提示词

以下是一些可能用于对 126 个 docs 文件进行总结的工具和方法： 1. 可以考虑使用由杨志磊开发的律师的文本总结助手。其说明为对客户提供的文件或文本进行总结，具有明确的角色设定、目标和约束条件。链接地址为：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe 。 2. 在 Stable Diffusion 中，Embedding 功能可以将很多提示词打包到一个文件里。例如常见的负向提示词 Embedding，如 EasyNegative，官方推荐搭配二次元模型使用，能在一定程度上优化生成效果。但需注意，对于一些复杂问题如 AI 绘图中的手部问题，可能无法完全解决。

以下是关于 Stable Diffusion 提示词的相关内容： 个人类： 您可以充当一位有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理。任务是当您用自然语言告知要生成的 prompt 主题，助理会根据主题想象一幅完整画面，然后转化成详细、高质量的 prompt，让 Stable Diffusion 生成高质量图像。完整的 prompt 包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分。Prompt 用来描述图像，由普通常见单词构成，使用英文半角“,”做分隔符。Negative prompt 用来描述不想在生成图像中出现的内容。参考资料： 商业类： 同样可以充当一位有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理。任务是当您用自然语言告知要生成的 prompt 主题，助理会根据主题想象一幅完整画面，然后转化成详细、高质量的 prompt，让 Stable Diffusion 生成高质量图像。完整的 prompt 包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分。Prompt 用来描述图像，由普通常见单词构成，使用英文半角“,”做分隔符。Negative prompt 用来描述不想在生成图像中出现的内容。参考资料： 如何系统学习 SD 的提示词： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相互结合。以下是一些建议的步骤： 1. 学习基本概念： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程： 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧： 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。

以下是关于提示词的相关内容： 一、什么是提示词 提示词（Prompt）是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出。它发挥“提示”模型的作用，设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 示例包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型、概念解释型等。 二、提示词模板 以下是一些提供提示词模板的网站： 1. Majinai： 2. 词图： 3. Black Lily： 4. Danbooru标签超市： 5. 魔咒百科词典： 6. AI词汇加速器： 7. NovelAI魔导书： 8. 鳖哲法典： 9. Danbooru tag： 10. AIBooru： 三、Claude 官方提示词文档汇总（24 年 4 月） 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

以下是关于 AI 办公提效方面的提示词的相关知识： 提示词工程： 简单来说，是使用特定指令或提示词指导人工智能模型生成期望内容，主要应用于大型语言模型如 ChatGPT。 例如，生成关于夏季旅游的文章，有效的提示词可以是“写一篇关于夏季旅游的文章，重点介绍海滩活动和美食”，明确具体的提示词有助于 AI 生成符合要求的文本。 还包括一些高级技巧，如使用不同角色视角、提供示例、试验不同提示词等，能提高文本生成质量和效果。掌握提示词工程技巧对有效利用大型语言模型至关重要，适用于各种场景。 学习提示词的原因： 首先要了解大模型的特性，包括能做什么、不擅长做什么和完全无法做什么。 要求具备写好清晰表述自己需求和任务的能力（brief）。两者兼具，才能用好这个工具。 提示词对于个人、企业和组织的价值： 是 AI 在组织内落地的一把钥匙，新工具落地时生产者易产生怀疑和抵触，提示词能让大家迅速意识到工具在帮忙干活。 是提取和复用业务方法论的有效工具，例如编写职场英语助理提示词，可将方法论封装成直接使用的工具。 是碾压式的组织学习利器，基于 Johari 沟通视窗模型，在拓展认知的四个象限中有很好的阐述式或启发式应用方法，能优化传统组织学习模式。 写好提示词的方法： 清晰的表明需求：告诉对方要完成什么样的工作，有具体目标和方向。如案例中对设计风格、用户体验、价格等有明确要求，对项目报告内容有具体规定。 向对方提出要求：希望对方遵循某种规则或限定完成工作，如使用统一模板、确保数据准确无误、规定时间提交初稿等。 尽可能多的提供相关信息：包括词汇的具体定义、事情的背景介绍等。如明确“老客户”的定义。

学习提示词可以参考以下方法： 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，还需注意： 1. 理解提示词的作用 提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。 4. 实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用。 6. 跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 提示词学习可以分为五个维度，从高到低依次是：思维框架，方法论，语句，工具和场景。舒适的学习顺序应当是反过来的： 1. 场景 不管那些艰深的理论和学术的东西，直接切入提示词的场景去学，比如在什么场景下，可以如何使用提示词，用特定提示词以及不用它们的效果对比。 2. 工具 然后去使用一些现成的、方便的提示词工具，包括一些 Meta Prompt、一些 AI 角色定制等，也包括别人写好的成型的提示词，作为工具来体验和尝试。 3. 有效语句 接下来要学的才是有效的提示语句，这包括大量的经典论文中明确提出的提示词语句。 4. 方法论 第四个维度是学习有效的方法论，把有效语句及其背后的原理整合成比较稳定可控的一整套的方法，可以去自动编写一些稳定的提示词。

结构化提示词是一种提示词构建的方法，由云中江树提出并开源发布。其思想类似于日常写作中使用的文章结构，通俗来说就是像写文章一样写提示词。 例如，小七姐提供了一套极简的基础结构化编写 Prompt 的框架，包括定义角色、描述角色信息（如作者、版本、语言、主要功能）、列出主要目标、限制条件、所需技能以及工作流程等。 在一些领域如舞曲提示词中，也存在特定的结构提示词，如上行进行、预示性歌词、气氛转变等。 LangGPT 提出的结构化提示词已被国内主流大模型智能体平台使用，并发展成为有影响力的学习交流社群。