪纹理、深绿色的松树、蓝色的天空" }, "camera_physics": { "lens_imperfections": "高对比度，锐利的日光，玻璃上有轻微反射" “对焦”：“景深大（f/11）——无模糊。女子、缆车内部以及远处的雪山都清晰锐利。” 设置：索尼 A7R V，35mm 镜头，1/1000 秒，ISO 100（明亮的雪天） }, "color_grading": { “white_balance”: “冷色调日光（蓝天/白雪为主）” “阴影”：“小屋内深邃而清晰的阴影”， “亮点”：“雪地和外套上的明亮、清晰的高光” } }, "final_prompt_string": "一张使用索尼A7R V 35mm f/11镜头拍摄的真实生活照。景深大，画面清晰。一位年轻女性（19-25岁），拥有白皙的肌肤，留着齐肩黑发，刘海齐肩（狼刘海），坐在滑雪缆车内。她身穿亮白色短款羽绒服、黑色滑雪裤，头戴黑色滑雪镜。她轻轻拨了拨耳后的头发，神情平静地看向镜头。妆容精致，带有猫女风格，眼线上扬，唇彩闪亮。明亮的冬日阳光洒在她的脸上。背景清晰锐利：透过宽大的玻璃窗，可以清晰地看到白雪皑皑的阿尔卑斯山脉、滑雪道、松树和湛蓝的天空，没有丝毫虚化。高对比度。展现了冬季旅行的美感。" "negative_prompt_string": "", "note_on_negative": "Flux 会忽略明确的否定提示。清晰度由诸如“f/11”和“深景深”之类的肯定描述符保证。" "post_processing": { “高档”： { “启用”：true， “方法”：“Magnific_AI_Style（创造力：1）” }, “面部修复”：{ “启用”：false， 警告：严重：禁用面部恢复功能。 } } } 你可以把上面的提示词 copy 下来，丢到豆包、gemini banana 等 ai 工具中去使用。 ...

AI Skills 本质上是一个给 AI Agent 看的“行动指南”。 它可以应用于 Claude Code（以下简称CC）、OpenCode、Codex 等 AI Cli 工具。 它的作用是什么呢？（以 CC 为例） 如果没有 Skills，那么 CC 生成的代码或者文案质量参差不齐、想一出是一出、没有任何标准； 有了 Skills 之后，Claude 就会先读取 Skill.md 的要求，按照已有规则给出代码、文案或者其它文本内容。 1、目录结构 使用 Skills 工具，最重要的一个环节是配置好目录。 所以，我们先介绍一下目录结构。 一个完整的目录，如下所示： your-project/ └── .claude/ └── skills/ └── your-skills-content/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ ├── generate_title.py │ └── format_article.py ├── references/ │ ├── cat.md │ └── dog.md └── assets/ └── article_template.md .claude 放在你的项目目录下，CC 需要从这个目录找到 Skills，所以，这个目录必须要有,且名字保持一致； skills 放在 .claude 目录下，里面存放着各种不同功能的 skills ，所以，这个目录必须要有且名字保持一致； ...

本篇博客分享一下，我是如何通过ai工具和ai提示词赚到了“第一桶金”。（哈哈哈，说的有点夸张了） 这笔钱总计是：260多块钱，如下图所示。 1、灵感来源 我在网上冲浪的时候，发现一些宠物赛道的账号流量特别好，而且这些文章写的内容也很简单 —— 分享一些萌宠图片，然后吐槽一下。 如下图所示，这些文章的阅读量都达到了上万级别，而且每天都有上万的爆款！ 所以，我也萌生了做宠物赛道的想法。 2、ai编程 方向定下来之后，我便开始了进一步的分析：如果在文章中使用简单的贴图，恐怕不够吸引人。 所以，我的想法是，从网上找萌宠视频转化为gif动图。 然后，把动图贴到文章里，而不仅仅是贴几张静态的jpg、png图片。 那么问题来了，有些视频比较长，如果全部转成一张gif，那这个文件就太大了。 因此，需要把视频切成多段，然后，分别转换成gif。 那么问题又来了，以上这一套流程 —— 裁视频转gif，如果纯手动操作的话，非常之麻烦。我想找一些现成的工具来完成这个工作。 但是，并没有找到。 于是，我借助ai编程，自己开发了这样一款软件。 简单介绍一下这个软件吧： 软件使用了免费开源的音视频解码工具——大名鼎鼎的ffmpeg 开发语言：python 3.12 主要功能：使用命令行（下图所示），批量处理指定目录下的视频，然后，自动切割并转换为gif 次要功能：切割时间跨度可调，视频帧率可调，是否展示缩略图可调 ai编程工具用的gpt 4.1 软件代码我已经上传至git平台: 裁剪视频转gif 3、ai提示词 除了图片，文案也很重要。 我自己琢磨出来了一套 ai 提示词帮助我生成文案，提示词如下： 你是一个10万粉丝的 公众号 宠物赛道的博主。 擅长写宠物的 文章。 你年龄不大，是个20多岁的可爱的小女孩。喜欢看萌萌的，可爱的，宠物短视频以及图片。 并且，会吐槽这些可爱的小猫小狗。 下面有一个或多个内容，这些内容，是对萌宠图片的描述。 要求： 1、请给每一个内容，分别起两个标题。我会从中挑选一个，作为所有内容的总标题。标题字数至少15字，要能够吸引读者点击。标题要给人一种共鸣的感觉，就是那种“太像我家狗了”、“天啊我也有这种感觉”、“我要转给我朋友看” 2、请给每个内容，扩展生成两个生活中的故事，我会从中选择一个。你不需要提供完整的故事，只需要根据 遇到什么问题、经过是什么、结果是什么，给到我就可以了。不要用第一人称描述故事，要用第三人称，因为都是网友家的宠物。故事要能引起多数人的共鸣，能让人看完想评论。故事不要局限于我写的内容，我只是提供一个片段。 3、请给每个内容，生成一个 punch 的两句话，能戳中人心的那种，我会从中选一个。 4、请给每个内容，增加一个跟内容相关的宠物知识。风格：大白话，通俗易懂。这一部分内容，可以多写一些。另外，引入这个小知识的时候，前文与小知识之间，能有一个丝滑地过度。 5、不同的内容之间，请给我一些过渡的语句，让文章能丝滑、不突兀地顺下去。 6、请给每个内容加一些宠物的吐槽，就是宠物内心os。 7、请加两条网友的爆笑评论或者吐槽。 内容如下： 这个狗子实在是太绝了，居然会后空翻…… ai会根据我的提示词生成一堆内容，一定一定要注意：千万不能把这些内容直接复制粘贴使用。 要用自己的语言，把它写下来，否则，这个ai味就太浓了，会被平台判定为ai创作。 4、完整的sop流程 找一段或者多段视频，保存在电脑上。 执行软件，将该视频进行切割。 根据视频内容，先自己简单写几句话。然后，把它们放到提示词那里，丢给ai帮你扩写。 将ai生成的内容，转换为自己的语言放到你的文章里，然后，在合适的位置放上合适的图。 发布文章 以上就是本期博客的完整内容，感谢阅读。

openClaw 是IT圈2026年开年的绝对顶流，它本质上是一个ai agent。 包括去年爆火的Claude Code、Manus，还有前年异军突起的 Cursor，本质上都是 ai agent。 我们今天来聊一下 AI Agent 这个东西。 1、理解ai agent 相比于 ai 大模型来说，ai agent 并非高深莫测的东西，它是一个具备定制化功能的、智能的工具. 例如，有专门写代码的agent（cursor），有“私人秘书”功能的agent（openClaw），甚至还有用于医疗领域的agent、影视领域的agent。 你可以把它简单理解为一把锤子、一个螺丝刀，或者一个扫地机器人。 而螺丝刀本身并不能完成智能化的工作。 但是，当你把它接入ai大模型之后，它就可以智能化地、自动化地替你完成你想做的工作。 ai agent = ai大模型（大脑）+ agent（工具） 其中 agent 是由软件工程师开发，ai大模型是由 ai 工程师开发。 如果可以的话，你可以自创一个做家务的 ai agent ，扫地机器人（工具） + 某某ai大模型。 2、ai agent 的开发 目前市面上，有很多 ai agent 的开发工具或者框架。 例如，LangChain 它的下载量最大、最主流，需要敲代码，有一定学习成本；CrewAI 上升势头很猛，概念直观，易上手；Dify 国内很流行，低代码首选，在图形界面上，拖、拉、拽就能实现一个agent…… 总之，各大工具都有人在用，也各有优势。篇幅有限，这里不做对比讨论，后续再写文章进行具体阐述。 下面用一段步骤明确、注释清晰的伪代码，演示一下开发一个“新闻简报” agent 的流程。 请注意：代码中的 duckduckgo 是 langchain 封装好的工具，可以直接调用。 from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent from langchain_anthropic import ChatAnthropic from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun from langchain.prompts import PromptTemplate # ===== 第一步：装上大脑（大模型）===== llm = ChatAnthropic( model="某个AI大模型", api_key="你的API_KEY", base_url="https://api.ai模型地址.com" ) # ===== 第二步：装上工具（手脚）===== tools = [ DuckDuckGoSearchRun() # 搜索工具，能上网搜新闻 ] # ===== 第三步：写提示词（定规则）===== prompt = PromptTemplate.from_template(""" 你是一个新闻简报助手。 任务：搜索今日科技新闻，整理出最重要的3条，每条用2句话概括。 你有以下工具可以使用： {tools} 工具名称：{tool_names} 工作记录：{agent_scratchpad} 用户的问题：{input} """) # ===== 第四步：组装成 Agent ===== agent = create_react_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) # ===== 第五步：运行 ===== result = agent_executor.invoke({"input": "帮我整理今天的科技新闻简报"}) print(result["output"]) 3、ai agent开发要点 3.1 选择一个合适的ai模型 前面已经提到，ai模型就是 ai agent 的大脑。 ...