豆包智能体提示词模版

很抱歉，目前没有关于实体门店做短视频如何向 Deep Seek 提问的模板。但您可以从以下几个方面来构思您的问题： 1. 描述实体门店的特点和目标受众，例如门店的类型、位置、主要经营产品或服务，以及希望通过短视频吸引的客户群体特征。 2. 说明您对短视频的预期效果，比如是增加品牌知名度、促进销售还是提升客户参与度。 3. 提及您现有的资源和限制，比如预算、拍摄设备、人员技能等。 4. 阐述您对短视频内容和风格的初步想法，例如是搞笑、感人、实用教程还是其他类型。 5. 询问关于短视频的传播渠道和推广策略的建议。 希望以上思路能对您有所帮助。

以下是关于提示词模板化的相关内容： 提示词相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 简单的提示词模板： 最终目标是把需求说清楚。例如： GPTs 提示词模板。 案例：Act like a SEO Professional Writer（你是一个 SEO 专家），I need a optimized blog post（我需要一篇优化的博客文章），you will research keywords and incorporate them naturally into the content（你将研究关键字并将它们自然地融入内容中），in the process,you should focus on readability,relevance and proper keyword placement（在这个过程中，你应该关注可读性、相关性和正确的关键词位置），please avoid keyword stuffing or overoptimisation（请避免关键字堆砌或过度优化），input the final result in a well structured format（以结构良好的格式输入最终结果），here is an example:title"Top 10 Tips for Effective SEO Writing:Boost Your Content's Visibility"（这里有一个例子：标题“有效 SEO 写作的 10 大技巧：提高你的内容的知名度”），完整 prompt：Act like a SEO Professional Writer,I need a optimized blog post,you will research keywords and incorporate them naturally into the content,in the process,you should focus on readability,relevance and proper keyword placement,please avoid keyword stuffing or overoptimisation,input the final result in a well structured format,here is an example:title"Top 10 Tips for Effective SEO Writing:Boost Your Content's Visibility" 提示词母体系列（2）的模板构成： 在掌握人物设计整体框架后编写提示词，可借鉴替换方式替换模板。 约束部分：规则放顶部加强约束，底部也有相应约束，整体约束包裹具体提示词以提示模型专注性。 模板结构： 基本信息：包含姓名、性别、年龄和职业，为其他特征奠定基础。 外貌特征：描述物理外观，创造视觉形象。 背景和经历：与基本信息相关，阐述成长环境和重要经历，提供行为和思维方式背景。 性格和价值观：包括性格特征、核心价值观和个人习惯，塑造内在世界。 爱好、特长和语言风格：融合兴趣爱好、特殊才能和表达方式，展现多面性。 人际关系和社交活动：描述社交圈，揭示社会定位和互动方式。 未来规划和目标：勾勒梦想和未来计划，赋予前进动力和方向。

以下是关于提示词模板化的相关内容： 提示词相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 简单的提示词模板： 最终目标是把需求说清楚。 示例：Act like a ） 提示词母体系列（2）：再进阶，一分钟创建你的拟人化小助理 模板构成： 在掌握人物设计整体框架后编写提示词，可借鉴替换方式替换模板。 约束部分：规则放顶部加强约束，底部也有相应约束，包裹具体提示词以提示模型专注性。 模板结构： 基本信息：包含姓名、性别、年龄和职业，为其他特征奠定基础。 外貌特征：描述物理外观，创造视觉形象。 背景和经历：与基本信息相关，阐述成长环境和重要经历，提供行为和思维方式背景。 性格和价值观：包括性格特征、核心价值观和个人习惯，塑造内在世界。 爱好、特长和语言风格：融合兴趣爱好、特殊才能和表达方式，展现多面性。 人际关系和社交活动：描述社交圈，揭示社会定位和互动方式。 未来规划和目标：勾勒梦想和未来计划，赋予前进动力和方向。

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以下为您介绍可以根据 PPT 模版和文稿自动生成 PPT 的软件或网站： 1. 闪击 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 操作步骤： 选择模版。 输入大纲和要点，由于闪击的语法和准备的大纲内容可能有偏差，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ，将大纲转换成适配闪击的语法。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT，可在线编辑。 注意事项：导出 PPT 需要会员。 2. Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对较耗时间。 导入方式：复制最终大纲的内容到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md（若看不见后缀，可自行搜索开启后缀）；打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中；在 Process ON 导入 Xmind 文件，以导入方式新建思维导图，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作，生成结束。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。若喜欢用 Process ON，没有会员，可在某宝买个一天会员。 此外，目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要实现定时通过指定的智能体给微信好友发送自定义语音消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到相关设置中的高级下开场白，点击展开，填写开场白文案和开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议，在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择，让智能体不仅会写，还能通过语音交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，如微信客服。 5. 提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制。 6. 点击容器，查看运行的服务，接口文档中可能启动了两个服务。 7. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用提前预备好的微信进行扫码。 8. 手动刷新界面验证是否成功，点击“刷新日志”，若显示“WeChat login success”，则微信登录成功。 9. 为确保微信实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”，若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 10. 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话进行效果测试，训练的数据越好，对话效果越好。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，有以下主要异同点： 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码以定制，由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务和产品。 功能和定制能力： Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 有丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持： Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建。 Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 豆包和 Coze 的区别在于： 豆包主要是大模型交互，功能相对默认。 Coze 不用魔法，上手简单，更新快，插件多。在模型选择方面，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务；豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面有优势，能识别用户意图并选择合适工具或服务。将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

搭建豆包模型时，关于模型选择： 1. 没有强制必须用某个模型的说法，而是要根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用进行综合选择。例如，Doubao Function Call 模型对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长；MiniMax 处理文字速度很快；GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点，并且各家模型都在不断迭代，所以模型的选用需要根据实测情况综合调整。 2. 一般可以选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力，“32k”代表模型的上下文窗口大小，即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本，比如是 array、object 结构，请根据实测情况，考虑替换上豆包 function call 版本，其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。 此外，在飞书多维表格 AI 共学中，有王大仙演示中药材识别视频搭建过程，包括新建数据表、设置日期及附件字段，新建 AI 识别中药材列，自定义指令让 AI 识别中药材照片并按要求输出相关信息，最后强调要打开自动更新按钮实现工作效果。王大仙还测试了中药材照片识别结果及探讨产品打造配置，查看生成结果，以当归等中药材照片为例进行探讨，提到当归不太好识别，还谈及当归的使用方法、注意事项等，对结果表示满意，之后提到要用多维表格进一步配置打造产品，介绍豆包大模型能力已接入多维表格封装成 AI 字段，最后询问信息提取字段。同时，还有关于中药材信息提取及结构化标签生成的讨论，包括提取中药材名字，新建字段提取使用方法，提取价值和功效，提取使用注意事项等，还提到表结构需自己定义，可让豆包帮忙完成提取动作，还涉及用 AI 图片识别及提取字段拆解信息形成结构化标签。

要通过 API 调用豆包大模型，以下是一些相关步骤和信息： 1. 直接调用大模型（之前完成过 coze 对接的同学，直接去二、百炼应用的调用）： 百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/ 以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。 获取 key 的视频教程： 获取 key 的图文教程：以下是参考配置。 注意：需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明您没有实名认证，点击去，或查看自己是否已认证。 2. 创建大模型问答应用： 首先可以通过创建一个百炼应用，来获取大模型的推理 API 服务，用于实现 AI 助手。 创建应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 3. 配置 FastGpt、OneAPI： 首先配置 OneAPI，还记得刚刚让您白嫖的大模型 API 吗？阿里的接口，这时要派上用场了，去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。然后在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道。添加时，类型选择阿里通义千问，名称自己取个，类型选择好后模型是会默认加进去，您不用删减，还有就把刚刚阿里那复制的 ApiKey 粘贴到秘钥里去。这样就 OK 了。后续有其他的大模型也是一样的添加方式。

要将智能硬件接入豆包，您可以参考以下步骤和相关信息： 1. 了解智能体的交互能力：包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性以及 workflow 的妙用，通过引导用户输入相关信息，便于大模型理解和分析，同时注意上下文说明。 2. 构建智能体的知识体量：利用豆包大模型本身的行业数据和语料库，创建知识库（结构化数据），包括步骤一至步骤五的处理过程。您可以参考。同时，了解参赛用知识库，包括大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法，可参考https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/model?projectName=undefined&vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW 。 3. 关注智能体的记忆能力：涉及变量和数据库等方面的信息记录。 在具体的应用场景中，如火山引擎 AI 创造者大赛中，不同赛道有不同的要求和核心目标。例如，在汽车品牌相关的赛道中： AI 座舱赛道：利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力，探索 AI 在智能座舱中的多样化应用，通过智能座舱内的智能体开发，满足车主定制化的需求。 AI 营销赛道：利用豆包大模型和扣子专业版，开发出能高效投放广告、精准用户画像、提升销售能力、优化线索转化智能体方案，助力汽车行业实现高效营销。 AI 售后赛道：利用豆包大模型和扣子专业版，提供创新且实际可行的智能体应用，提升汽车售后服务效率与用户体验，优化汽车售后服务体系，助力汽车行业智能化升级。 此外，在飞书多维表格 AI 共学中，也有基于豆包大模型的能力升级与产品化探索，包括大模型在综合能力、推理能力、指令遵循、代码数学专业知识和图片理解等方面的升级，以及将其能力接入多维表格的字段捷径等尝试。在使用相关功能前，可能需要注册豆包大模型账号并进行关联。

以下是为您设计的给豆包和 ChatGPT 的指令以及辩论规则： 指令： 豆包和 ChatGPT 需充分运用各自掌握的篮球知识和数据，对勒布朗·詹姆斯和迈克尔·乔丹谁是历史第一人的问题进行深入辩论。 要求从球员的个人能力、团队成就、影响力、比赛数据等多个方面进行分析和论证。 辩论规则： 每位参与者有固定的发言时间，例如每次发言不超过 3 分钟。 发言顺序交替进行，先由豆包开始第一轮发言。 辩论过程中，不得使用侮辱性或攻击性语言，保持理性和客观。 每轮发言结束后，另一方有 1 分钟的提问和反驳时间。 辩论共进行 5 轮，最后一轮为总结陈词，时间为 5 分钟。 观众可以在辩论结束后进行投票，选出他们认为表现更出色的一方。 希望这样的设计能让辩论具有可看性和激烈性！

以下是一些大学老师可以使用来提升教学效率的人工智能软件和相关应用： 1. 个性化学习计划方面：能够分析学生表现，根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 2. 课程开发/学习沉浸方面：包括生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。例如可以想象与牛顿本人讨论牛顿第三定律，或者在亚利桑那州立大学的 VR 实验室中学习生物学。 3. 社会互动/沟通方面：与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习，可以为学生提供更好的准备工具，以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 4. 备课助手方面：如星火教师助手、知网备课助手。 5. 作文批改评分方面：BigModel 智谱 AI 大模型开放平台可以凭借其卓越的数据处理能力以及广泛的应用潜力，为教师提供帮助。 6. 语言学习方面：像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用可以作为 AI 驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 7. 数学学习方面：Photomath 和 Mathly 这样的应用可以指导学生解决数学问题。 8. 历史学习方面：PeopleAI 和 Historical Figures 可以通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 9. 写作方面：Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具可以帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 10. 演示文稿制作方面：Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。

以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图： 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm（largelanguagemodel，大语言模型），例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型，即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层（应用层） 用户实际看到的地方。 此外，在翻译场景中： 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展，每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性，基于规则和统计模型，常常出现死板和字面化的结果，尤其在遇到多义词、习语或文化差异时，翻译往往不自然，且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习，能够更好地理解上下文和语境，提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后，通过海量数据学习，能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景，提供更符合语境的翻译，显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中： 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译，节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时，需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

要将 Coze 智能体接入微信，可参考以下步骤： 1. 技术实现原理： 登录宝塔面板，在其中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 现实运行成功。 点击容器后，可以看到运行的是两个服务，因为接口文档中启动了两个服务。 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 这个界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到 WeChat login success，就成功将 Bot 接入微信中了。 2. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 名称：给令牌起一个名字。 过期时间：为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间：可以是个人空间、也可以选择团队空间。 权限：勾选所有权限。 要保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，比如计划将画小二智能小助手接入到微信群中。点击对应的机器人进入机器人编辑界面。在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：然后再点击右上角发布。这里会发现多了一个 Bot as API，意思就是自己定义的 API 发布取到了。勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。 4. 绑定微信： 需要提前准备一个闲置的微信，因为这种方法是非官方接口，有可能微信号会受到官方限制，用一个闲置微信。 点击容器，可以看到运行的是两个服务，这是因为接口文档中启动了两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 这个界面不会实时数显，为了验证是否成功，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，就能看到 WeChat login success，就是提示微信登录成功的意思。 为了确保微信是否实时在线，点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”。如果显示“wechat login seccess"则表示微信正常登录中。 5. 效果测试：把绑定的微信号拉到群里或者单独对话，如视频所示就可以激活对话了，训练的数据越好，对话效果越好。个人微信对话和微信群对话效果演示：

O1 是一个完全开源的可以控制家里电脑的 AI 语音智能助手。它能够看到您的屏幕内容，学习使用您常用的应用，无论您身在何处，都能通过按下按钮、讲话让它帮您操作电脑完成任务。其 CAD 文件、电路设计、代码完全开源，有能力的开发者可以直接制作该设备。灵感来自 Andrej Karpathy 的 LLM 操作系统，10 月份他的 LLM 科普视频含金量仍在上升。O1 运行一个代码解释语言模型，并在计算机内核发生特定事件时调用它。项目地址：https://github.com/OpenInterpreter/01

扣子智能体的搭建工作流主要包括以下内容： 1. 插件：扣子平台上有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等，还可自定义插件添加所需 API，使智能体更强大。 2. 工作流： 工作流如同可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创建复杂稳定的业务流程。 工作流由多个小块块（节点）组成，包括开始和结束的小块块，不同小块块可能需要引用前面小块块的信息或自行设定的信息。 例如“竖起耳朵听”的智能体中用到 5 个小块块，能回答带有图片口语的结果。 生物医药小助手智能体由 1 个工作流和 6 个数据库实现，工作流设计简单，包括 input、对接知识库、搭载豆包 function call 大模型和 output，相对有难度的是收集和校对知识库资料。 在落地应用方面，如通过扣子工作流用代码模块进行 HTTP 访问实现 0 token 脱离扣子模型使用 Groq 作为 LLM，还可适配到 APP 产品填 APIKEY 调用的场景，或接入手机类 APP 如 Siri 等。但扣子工作流的搭建细节需自行移步 WaytoAGI 自学。

企业微信客服号能对接 Dify 知识库实现智能客服功能。以下是相关步骤： 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署，进行快速启动测试，扫码登录并对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信，创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信，创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外，通过云服务器、Dify、智能微秘书免费搭建微信机器人的部署 Dify 步骤如下： https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ，这些命令在宝塔面板的终端安装。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的步骤如下： 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通。 2. 勾选同意，点击下一步。 3. 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。 4. 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 5. 到微信客服的开发配置，找到到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果还是空的，点击“随机获取”即可），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 6. 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 7. 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 第一次设置回调地址时，注意目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后面再修改是特定页面。保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。

以下是关于如何仿写 AI 工具教程文章中提示词的相关内容： 样例驱动的渐进式引导法就像让 AI 主动读懂您的想法。它以 1 2 个正向样例为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导其从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。 例如，教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作的指令。这种方法无需用户具备专业的 Prompt 工程知识，也不用费力提炼“Know How”，利用 AI 就能自动生成精彩的 Prompt。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例结构和关键元素，并以专家视角优化。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化提示词，用户适当调整确认后即可使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。用户可专注于判断输出质量和提供反馈，无需深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。 此外，编写提示词（prompt）还有一些通用建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：任务需要背景知识时，在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：有特定期望结果时，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，过多信息可能使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助 AI 模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代达到满意结果。

以下是为您整理的关于文章仿写提示词的相关内容： 一、商业类文章风格的提示词逆向工程 作为专业的文本分析师，您需要对给定的文章进行逆向提示词工程，提取主要写作元素并生成模仿写作风格的提示词，以便让 AI 模型（如 ChatGPT）写出类似风格的文章。您具备理解和分析不同写作风格、提取关键写作元素、生成有效提示词以及对文本进行逆向工程以理解写作技巧的能力。 二、DeepSeek 提示词方法论案例 DeepSeek 输出结果有诸多亮点，如在独白文本中加入括号中的场景描述，增强画面感；能预判用户需求，在简洁的输入下给出具有文学性的输出。但也存在值得商榷的点，如根据史实的准确性。 三、拘灵遣将——律师写好提示词用好 AI （1）第一部分：说明要解决的问题、问题背景及可能导致的损失。 （2）第二部分：以案例引入，包括案号、案件事实经过、法院裁判结果等要点。 （3）第三部分：对案例进一步分析，写明注意关键点。 （4）第四部分：给出具体操作建议，分事前、事中、事后三个部分，各三条。 （5）第五部分：结语及作者宣传。 文章结构是精华部分，需对最终输出成果有结构化理解，包括定义身份、描述流程和所需资源、对资源使用及最终输出结果进行描述。同时，所有结论要有案例基础，不能违反法律规定，文字要简练精准，给出的建议要具体细致且易于操作。

以下是关于 AI 提示词的相关内容： 在舞蹈音乐方面，有 108 个用于生成 AI 舞曲的提示词，例如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”。其中，Punchy 4/4 beats 指节奏感强的四四拍鼓点；Electro bass 指电子低音；Catchy synths 指易于记住的合成器旋律或音效；Pop vocals 指流行音乐风格的主唱；Bright pads 指明亮的和弦音效；Clubready mixes 指适合在夜店播放的混音；Energetic drops 指高潮部分。每个提示词精心制作，以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量，同时确保适应不同的聆听环境。 对于 SD 新手入门的图文教程中的提示词部分，为您提供了以下相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：

写提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法： 要点： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：避免模糊或歧义词汇，用简单清晰的语言描述。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词。 文生图提示词编写： 对于文生图，描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。您可以通过以下方式获取和优化提示词： 1. 利用模板和快捷按钮：选择模板，点击相关按钮快速输入标准提示词。 2. 参考辅助网站：如 http://www.atoolbox.net/ 可通过选项卡填写关键词，https://ai.dawnmark.cn/ 每种参数有缩略图参考，还可在 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制参数粘贴使用，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA。 3. 选取优秀描述词：只取人物描写、背景描述、小元素或画面质感等较好的描述词。 星流一站式 AI 设计工具中的提示词： 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中可输入提示词或使用图生图功能辅助创作。 1. 提示词用于描绘画面，输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言，基础模型 1.5 使用单个词组，支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 调整负面提示词：点击提示框下方齿轮按钮弹出负面提示词框，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并调节权重，权重数值越大越优先，也可编辑已有提示词权重。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。启用提示词优化后，可扩展提示词更生动地描述画面内容。 希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。

以下是为您生成的一些提示词，希望对您有所帮助： 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻，像与朋友讲述般，描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情，融入自己的内心独白，模仿鲁迅先生的手法，展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言，以我的视角详述影片情节，穿插搞笑的评论和内心想法，借鉴鲁迅先生的讽刺技巧，使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式，如同与好友聊天，讲述影片故事，从开头至结束，结合鲁迅先生的文风，加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画：提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理（列表）。 2. 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法（列表）。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像，让创意鲜活起来，为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南，提出四个全新的简单概念，而非完整提示，从上次给出的建议中获取灵感。 请注意，默认方面比率为正方形（1:1），默认风格为摄影，包括相机设置、摄影类型和设备。同时，避免违反服务条款的词汇或概念，不侵犯版权，不使用暗示性或露骨的图像，强调符合 G 级评级的元素。

提示词工程是人工智能领域，特别是在自然语言处理和大型语言模型的背景下的一个相对较新的概念。 它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代以及对上下文的理解。 提示词通常指直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。而提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能，以及创造性地探索模型的潜在应用。 例如，通过简单的提示词可以获得大量结果，但结果质量与提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含指令、问题、上下文、输入或示例等元素，以更好地指导模型获得更好的结果。像在 OpenAI 的相关模型中，可以使用不同角色来构建 prompt。从示例中可以看出，语言模型能基于给出的上下文内容完成续写，通过改进提示词能获得更好的结果。 对于普通人来说，学习提示词工程具有以下意义： 1. 能够更好地与 AI 模型进行交互，获得更符合需求的结果。 2. 有助于提升在文本概括、数学推理、代码生成等各种高级任务中的效率和质量。 3. 加深对大型语言模型能力和局限性的理解，从而更有效地利用相关技术。 提示工程指南是由 DAIR.AI 发起的项目，旨在帮助研发和行业内相关人员了解提示工程，传播 AI 技术和研究成果。研究人员可利用提示工程提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，开发人员可通过其设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。提示工程包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术，在实现和大语言模型交互、对接，以及理解其能力方面都起着重要作用，还能用于提高模型的安全性，借助专业领域知识和外部工具来增强模型能力。