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有关学习的prompt

Answer

以下是关于学习提示词运用的全面指导：

一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量，能让模型更准确地理解并完成所需任务。

二、学习提示词的构建技巧

  1. 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。
  2. 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。
  3. 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。
  4. 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。

三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。

四、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。

五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。

六、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。

七、相关网站

  1. 文本类 Prompt 网站：

需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：如何学习提示词运用？

提示词（Prompt）在现代大型语言模型中扮演着极其重要的角色，掌握提示词的运用技巧可以最大限度地发挥模型的潜能。以下是一些学习提示词运用的建议：1.理解提示词的作用提示词向模型提供了上下文和指示，使其能更准确地理解并完成所需的任务。提示词的质量直接影响了模型输出的质量。1.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2.参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。你可以在领域社区、Github等资源中找到大量案例。1.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。1.活用提示工程工具目前已有一些提示工程工具可供使用，如Anthropic的Constitutional AI。这些工具可辅助构建和优化提示词。1.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。精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，是高效使用大模型的关键技能。多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

Prompt 提示词没那么玄乎也就是个沟通方式-大雨整理

Prompt，也就是所谓提示词工程，现在算得上如火如荼了，也开始内卷出各个流派了。2023年初调侃AI为什么林冲要去高老庄这样的交互方式，被亲切地称为“一刀流”。咱也不会，咱也不懂，那咱就学呗。下面这个图是相当火热的开源知识库waytoagi整理的框架图。但是不要被框架唬住，咱也是上过学的，咱来它个庖丁解牛试试。结构化降低了沟通难度，提高结果准确度，同时也限制了更多可能性，有利有弊。大部分框架都不太适合解决过于主观，个人情绪的问题，也没必要解决太过于简单的问题。有了框架固然比一刀流看起来牛掰一些，但是想要完全符合需求，往往不是一个框架能完全搞定的。

Prompt网站精选

|站点名|网站介绍|地址|附件||-|-|-|-||Learning Prompt|授人以渔，非常详尽的Prompt学习资源，包括ChatGPT和MidJourney|[https://learningprompt.wiki/](https://learningprompt.wiki/)|||FlowGPT|国外做的最大的prompt站，内容超全面，更新快|[https://flowgpt.com/](https://flowgpt.com/)|||ChatGPT Shortcut|ChatGPT提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出|[https://www.aishort.top/](https://www.aishort.top/)|||ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型，创建Prompt并与其他人分享|[https://www.clickprompt.org/](https://www.clickprompt.org/zh-CN/)|||Prompt Extend|让AI帮你自动拓展Prompt|[https://huggingface.co/spaces/daspartho/prompt-extend](https://huggingface.co/spaces/daspartho/prompt-extend)|||PromptPerfect|帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比|[https://promptperfect.jinaai.cn/prompts](https://promptperfect.jinaai.cn/prompts)|||PromptKnit|The best playground for prompt designers|[https://promptknit.com/](https://promptknit.com/)|||PromptPort（支持中文）|AI Prompt百科辞典，其中prompts是聚合了市场上大部分优质的prompt的词库，快速的寻找到用户需求prompt|[https://promptport.ai/](https://promptport.ai/)|||Prompt Engineering Guide|GitHub上点赞量非常高的提示工程指南<br>基于对大语言模型的浓厚兴趣，我们编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。|[https://www.promptingguide.ai/zh](https://www.promptingguide.ai/zh)||

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帮我优化提示词prompt
以下是关于优化提示词（Prompt）的全面指导： 一、优化方法 1. 明确具体的描述 使用更具体、细节的词语和短语来描述您想要表达的内容，避免使用过于笼统的词语，以便 AI 能准确理解您的需求。 2. 添加视觉参考 在 Prompt 中插入相关的图片参考，可显著提高 AI 理解您的意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感 根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩，让 AI 能生成出期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合 尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 5. 增加约束条件 为避免 AI 产生意料之外的输出，可以在 Prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt 将复杂的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。 7. 参考优秀案例 研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴其中的写作技巧和模式。 8. 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。 二、在星流一站式 AI 设计工具中的应用 1. 提示词输入 在 prompt 输入框中您可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 2. 提示词的定义 提示词用于描绘您想生成的画面，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（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 3. 写好提示词的要点 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。 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：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。 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）。 三、相关 Prompt 网站 1. 文本类 Prompt 网站 Learning Prompt：授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney，网址： FlowGPT：国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快，网址： ChatGPT Shortcut：ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出，网址： ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享，网址： Prompt Extend：让 AI 帮您自动拓展 Prompt，网址： PromptPerfect：帮您自动优化提示词，您可以看到优化前后的对比，网址： PromptKnit：The best playground for prompt designers，网址： PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt，网址： Prompt Engineering Guide：GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具，网址： 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。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。
2025-03-30
如何学习Prompt
以下是关于如何学习 Prompt 的详细指导： 一、准备工作 首先，您需要有一个大模型帐号，并熟悉与它们对话的方式。以下为您推荐一些可用的平台： 1. ChatGPT4（性能最强） 2. 国产平替： 二、学习资料 1. 必看 OpenAI 的官方文档： 同时，还有中文精度版的官方 Cookbook 可供参考： 三、网站资源 以下是一些精选的 Prompt 相关网站： |站点名|网站介绍|地址|附件| ||||| |Learning Prompt|授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney||| |FlowGPT|国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快||| |ChatGPT Shortcut|ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出||| |ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享||| |Prompt Extend|让 AI 帮你自动拓展 Prompt||| |PromptPerfect|帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比||| |PromptKnit|The best playground for prompt designers||| |PromptPort（支持中文）|AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt||| |Prompt Engineering Guide|GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。||| 四、学习建议 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，可在领域社区、Github 等资源中查找。 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：如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-29
ai写小说prompt
以下是为您提供的关于 AI 写小说 prompt 的相关内容： 1. 一位 17 岁高中生创作的神级 Prompt 强化了 Claude，使其写出了精彩的短篇小说。这篇小说以几封信串起故事，给人带来震撼，让人感受到了 AI 思考力量的强大。 2. 画小二团队在创作《李清照》AI 视频时，对于故事创作的 Prompt 包括：标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏和其它等方面。按照特定模板生成穿越故事的 Prompt 并填充内容，分章节生成小说目录。 3. GPT4 + DALL E 驱动的修仙模拟器游戏的设计思路包括构建游戏故事主线、生成游戏场景 prompt 并调用 Dalle3 绘图，同时要注意与 Dalle 协调以及 prompt 的更新。目前正在进行的理想包括制作 galgame、小程序海龟汤以及梳理 AI 写小说的方法论。该游戏由 EmbraceAGI 开源社区管理，与 LangGPT 为姊妹项目。
2025-03-29
用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图有哪些快速上手的prompt、平台和教程
以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程： 平台：Tusiart Prompt 提示词： 用英文写您想要 AI 生成的内容，不用管语法，仅使用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 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）。 教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写您想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 辅助网站： 1. http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ ：可抄作业，复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时，可先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。
2025-03-28
prompt提示词教学文档
以下是为您提供的 prompt 提示词教学文档： 一、Prompt 的专场教程 基础篇 1. 解释了什么是 prompt（提示词）以及为何其被称为咒语，使用 AI 的人被称为魔法师。 2. 阅读完本教程可迅速入门 prompt 的使用，达到一般公司设计岗所需的 AI 绘图水准。 3. 阅读时长约 30 分钟，建议打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。若有不清晰之处，可在评论区发言或添加微信 designurlife1st 沟通（备注来意：ai 绘图交流）。 二、集合 Deepseek 提示词方法论 1. 核心原理认知 AI 特性定位：支持多模态理解，包括文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，约 4000 汉字）。 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 2. 基础指令框架 可套用框架指令，包括四要素模板。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 三、小七姐：Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（一） 1. 认为对于 prompt 新手教程的帖子比较零散，不成体系，进行了统一收集和整理。 2. 学习 prompt 的第一步要有一个大模型帐号，并熟悉与之对话的方式，推荐 ChatGPT4 及国产平替：。 3. 第二步要看 OpenAI 的官方文档，包括。
2025-03-28
怎么写给 Claude 的 prompts
以下是关于如何写给 Claude 的 prompts 的相关内容： 1. 提示简介：提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如，“User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 构建 Prompt：可以用 Lisp 或 Markdown 格式来构建 prompt，让 Claude 根据用户输入的领域和产品（也可自定义产品特点）直接输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言更为凝练和简洁，Markdown 格式的效果也一样。对于 GPT 等模型，在卡片生成这步可能需要一些调整，不稳定，最好自定义 html/css 样式来进行强约束。直接打开 Claude 首页，把上述提示词发送即可初始化，然后进行使用。 3. 控制输出格式（JSON 模式）：控制 Claude 输出的简单方法之一是说明想要的格式，Claude 可以理解并遵循与格式相关的指示，并格式化输出，如 JSON、XML、HTML、Markdown、CSV 等，甚至自定义格式。例如，如果想让 Claude 以 JSON 格式生成一首俳句，可以使用相应的提示。
2025-03-28
零基础小包AI学习路径
以下是为零基础的您提供的 AI 学习路径： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，像二师兄这样的案例也可供您参考。二师兄在二月因七彩虹售后群老哥的分享，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出 AI 学习的第一步。三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，四月尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文的项目，五月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。 如果您是零基础小白，还可以： 找网上的基础课程进行学习。 观看科普类教程。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 利用一些练手的 Prompt 工具。
2025-03-30
AI学习路线
以下是为新手提供的 AI 学习路线： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-03-30
哪个AI能帮助初中生规划学习计划
以下几个 AI 可以帮助初中生规划学习计划： 1. 文心大模型 4.0：它可以按照以下步骤为用户制定学习计划。首先询问学习目标或需要解决的问题，然后依次询问并收集学习目标与个人或职业发展目标的关系、具体学习内容、量化学习进度和成功的标准、目标完成的时间框架、目标的现实可行性等信息，最后综合这些信息制定详细的分步骤学习计划，包括每日和每周的学习内容及目标。 2. ChatGPT：可以协助设定量化目标，比如以考取雅思 8.0 且能和朋友或客户流利交谈为目标。然后会询问达成目标的时间框架，比如半年。还会询问目标的现实可行性，比如考虑目前的英语水平、日常时间安排、学习资源等情况。 例如，如果一个初中生想要提高英语水平，设定半年内考取雅思 8.0 且能流利交流为目标，目前雅思 6.5，每天能投入 2 小时，周末更多，有网络课程访问条件且能购买学习材料，那么这些 AI 可以根据这些信息为其制定具体的学习计划。
2025-03-30
学习SRCNN的路径可以是什么
很抱歉，目前知识库中没有关于学习 SRCNN 路径的相关内容。但一般来说，学习 SRCNN 可以从以下几个方面入手：首先，深入了解卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层、激活函数等。其次，查阅相关的学术文献和研究报告，以获取关于 SRCNN 的详细原理和实现方法。还可以在网上搜索相关的教程和课程资源，例如在线课程平台、技术博客等。同时，尝试使用相关的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，进行实践和代码实现。最后，参与相关的技术社区和论坛，与其他研究者和开发者交流经验和心得，以加深对 SRCNN 的理解和应用。
2025-03-29
学习SRCNN可以通过怎样的路径
很抱歉，目前知识库中没有关于学习 SRCNN 路径的相关内容。但一般来说，学习 SRCNN 可以从以下几个方面入手：首先，深入了解卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层等概念。其次，查阅相关的学术文献和研究报告，以获取关于 SRCNN 模型的详细架构和原理。还可以参考在线的课程和教程，一些知名的在线教育平台可能会有相关的内容。同时，实践是关键，可以通过使用相关的数据集进行模型的训练和优化，来加深对 SRCNN 的理解和掌握。
2025-03-29