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关于教学的ai提示词

Answer

以下是关于教学的 AI 提示词的相关内容：

遵循最简化原则：

  1. 内容长度限制：确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。
  2. 内容类型限制：避免生成不恰当或不相关内容，可通过预设过滤规则实现。
  3. 逻辑和一致性限制：增强模型理解和处理逻辑关系的能力。
  4. 风格和语调限制：使模型输出符合特定写作风格或语调。

未遵循最简原则的情况：

  1. “理解中文语义”这类描述无意义，因这是大模型基础设定。
  2. “评估和打分文本质量”目标已包含打分任务，无需再提。
  3. “提供文本改进建议”在目标中重复出现。
  4. Markdown 格式错误，如“#Profile:##Goals:”结构错误，应将 Goals 放到 #Role 层级下。
  5. Initialization 部分可细化，如“明白以上要求后请回复：‘请提供需要打分的提示词：’”，更清晰指代用户下一句回复信息。

此外，写 Prompt 应先分析达成任务所需模块，且模块并非一成不变，需根据任务增减。同时注意：

  1. 不需要包含作者信息，如 author、version 等。
  2. 避免分类错误，如将输出错误分类到 Goals 目标，像“提供改进建议,以及改进原因”与“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分,10 分为满分”目标相似易造成困惑，应放到达成目标后的输出模块。
  3. 注意拼写正确，如 Constrains 应拼写为 Constraints，限制条件要清晰且可被大模型执行。

以下是一些提示词模板的相关网站：

  1. Majinai：MajinAI|Home
  2. 词图：词图 PromptTool-AI 绘画资料管理网站
  3. Black Lily：black_lily
  4. Danbooru 标签超市：Danbooru 标签超市
  5. 魔咒百科词典：魔咒百科词典
  6. AI 词汇加速器：AI 词汇加速器 AcceleratorI Prompt
  7. NovelAI 魔导书：NovelAI 魔导书
  8. 鳖哲法典：鳖哲法典
  9. Danbooru tag：Tag Groups Wiki|Danbooru(donmai.us)
  10. AIBooru：AIBooru:Anime Image Board
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

如何调教 AI，提示词，就应该和打字一样简单！

1.内容长度限制：这是最直观的一种限制，确保模型的输出不会超过用户设定的字数或者信息量。2.内容类型限制：这种限制确保模型不会生成不恰当的或不相关的内容。例如，可以通过预先设定的过滤规则来避免生成不适宜的语言或主题。3.逻辑和一致性限制：为了让模型的输出更加符合逻辑，可以通过增加对模型理解和处理逻辑关系的能力来设定。4.风格和语调限制：在某些情况下，你可能希望模型的输出符合特定的写作风格或语调。没有遵循最简原则Skill:“-理解中文语义”：这类描述是没有意义的，因为这是大模型的基础设定。也可以理解为环境设定，系统预设就必然理解语言，不提更好，防止他过度理解。“-评估和打分文本质量”：目标已经包含打分这个任务，这里不需要再提。“-提供文本改进建议”：这个也是在目标中重复出现。Markdown格式错误#Profile:##Goals:这样的结构，就是错误的把Goals放到了作者信息里面。应该放到#Role层级下面代表这是这个机器人的目标。Initialization“欢迎用户,并提示用户输入信息”，这里也可以细化一下，“明白以上要求后请回复：“请提供需要打分的提示词：””。这里就更加清晰的指代，用户下一句回复的信息，是需要打分的提示词。“我是小圆点，加入我的私人AI讨论组吧！vx：novatude”

如何调教 AI，提示词，就应该和打字一样简单！

我想基于以下这个结构化提示词，来和大家分析一下，为什么这个提示词违反了最简化原则。同时写Prompt应该首先分析，我想达到的任务所需要的模块是什么。理解，模块并不是一成不变的，需要根据任务增减。1.不需要包含作者信息像是作者author，version这种信息，属于不相关信息。不需要告诉大模型。一些提示词网站复制过来的都包含这个信息，确实有的作者会写进去，也有些是复制的时候系统自动添加的。不管哪种情况，在问大模型的时候不需要这个模块。2.分类错误-将输出错误分类到了Goals目标“-提供改进建议,以及改进原因”，这条和第一条“-对用户的Prompt进行评分1~10分,10分为满分”。这两个目标非常相似但又有点不同，难免造成一定的困惑，这个机器人的目标是评分还是提供改进建议？改进建议，和改进原因。这句话不清晰，改进原因，是为什么模型这么去改提示词。这个动作发生在模型回复答案之前。而改进建议，是未来这个提示词，怎么再继续优化。这是未来动作。放到一起会引起歧义。更佳的做法是放到，达成目标后的输出（Output）这个模块，促使模型给出分数后，一并给出原因。“-输出改进后的完整Prompt”，这也是属于需要输出的内容，不是这个机器人的目标。3.注意拼写正确Constrains:Constraints：翻译为限制，限制一般包括具体的字数限制。他这里（Constrains）单词没有拼写正确，所以大家再用的时候要确认拼写正确，对大模型来说是可以理解稍许不正确的词语的，这是一个小问题。正确的拼写方法是Constraints。限制条件，要确保你的限制条件清晰和可以被大模型执行。以下是一些常见的限制条件：

SD新手：入门图文教程

Majinai：[MajinAI|Home](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//majinai.art/index.php)词图：[词图PromptTool-AI绘画资料管理网站](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.prompttool.com/NovelAI)Black Lily：[black_lily](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//heizicao.gitee.io/novelai/%23/book)Danbooru标签超市：[Danbooru标签超市](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tags.novelai.dev/)魔咒百科词典：[魔咒百科词典](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aitag.top/)AI词汇加速器：[AI词汇加速器AcceleratorI Prompt](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//ai.dawnmark.cn/)NovelAI魔导书：[NovelAI魔导书](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//thereisnospon.github.io/NovelAiTag/)鳖哲法典：[鳖哲法典](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//tomxlysplay.com.cn/%23/)Danbooru tag：[Tag Groups Wiki|Danbooru(donmai.us)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups)AIBooru：[AIBooru:Anime Image Board](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aibooru.online/)

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ai赚钱项目
以下为一些关于 AI 赚钱项目的信息： 1. 在杭州站的活动中，参与者们分成 6 个小组进行 AI 赚钱快闪活动，在短时间内产出 AI 体验产品并定价，如“五行和合的 AI 头像”、“AI 随心签”、“AI 祈福壁纸”等，其中“AI 祈福壁纸”项目得到场地老板立刻买单。 2. 对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。文章将从“钱”的角度，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。 3. 刘小排非程序员出身，用 AI 打造多款赚钱产品，强调“洞察需求”与产品验证是核心竞争力，并分享了低成本创业方法。
2025-03-15
请问是否有AI赋能企业的相关内容推荐
以下是关于 AI 赋能企业的相关内容： 企业可以涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型（如通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（如可灵、即梦等）、推荐咖啡奶茶等 AI 调配（需相应资质）。 企业权益包括学校大屏幕广告（时长可为 1 周或 1 个月的 PA 屏）、开幕式露出、摊位本身的宣传、其他露出（如直播等）、工作坊场（可能是 500 人中的部分人报名，深度参与其中，尽量不是卖东西，应用实操，如 AI 辅助编程，每个人做一个专属自己的一站式工作台、工具箱，针对典型的教学教研过程做尝试）、圆桌会论坛之类、真实案例收集反馈等，让大模型厂家的诉求、半透明的 chatbot 会话，有二维码引流等。 法律法规方面，《促进创新的人工智能监管方法》提到要使创新者更容易适应监管环境，如建立多监管机构的 AI 沙盒等，并要开展教育和提高意识的活动，包括为企业提供指导、提高消费者和公众的意识等。 张翼然的相关研究中提到了 AI 赋能教学的一些内容，但未直接涉及 AI 赋能企业。
2025-03-15
有没有成熟的ai制作宣传海报的工作流
以下是一些成熟的 AI 制作宣传海报的工作流： 1. 确定需求场景：例如想在社交平台发布内容时，为了获得更多点赞，需要有吸引力的图片；网上图片质量差且易撞图，自己相册中的照片不合适等情况。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具完成文案。 风格与布局：选择想要的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局，背景不一定空白。 生成与筛选：使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版可参考 AIGC 海报成果。 此外，还有一些相关案例： 1. 游戏 PV《追光者》：灵感来源于《艾尔登法环》、《黑神话悟空》等游戏开场片，加入佛教元素。结合 ChatGPT 进行故事框架创作，使用 MJ 绘图、SD 重绘，制作深度图以及视频、AI 抠图，Aive 尝试制作背景音乐，微软 AI 制作旁白。除撰写故事框架外，生图及后期配音约用 7 天完成。 2. Junie 首部 AI 长电影：在传统制作流程中融入 AI 工具，如在 Discord 平台创作，依据 Notion 里的制作安排和细分章节剧本推进。用到多种 AI 工具，包括 AI 图像生成（Stable Diffusion/Midjourney v5.2/DALL·E）、AI 动画（Pika/Runway/Deforum）、口型同步（DID）、AI 旁白（ElevenLabs）、剪辑（Premiere）、文字翻译（ChatGPT）等，也会结合 3D 技术、AE 以及实拍等传统手段。
2025-03-15
请帮我整理关于AI最新进展和应用的介绍内容
以下是关于 AI 最新进展和应用的介绍： 医疗领域： ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究。AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 帮助抗衰老，筛查超过 80 万种化合物发现高效药物候选物。 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 帮助早期诊断帕金森。 法律法规方面： AI 在许多领域已经取得重大进展和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践等。 AI 具有巨大的潜力来改变社会和经济，可能产生与电力或互联网相当的影响。 大型语言模型等技术进步带来了变革性的发展机会。 基础通识课方面： 流式训练方式提升了训练速度和质量，基于 Transformer 模型进行流匹配优于扩大模型。 有多种 AI 生成工具，如能创作音乐的 so no 音频生成工具、创建个人 AI 智能体的豆包、生成播客的 Notebook LN。 端侧大模型能部署在手机端等设备，通过压缩解决存储和性能问题。 AI 工程平台对模型和应用有要求，如 define 平台，coach 平台有新版本模板和众多插件工具，还有工作流。 有魔搭社区等为大模型提供服务的平台。 预告了 AI 建站，需安装基础软件帮助文科生和无基础人员建站。
2025-03-15
AI可以解决什么问题
AI 可以解决以下几类问题： 1. 教育培训方面： 可以作为数字教师，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 能够与学生进行对话交流，知识的获取不再受时空限制。 提供定制化的学习计划和学习资源，实现因材施教，提高学习效率和成果。 作为数字陪伴，促进儿童成长，提高学习成绩。 2. 科学研究方面： 在不追踪整个可能性图的情况下，尝试找到为不同的可能状态或结果分配分数的方法，并仅追求分数最高的路径。 在自动定理证明中，“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作，试图找出路径在中间的交汇处。 训练语言模型人工智能来生成代表路径的标记序列或证明。 此外，AI 还在不断发展和拓展其应用领域，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
2025-03-15
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手： 1. 神经网络和深度学习方面： 了解麦卡洛克皮兹模型，感知机的学习机制，如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法，包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤，如从随机权重和训练集开始，根据输出值与实例的差异调整权重，直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面： 掌握 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础，如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 学习算法和模型，包括监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法，如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（如使用网格搜索等技术优化模型参数）。 熟悉神经网络基础，如网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 3. 强化学习方面： 了解在人工智能发展中，利用新算法解决挑战性问题的思路，如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习，不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例，理解其模型公式，包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
怎样做一个辅助数学教学的智能体
要制作一个辅助数学教学的智能体，可以考虑以下几个方面： 1. 提示词技术： CCoT：通过正反力矩机制，指导模型识别正确与错误，方法简洁直观。 PoT：作为思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，引导模型生成代码再通过代码解释器工具进行运算，能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 遵循零样本和少样本的学习范式。 2. 利用现有模型和技术： 如 MathGPT 可用于数学辅导，具备公式编辑等功能。 谷歌 Gemini 可辅助教学，例如通过分析视频并回答相关逐步深入的数学问题，包括理解核心概念、阐述数学原理、提供编程示例等。 此外，还需注意模型性能与计算量、模型参数量、数据大小等因素的幂律关系，以优化智能体的性能。
2025-03-13
怎样做一个辅助教学的数学智能体
要制作一个辅助教学的数学智能体，可以参考以下步骤和要点： 1. 准备教学材料：包括相关的数学视频，并为其设计一系列逐步深入的问题。 2. 设定关键步骤： 为视频设置 URI 和 URL，打印视频内容以确保正常。 设计三个相关问题，例如： 问题 1：视频中解释了哪个概念？ 问题 2：基于问题 1 的答案，能解释这个基本的数学原理吗？ 问题 3：能提供一个简单的 scikitlearn 代码示例来解释这个概念吗？ 3. 整合材料和问题：将三个问题和视频整合到一起，创建一个完整的查询内容。 4. 运用相关技术和模型：例如利用谷歌 Gemini 模型等，运行代码并检查输出，查看模型是否正确理解视频内容并恰当回答问题。 5. 考虑其他因素：了解不同的 AI 技术在教学中的应用，如腾讯的智能体、天工 AI 等，以及大语言模型中的规模定律、统一表示、推理能力等相关原理和技术。
2025-03-13
张翼然：AI 赋能教学，创新引领未来
以下是关于“张翼然：AI 赋能教学，创新引领未来”的相关内容： 张翼然是湖南农业大学教育技术系副教授，拥有国家教学成果奖，国家级和省级精品在线课程，是“人工智能+教育”实践专家，长期关注新技术及教育应用，探讨 AI 赋能教师的具体方法。 主要内容包括： 1. AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力。 2. AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景。 3. AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力： 核心能力：AI 通过动态反馈和开放性问题引导学生超越记忆与理解，进入分析、评价与创造等高阶思维层次，拓展思维边界。 关键价值：帮助学生超越低阶任务，专注于深度学习与复杂问题的解决，激发学生的多维度思考与系统化认知。 案例：AI 介入教学后，客观上降低了学生使用知识的“门槛”，生成课程内容的问题链问题，用问题驱动学生的深度学习。 4. AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践。 5. 大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得。 6. 一线教师的 AI 需求与高效工具推荐。 7. AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用。 8. 解码 AI 教学案例：创新与实践。 具体的核心能力和关键价值还包括： 1. 个性化支持与学习自主性： 核心能力：AI 通过数据分析与即时反馈，提供定制化学习路径和资源，帮助学生根据自身兴趣、需求和能力规划学习。同时，赋予学生更多的学习自主权，支持自定步调学习。 关键价值：实现精准教学，关注每个学生的个体需求，帮助学生在学习过程中培养自主决策能力。 2. 群智协同与知识动态生成： 核心能力：AI 通过多主体协作框架（师生、生生、人与 AI），支持知识的动态生成与实时共享，实现课堂中知识的灵活建构与动态更新。 关键价值：知识不再静态存在，而是在交互中动态生成，多主体协同促进创新解决方案的敏捷生成。 此外，还提到了一些实践中的观点，如掌握工具只是起点，将其转化为教学实践的智慧才是目标，要共创共享、互学互鉴，不止于工具操作，更重要的是将 AI 与教育理念深度融合，打造真正有温度的智慧课堂。
2025-03-11
用于课堂教学
以下是关于 AI 用于课堂教学的相关内容： Character.ai： 愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能，帮助完成各种任务。 授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可作为数字教师，如牛顿授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事。 数字教师能实现一对一辅导，不受情绪左右，提高教育效率和质量，让学生更生动地了解历史文化，增强学习兴趣。 个性化数字教师可根据学生情况提供定制化学习计划和资源，实现因材施教，缓解教育资源不平等问题。 人工智能生成的虚拟角色也可作为数字陪伴，促进儿童成长和提高学习成绩。 获取信息和学习东西： 人工智能可用于帮助教育，包括自学学习。 可要求人工智能解释概念，但因可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 北京市新英才学校的探索： 跨学科项目老师带学生用 AIGC 做学校地图桌游。 英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课。 生物和信息科技老师合作带学生用训练 AI 模型识别植物。 数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与，学校领导层重视，给予自由空间，目前处于探索初级阶段，已有一定经验和成果。但学生对 AIGC 的认知和理解差异大。
2025-03-05
教师如何用ai提升教学效率
以下是教师利用 AI 提升教学效率的一些方式： 1. 利用多文体智能作文批改评分工具，如 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台。大模型能凭借其数据处理能力和应用潜力，为教师提供精确的学生需求洞察，帮助教师量身打造学习方案，提高教学效果和工作效率。 2. 借助 Character.ai 平台，让历史人物作为数字教师为学生授课，实现一对一辅导，提高学生参与感，生动地传授知识，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 3. 使用阅读备课小助手，如在 flowgpt 上传的相关工具，极大缩短教学准备时间。例如，以前准备教研素材和制作 PPT 可能需要一天到一天半，现在可缩短至 1 2 小时。它能根据输入的阅读文章，按要求生成教学目标、词汇列表、段落分析、阅读理解题目和泛读文章等，还能实现一键课程目标设计、制作词汇练习、生成段落结构、生成泛读练习、生成口语输出活动和回答模板等功能。
2025-03-03
model endpoint ID是什么东西？请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。
2025-02-26
如何才能学会写高质量的提示词
以下是关于如何学会写高质量提示词的相关内容： 1. 提示词的基本概念： 提示词用于描绘您想生成的画面。 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（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的方法： 提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，例如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 利用辅助功能，如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词可清空提示词框，会员加速能加速图像生图速度，提升效率。 小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 3. 优化和润色提示词的方法： 明确具体的描述，使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 添加视觉参考，在 Prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 注意语气和情感，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩。 优化关键词组合，尝试不同的关键词搭配和语序。 增加约束条件，如分辨率、比例等，避免 AI 产生意料之外的输出。 分步骤构建 Prompt，将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 参考优秀案例，研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化，通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。同时，要了解大模型的特性，具备清晰表述自己需求和任务的能力，才能用好这个工具。
2025-03-15
请列出目前最好用的AI应用提示词
以下是一些目前较好用的 AI 应用提示词： 1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧：在模型陷入重复或逻辑僵局时，使用提示词让其先进行多步、多角度思考，输出十段左右分析，再转化为代码实现。优势在于避免错误方向的持续生成，促使模型输出新的思考过程。注意如果模型输出内容已过于冗杂，建议修改原始提示词。参考链接： 2. AI 对程序员工作的影响分析：AI 可代替的部分包括代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等；AI 无法代替的部分有需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议专业程序员通过 AI 提升效率，但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务，需注重自身技能提升和架构设计能力。参考链接： 3. AI 应用场景中的访谈内容真实性分析：从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度，分析访谈内容的内部一致性，并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值在于适合验证新闻、访谈或声明的真实性，发现潜在问题。参考链接： 此外，在 Apple Intelligence 中，如“有用的邮件助理”AI 机器人被指示如何根据邮件内容提出一系列问题，还包括“请将答案限制在 50 个单词以内。不要产生或编造虚假信息。”等提示。 在通往 AGI 之路知识库中，也有众多与提示词相关的内容，如之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试，还有 midjourney 提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读，提到刘海写伪提示词等技巧，吴文达老师讲 prompt 较好，还有 open i 官方提示，博主列出的 6 大策略吃透有助于写提示词。
2025-03-15
会议录音文本整理提示词
以下是关于会议录音文本整理提示词的相关内容： 单人发言版：基于李继刚老师的“通知消息整理助手”修改了一份“文字排版大师”的 Prompt，重点 Prompt 语句已标出。 多人发言版：将提示词和文字原文发送给 GPT，GPT 开始整理文字，等待输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中，整理并删掉无关内容，使用替换法替换掉双星号。 Claude 官方提示词（中文版含 API Prompt）： 会议记录员：将会议浓缩成简明摘要，包括讨论主题、重点内容、行动事项。 俗语解码员：解释常见俗语谚语的意思和来历。 代码优化师：优化 Python 代码性能的建议。 文本补全（Text completion）： 提示词（Prompt）设计： 基础知识：模型可完成多种任务，创建提示需明确描述需求，遵循展示和告诉、提供高质量数据、检查设置三个基本准则。 故障排除：若 API 无法正常工作，可检查是否清楚生成的预期结果、是否提供足够示例、示例是否有错误、是否正确使用温度和 top_p。
2025-03-14
关于思维导图的提示词
以下是关于思维导图提示词的相关信息： 在文生图的提示词中，例如“”，用来告诉 AI 我们不要的内容。 在星流一站式 AI 设计工具中，提示词用于描绘您想生成的画面。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（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。写好提示词要注意内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如“一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量”。还可以调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。利用“加权重”功能，可在功能框增加提示词并进行加权重调节，权重数值越大越优先，也能对已有的提示词权重进行编辑。此外，还有翻译功能可一键将提示词翻译成英文，以及删除所有提示词和会员加速等辅助功能。 对于 SD 新手，有以下提示词模板的相关网站：Majinai：
2025-03-14
提示词技巧
以下是关于提示词技巧的综合内容： 在不同的 AI 应用中，提示词技巧有所不同： SD3 中的提示词技巧： 提示词长度：可以传递非常长且描述性的提示，长度可达 10,000 个字符或超过 1,500 个单词，不再受限于 CLIP 文本编码器的 77 个 token 限制。 负面提示：SD3 没有对负面提示词进行训练，使用负面提示词不会像在 SD1.5 或 SDXL 中那样去除不想要的元素，反而会引入随机变化，使图像结果不稳定。 提示词的技巧：可以使用更长的提示短语，用逗号分割每个关键词。若要描述具体事物，在提示词中详细明确地描述出来，有助于 SD3 更好地理解。 采样器相关的设置：推荐的步数为 28 步（26 36 步），CFG 值推荐为 3.5 4.5，需要使用比 SD 1.5 和 SDXL 更低的值。若图像对比度过高，降低 CFG 值可使图像更自然均衡，且 CFG 值越低，三个文本编码器对图像的影响越小。采样器与调度器方面，comfyui 中推荐 dpmpp_2m 与 sgm_uniform。 Adobe Firefly 中的提示词技巧： 在“文生视频（Text to Video）”和“图生视频（Image to Video）”中，尽量使用更多词汇具体描述光线、摄影、色彩、氛围和美学风格。 提示词公式为：镜头类型描述 + 角色 + 动作 + 地点 + 美学风格。 构建提示词时，要避免模糊不清，确保语言简单易懂，建议限制主题数量，过多主题（超过四个）可能会让 Firefly 感到困惑。 PixVerse V2.5 中的提示词技巧： 在上一篇基础公式“主体 + 主体描述 + 运动 + 环境”的基础上进一步扩展，增加对各部分的详细描述，使生成的视频更遵守提示词，更稳定，提升美感。例如“一只金色毛发的狗（描述主体）悠然自得地在阳光洒满的草地上行走，草叶轻轻地在它的爪下弯曲(详细描述环境和动作）。微风拂过，它的毛发随风轻动，时不时低下头嗅闻着大地。（进一步描述主体动作细节）远处，夕阳的余晖拉长了影子，营造出一种宁静祥和的氛围。（描述环境氛围）”
2025-03-14
帮我找一点生成小红书的 Ai 提示词测试一下看看
以下是为您提供的一些生成小红书的 AI 提示词示例： 1. 五津:DeepSeek+扣子：1 分钟生成小红书爆款单词视频 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能：当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。 2. 夙愿：用 AI 化繁为简，解决复杂问题的指南 提示词链：一个月前，通过逐步构建和不断优化提示词，最终迭代出一个小红书视频标题生成助手。收集高质量的标题示例作为后续分析的基础（纯人类），询问 GPT 分析标题特点的维度（人机协同），让 GPT 根据这些维度分析标题特点（人机协同），编写提示词（纯人类），测试提示词（人机协同），迭代提示词（人机协同）。 3. 一泽 Eze：样例驱动的渐进式引导法——利用 AI 高效设计提示词，生成预期内容 引言：一个精彩的 Prompt 是驱动 AI Agent 稳定运作的核心。例如常见的“小红书爆文生成 AI”提示词，包含精确、巧妙的提示。高质量的 Prompt 极度依赖用户通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求。
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