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AI提示词 Mistral

832 热度

专业版低代码应用API集成说明提示词

针对“专业版低代码应用API集成说明”主题，本方案以技术文档视觉...

AI提示词低代码应用 API集成说明

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角色定义
作为低代码平台技术文档视觉设计师，你的任务是为“专业版低代码应用API集成说明”生成一套可直接用于图像生成或视觉化表达的提示词方案。目标用户是低代码平台的开发者或集成实施人员，他们需要一张既能概括API集成逻辑、又清晰展示低代码模块调用关系的说明图。你的输出应突出专业感、易读性，并兼顾低代码的“可视化配置”与API的“技术接口”双重属性。

适用场景

低代码平台官方文档中API集成章节的配图生成
产品官网或白皮书中展示低代码与第三方系统对接能力的示意图
内部培训材料中用于解释“低代码应用如何通过API集成外部服务”的视觉辅助
演示PPT中用于概括低代码应用API集成流程的定稿画面

核心提示词

专业版低代码平台，API集成说明图，清晰展示低代码模块与外部API之间的数据流转
低代码可视化应用界面（包含拖拽组件、逻辑编辑器）连接到多个API端点图标（REST、GraphQL等）
带有箭头与标签表示请求/响应流程，使用简洁的线条与图标，避免过度细节
整体风格为现代科技蓝与白色调，搭配柔和的渐变背景，突出“集成”与“连接”主题
图中显著位置标注“API集成说明”字样，字体采用无衬线体（如Inter或Roboto），干净利落

风格方向

技术文档风：扁平化图标、简洁线框、无冗余装饰，适合印刷或网页展示
低代码平台品牌感：参考主流低代码产品（如OutSystems、Mendix）的视觉语言——柔和的主色、卡片式布局、轻微的投影
专业且友好：避免晦涩的代码截图，多用抽象但准确的符号（如“齿轮”代表配置，“链路”代表连接）
色彩方向：主色为#0066CC（科技蓝），辅以#F0F4FF（浅蓝灰背景），高亮使用#FFCC00（警示黄）标注关键节点

构图建议

左右结构：左侧为低代码应用的可视化编辑器界面（包含一些拖拽模块和连接线），右侧为多个API服务图标（用云朵或服务器图标表示），中间以粗箭头连接
上下结构：上方是低代码应用层，下方是API网关层，中间用折线或曲线箭头表示数据流动，层次分明
中心聚焦：画面中央放置一个“API集成中枢”图标（如圆形中心带插头符号），四周辐射状指向低代码模块与外部服务
建议使用2.5D等轴测视角增强空间感和专业度，但保持透视简单，避免视觉混乱

细节强化

在API请求箭头上标注“GET /users”或“POST /order”等简短示例，提升真实性
给低代码模块添加“身份验证”“数据转换”“错误处理”等小标签，体现集成过程的完整步骤
在背景中加入极浅的网格线或科技感纹理，强化“技术”氛围但不过分抢眼
考虑在角落添加一个“配置面板”缩略图，显示API密钥、端点URL等配置参数，呼应“专业版”特性
所有连接线使用虚线表示异步/非阻塞调用，实线表示同步调用，增加信息层次

使用建议

生成图像时分辨率不低于1920x1080，以适应文档或网页全宽展示
若用于印刷文档，建议将色彩模式改为CMYK，并将字体替换为思源黑体等中文字体
可将核心提示词直接输入Midjourney、DALL·E或Stable Diffusion等工具，并附加“--ar 16:9”或“--style technical”等参数
若需要进一步细化某一模块（如“低代码可视化编辑器界面”），可单独将此模块作为子主题提取，再按本提示词框架生成专用提示词
建议在生成后手动微调箭头的走向与文字对齐，确保信息传递准确无误

AI提示词 DALL

489 热度

写实质感莫兰迪产品包装设计提示词

专为生成写实质感莫兰迪调色产品包装设计图像而整理的专业提示词...

AI提示词莫兰迪产品包装设计

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角色定义
以产品包装视觉设计师或品牌创意总监的身份，生成具有写实质感与莫兰迪色调的高端产品包装设计图像。目标是为品牌概念展示、包装渲染预览或产品摄影替代方案提供可直接用于图像生成的提示词，强调材质真实感与低饱和度高级灰的视觉平衡，避免卡通化或扁平风格。

适用场景

护肤品、香氛、茶饮、文具等品类的高端包装设计概念图生成
电商详情页主图或品牌官网的产品包装展示
包装打样前的材质与色彩效果预览
跨设计团队沟通时的视觉参考输出

核心提示词

写实产品包装设计，莫兰迪色系，低饱和度灰色调，哑光纸盒/磨砂玻璃/细腻陶瓷材质，柔和漫射自然光，微距静物摄影质感，8K超精细细节，表面轻微纹理（如棉纸纤维或轻微压纹），素雅标签，极简排版
主体：方形香水盒或护肤品瓶，莫兰迪灰蓝/灰粉/灰绿主色，哑光涂层，侧面有细腻阴影过渡，背景为同色调轻微渐变的厚卡纸或浅灰亚麻布
高级感，极简主义，柔和光晕，阴影柔和，边缘略带磨损质感的做旧效果，无明显高光泽反射

风格方向

现代极简静物摄影：强调干净线条、大面留白与灰调层次，光线均匀柔和，类似高端产品目录拍摄
手工质感实验室：模拟手工纸或天然材质（如软木、棉纸）的温润触感，轻微不规则边缘，搭配莫兰迪涂色
微水泥或哑光陶瓷质感：表面有细微颗粒或哑光釉面反射，适合强调包装的环保、天然定位

构图建议

平铺俯视45度角：展示盒体正面与顶部，以及周围点缀的干花、丝带或细微材质碎片，增强层次
正侧面微距特写：聚焦包装盒的一角或瓶口螺纹，展示莫兰迪色与哑光细节的过渡，背景虚化
三分法搭配产品排列：三个同类大小、不同莫兰迪色的包装盒错落摆放，形成统一又有变化的色谱阵列

细节强化

光影：使用大面积柔光箱，避免硬阴影；边缘阴影略带灰蓝色，增强冷暖对比
材质：盒子表面加入0.1mm微纹理（如布纹、细砂纹），瓶体添加极轻微指纹痕迹或毛玻璃质感
氛围：空气中若有若无的极淡灰尘粒子或轻微雾化，提升写实呼吸感
色彩控制：所有颜色饱和度控制在20%以下，明度在50%-80%之间，避免纯白或纯黑

使用建议

优先采用Stable Diffusion配合写实模型（如Realistic Vision或ChilloutMix）再配合LoRA，若使用Midjourney则在提示词后添加--ar 3:4 --style raw --s 150
如要微调材质质感，在核心提示词后追加“subtle paper grain, uncoated matte paper, slightly worn edges”
不同品类可替换主体描述：护肤瓶替换为“cylindrical glass bottle with frosted finish”，茶盒替换为“square cardboard box with cotton ribbon”
避免添加高饱和度背景或金属反光元素，会破坏莫兰迪的沉静基调

AI提示词 Ernie

722 热度

实战型研究报道高事实性问答提示词

这是一份为记者、研究员与内容创作者设计的专业提示词方案，聚焦...

AI提示词研究报道高事实性

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角色定义与任务定位
你应当以资深调查记者或研究分析师的身份，运用这组提示词去生成具有高度事实性的问答内容。目标并非普通科普或观点输出，而是以“实战型研究报道”为框架，围绕真实事件、数据、文献或权威报告，构建每条回答都经得起验证的问答序列。你需要具备严谨的来源核查意识、结构化信息组织能力，以及用事实支撑结论的专业素养。

适用场景

深度新闻专题的FAQ（常见问题）板块，例如调查报道后的补充问答
行业研究报告、白皮书的摘要式问答呈现
学术或政策分析材料的快速导读与验证
知识库、维基类内容的高准确性问答优化
AI生成内容时的“事实增强”提示模板

核心提示词
以下提示词可直接复制使用，其中[主题]替换为具体研究领域：

“请以‘实战型研究报道’风格，生成一份高事实性问答清单，围绕[主题]列出5个核心问题。每个答案必须包含具体数据、时间、地点、人物或机构名称，并引用至少一个可追溯的权威来源（如政府报告、学术论文、知名媒体一手采访）。答案避免主观评价，仅呈现经过交叉验证的事实。问题与答案之间用清晰序号分隔，每条答案控制在100-150字内。”
“针对以下事实陈述：[插入陈述]，生成3组‘提问-回答’对。回答需包含支持该陈述的具体证据（数字、案例、专家原话），并指明证据出处（如‘据X机构2023年报告’）。对于存在争议的部分，同时列出正反方事实依据，不做倾向性总结。”
“以问答形式复现一篇研究报道的关键发现。首先输出一个问题（如‘该研究的数据来源是什么？’），然后给出包含样本量、时间跨度、地理范围等细节的答案。所有数字用阿拉伯数字呈现，单位统一。答案末尾用括号注明来源缩写，例如（WRI,2024）。”

风格方向

客观冷静：不使用感叹号、情绪化形容词，全部基于陈述句
数据优先：优先使用百分比、增长率、绝对值等量化表达
权威引证：每个答案都应有明确的归属标识（机构、作者、文献）
简洁直接：问题不超过20字，答案不出现冗余铺垫，直接给出事实
结构化：采用“事实+来源”的两段式答法，必要时用分号分隔多个事实

构图建议
当将问答内容用于视觉呈现（如网页、信息图）时，参考以下布局：

左栏问题（加粗、深色、16px以上字体），右栏答案（常规字体，使用浅灰背景或左侧色条区分）
关键数字或年份单独用高亮色（如#E74C3C）显示，并加大字号
来源标注用浅色小字（#999）放在答案右下角，格式统一为“[来源: 机构, 年份]”
若有多组问答，使用卡片式排列，每张卡片上下留白15px，边界用1px细线区分
配图建议：纪实摄影、数据图表（柱状图/时间线）、文献截图局部，风格统一为低饱和度、高对比度，避免插画或抽象图形

细节强化

每个答案必须包含至少一个具体数字或明确时间点，禁止“很多”“部分”“近年”等模糊表述
对于存在数据分歧的问题，同时列出两个不同来源的数据对比，并注明差异原因（如统计口径不同）
使用“根据XX定义”“按照XX标准”等限定词，避免绝对化表述
人名、地名、机构名首次出现时使用全称，后续可用缩写，但需在首条答案末尾注明缩写对照表
涉及法律条文、政策文件时，附加条款编号或发布日期

使用建议

在生成前，优先整理一份“可信来源清单”，包括政府数据库、学术期刊DOI、一线媒体专访链接等，作为提示词中的隐式约束
若用于AI工具，可配合参数设置：温度0.1-0.3、top-p 0.8，减少生成随机性，强制保持事实一致性
对生成结果进行“事实核查三步骤”：第一步核对数字单位与计算逻辑；第二步搜索来源是否存在及是否被正确引用；第三步检查是否有遗漏重要背景信息
适用于从宏观（行业趋势）到微观（单一事件）的任意尺度，但每个问答集的问题数量建议控制在3-7个，避免信息过载
可进一步扩展为“多轮问答链”：在第一个问答基础上，针对答案中的关键点继续提问，形成递进式事实挖掘

AI提示词 Gemini

760 热度

汽车行业表格数据分析专业版提示词

这是一套专为汽车行业数据分析设计的提示词方案，定义专业角色与...

AI提示词汽车行业表格数据

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角色定义
在生成内容时，你应以汽车行业数据分析师的身份，面向内部决策层或客户，目标是从原始表格数据中提炼关键洞察，并以专业、清晰、可读性强的视觉形式呈现。这套提示词方案用于指导图像生成工具（如 Midjourney、Stable Diffusion）或数据可视化工具（如 Excel、Tableau 的风格化输出），确保产出内容符合汽车行业的严谨性与商务感。

适用场景

汽车品牌月度/季度销售报表中的表格展示（如车型销量、增长率、市场份额）
经销商库存分析表（如库存周转率、车型占比）
电动汽车与传统燃油车对比数据表（续航、价格、销量）
车企财务指标摘要表（营收、利润率、研发投入）
行业竞争格局排名表（品牌市占率、同比变化）

核心提示词
以下提示词可复制后直接用于图像生成或设计参考：

“汽车行业月度销售数据表格，行标签为车型（Model A / Model B / Model C），列包含：销量、环比增长率、市场份额、同比增长率，数值精确到一位小数，以千为单位显示”
“表格采用商务深蓝背景（#0B1D3A），表头字体白色加粗（Arial），数据单元格字体浅蓝色（#C8D6E5），关键数字使用亮橙色（#FF6B35）高亮，并添加向上/向下三角箭头表示趋势”
“网格线为极细白色虚线（0.5px, opacity 30%），表格外围有浅灰色边框，底部添加一行合计数据，字体稍大并加粗”
“数据旁嵌入迷你柱状图或小型折线图（单色，与整体配色协调），用于直观显示近三个月变化”

风格方向

专业商务风：深色主色调（深蓝/墨绿/黑金），高对比度，无多余装饰，强调数据优先
数据清晰感：字体无衬线（如 Helvetica、Roboto），行高适中，数值右对齐，表头居中
现代科技感：可加入微光效、渐变背景条、轻微阴影，营造“大屏驾驶舱”视觉效果
工业严谨：所有数字使用千分位分隔符，百分比带%符号，货币符号按实际场景（如$、￥）

构图建议

表格占据画面中央约70%面积，上方留出标题区（如“2025年Q1全球车型销量Top 10”）
标题区使用大号粗体（24-28pt），左下角可加注数据来源（如“数据来源：中国汽车工业协会”）
每列宽度按内容自适应：文本列宽度>数字列，数字列宽度统一，并设置最小宽度避免折行
首行固定（冻结窗格效果），表头与数据之间用加粗的分割线（1.5px）隔开
如果画面包含多个表格，采用左右分栏或上下叠放，用浅色背景区分区域

细节强化

条件格式：负增长率使用红色字体（#E74C3C）并加括号，正增长率使用绿色（#27AE60）并前置+号
数据标签：关键数值旁附加小型标签或标注（如“+12.5% vs 去年”），使用更小字号（10pt）且半透明
边框与对齐：所有单元格边框为0.75px实线（颜色#4A6B8A），数据纵向居中，横向右对齐；文本行左对齐
辅助元素：在表格右上角添加小图标（如箭头表示排序方向），或在某些行使用色块背景（如浅蓝/浅灰交替）提升辨识度
字体层次：标题>表头>数据>脚注，字号递减2pt，表头使用全大写或首字母大写

使用建议

如果用于图像生成，建议将“核心提示词”部分整体输入，并额外指定分辨率（如 1920×1080 或 1024×768）
若在数据可视化工具中复现，可将“风格方向”“构图建议”作为设计规范，预设颜色变量和单元格样式
对于实时仪表盘，推荐保留“细节强化”中的条件格式与趋势箭头，增强阅读效率
在多页报告中，保持与本套提示词一致的配色和字体家族，确保视觉统一
可根据实际数据量调整表格行数，避免信息过密；建议每页表格不超过12行，超出则分页或使用滚动条示意

AI提示词 Grok

703 热度

Web3项目实时热点解读高阶版提示词

面向Web3项目实时热点的高阶视觉解读方案，帮助创作者以专业分析...

AI提示词 Web3项目实时热点

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角色定义
你是一位Web3热点解读创意策划师，同时具备链上数据分析与视觉叙事能力。你的目标是将实时加密市场热点（如协议升级、TVL波动、治理提案、NFT蓝筹动态、新公链爆发等）转化为可直接用于图像生成的结构化提示词，产出的视觉作品既要有数据严谨感，又要有科技美学张力，适合用于社交媒体封面、研究报告配图或动态海报。

适用场景

Web3项目日报/周报关键事件配图
链上数据仪表盘的热力解读封面
社交媒体（X/Twitter、Discord）热点话题视觉化发布
DeFi、NFT、Layer2等赛道深度分析文章的标题图
实时追踪市场情绪与资金流向的叙事型信息图

核心提示词

数据网络景观：interconnected blockchain nodes, glowing data streams, real-time transaction flows, token symbols floating in 3D space, color gradients represent market sentiment (green=bullish, red=bearish), subtle grid of on-chain metrics like TVL, daily active addresses, gas price spike curve
热点爆发瞬间：central explosive point with radiating news headlines – “Protocol Upgrade”, “Whale Accumulation”, “Cross-chain Bridge Launch” – translucent data particles breaking outward, holographic price chart in background with sharp breakout pattern
叙事与情绪层：fragmented text snippets from Twitter/X trending topics, glowing hashtags, community emoji reactions (fire, rocket, chart up) embedded in a deep space-like void, with subtle lens flare and chromatic aberration
高阶细节：cinematic volumetric lighting, ultra-detailed metal texture on token icons, 8K resolution, ray-traced reflections on glassy data screens, minimal UI overlays showing ‘HOT’ indicator, animated pulse rings around key metrics

风格方向

Cyberpunk数据流：暗色背景，霓虹蓝绿与橙色高光，工业感电子界面，适合技术迭代类热点（如zkEVM上线）
极简科技杂志：背景留白，微距视角下的芯片纹理与金色数据点，适合机构级解构（如TVL突破历史高点）
科幻新闻直播间：全息投影框架，动态网格，主播视角的虚拟演播室，适合突发事件解读（如价格闪崩、治理攻击）
液态金属+玻璃质感：高反射材质包裹代币符号，背景为流动的波谱图，适合市场情绪类话题（如FOMO指数、恐慌贪婪指数）

构图建议

中心发散式：核心新闻标题置于画面中心，周围环绕链上数据仪表盘与代币图样，适合强调“突发事件”
对角线叙事：左下为冷数据（实时价格、成交量），右上为人文情绪（社区评论、情绪表情），用一条发光曲线连贯，适合“原因-结果”类解读
分层景深：前景为高亮关键词（如"Airdrop"），中景是项目Logo与生态图谱，远景为模糊的K线背景，适合深度分析封面
对称仪表盘：左右镜像展示“多头/空头”信号，中间悬浮实时TVL曲线，适合多空分歧类热点

细节强化

在关键数字上添加micro-texture（微文字纹理）增强信息密度，例如显示具体区块高度、合约地址片段
使用粒子系统表现“舆论热度”——热点词周围粒子密度越高代表讨论越激烈
在边缘区域加入半透明的去中心化节点拓扑图，暗示链网络的底层支撑
为价格曲线增加扫描线（scan lines）或实时闪烁的更新光标，模拟交易所动态
添加轻微的光晕（glow）和噪点（film grain），营造“从屏幕观察真实世界”的沉浸感

使用建议

将核心提示词中的元素（如“blockchain nodes”、“glowing data streams”）直接粘贴到Midjourney、DALL·E或Stable Diffusion中，并搭配对应风格描述词（如“–v 6.0”或“–ar 16:9”）
若需要连续系列，保持统一的配色系统和字体风格（推荐科技感无衬线字体如Inter、Space Grotesk）
结合具体热点时，替换提示词中的通用标签（如将“Protocol Upgrade”改为“EigenLayer Restaking Launch”），保留结构框架
在生图后，使用后期工具（如Photoshop、Figma）叠加真实的链上数据截图或新闻标题拼贴，提升可信度
适合作为视觉锚点配合短文案发布，建议画面中不要塞入过多文字，让核心热词成为视觉焦点

AI提示词 Chatgpt

244 热度

结构化客服中心简历优化润色提示词

为客服中心求职场景量身定制的简历优化提示词方案，帮你从“做了...

AI提示词客服中心简历优化

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角色定义
你是一位深耕客服行业的简历优化顾问，拥有5年以上人力资源与职业发展咨询经验。你的任务是帮助求职者把客服经历从“流水账”转变为“价值清单”，让HR一眼看到解决问题的能力和数据贡献。你输出的提示词可直接用于文本编辑、GPT对话或AI润色工具，实现精准的简历重构。

适用场景

在线客服、电话客服、售后专员、客服组长等岗位的简历从头编写或深度润色；
求职者希望突出“客户满意度提升”“问题解决效率”“沟通协调能力”等核心优势；
人力资源部门或猎头协助候选人优化简历中的客服板块；
AI辅助写作：直接粘贴提示词到ChatGPT、Kimi等工具，获得润色结果。

核心提示词

数据化成就描述：“将【XX】客服经历转化为，例如‘日均处理客户咨询量150+，一次性解决率从82%提升至94%’。”
动词开头+成果收尾：“使用‘主导’‘优化’‘搭建’‘协同’等强动词开头，每段工作经历至少包含1个可量化成果。”
分模块可套用模板：“针对客服中心简历，分别生成‘工作经历’‘核心技能’‘项目亮点’三个版本，每个版本不超过80字，语言风格偏专业但不过于冰冷。”
STAR法则改写：“梳理客服中最棘手的一次投诉处理，按Situation（高压场景）、Task（目标）、Action（关键步骤）、Result（客户好评/时长缩短）结构化重组。”
岗位匹配关键词植入：“在经历描述中自然嵌入‘同理心’‘抗压能力’‘标准话术库’‘工单流转’等行业高频词，确保通过ATS系统初筛。”

风格方向

专业务实型：多用“落地”“闭环”“SOP”等职场术语，语气冷静，适合大型客服中心或互联网大厂；
亲和沟通型：保留“耐心”“共情”“服务意识”等软性词汇，语气温和，适合服务导向型岗位；
进取突破型：强调“优化流程”“推动系统升级”“降低流失率”等业绩增长表达，适合管理岗或进阶岗位；
避免流水账式罗列，每段开头用一句总述概括核心价值。

构图建议

经历模块采用“总-分”结构：第一行写核心成就（如“年度满意度排名前5%”），后续用两个项目符号支撑细节；
技能区使用分类标签法：左侧列“沟通工具（CRM/工单系统）”＋右侧列“软技能（冲突化解/情绪管理）”，视觉平衡；
数据与结果单独成行：在简历左侧留白处或关键位置用色块/加粗突出数字，引导视线；
整体排版遵循“一页纸原则”，每段控制在3~4行以内，字号14pt以上保证可读性。

细节强化

量化颗粒度细化：不要只说“提高了效率”，具体到“平均通话时长从180秒降至135秒，效率提升25%”；
对比维度：加入“较团队平均水平”“较上期数据”“较同类岗位”等参照系，增强说服力；
动词库扩展：准备“重构话术体系”“搭建工单闭环”“跨部门联动”“推动自动化工具落地”等20个高频行动词；
场景化细节：例如“单日处理最高咨询量220通，保持零投诉”比“工作认真负责”更有冲击力；
成就公示：如果有“月度服务之星”“最佳解决问题能手”等荣誉，直接嵌入经历段首行。

使用建议

将“核心提示词”部分直接复制到AI对话工具中，一次只针对一个模块（如先润色工作经历）；
先调用“STAR法则改写”提示词获得骨架，再用“数据化成就描述”填充血肉；
润色完成后，手动检查是否每段都出现了至少一个数字或对比，否则重新调整；
建议搭配目标公司JD的关键词进行二次微调，将岗位职责中的术语融入经历中；
如果求职者有多段客服经历，优先选择与目标岗位最相关的2~3段进行精修，其余可简写或合并。

AI提示词 Qwen

286 热度

实战型海外招聘多语言客服回复提示词

这是一套专为海外招聘场景打造的多语言客服回复视觉提示词方案，...

AI提示词海外招聘多语言客服

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角色定义与任务定位
创作角色：海外招聘视觉策划师 / 多语言场景插画师任务定位：以“实战型海外招聘多语言客服”为核心主题，生成一组可直接用于图像生成的提示词，目标画面需展现客服同时处理中、英、西、阿等多语种客户咨询的实时工作场景，突出专业、高效、文化融合的招聘吸引力。

适用场景

海外招聘网站或猎头平台的Banner主视觉
多语言客服岗位的招聘海报、社交媒体宣传图
企业海外业务宣传册中“客服团队”模块的配图
AI训练数据中“多语言客服模拟”的参考图

核心提示词
（可直接复制使用，推荐配合Midjourney / DALL·E 3 / Stable Diffusion）

主Prompt：“Realistic office scene, overseas recruitment for multilingual customer service, five customer service agents seated in a row, each wearing a headset and typing on a dual-monitor setup. Each monitor displays a different chat interface: English, Spanish, Arabic, French, and Mandarin. Flags or cultural symbols (US flag, Spain flag, UAE emblem, French tricolor, Chinese lantern) subtly visible on desk. Warm professional lighting, modern open-plan office with glass walls, diversity in ethnicity and gender, focused expressions, glowing screens, soft bokeh background, photorealistic, 8K, --ar 16:9”
扩展词（可选组合）：“speech bubbles in multiple languages floating above monitors, real-time translation icons, keyboard with glowing keys, desk nameplates showing ‘Global Support Team’, customer satisfaction ratings on small dashboard, green status indicators”

风格方向

整体基调：专业、高效、包容，带有国际化企业的科技感与人文温度。
视觉风格：超写实摄影风（Hyper-realistic）或高级扁平插画（Flat Design + 3D点缀），推荐前者用于招聘海报以增强可信度。
色彩方向：主色为深海蓝(#1a3a5c) + 活力橙(#ff7b2b) 作为招聘品牌色；客服界面的聊天气泡采用柔和绿(#6fcf97)与白底；不同语言区域用各自国旗色做微边框点缀。
光影氛围：柔和顶光+屏幕冷白光反射在员工脸上，营造专注感；背景略微虚化突出人物互动。

构图建议

镜头角度：平视略微俯拍（eye-level + 5° down），展现五名客服并排而坐的纵深，同时让观众看清屏幕内容。
主体位置：中间一位客服（女性，亚洲面孔）正面面对镜头，两侧各两人呈45°侧脸，形成对称但微有变化的队列。
关键元素布局：每个屏幕占画面约15%面积，屏幕左下或右下用半透明标签标注“EN”、“ES”、“AR”等语言缩写；桌面放置印有“Global Reply”字样的马克杯或笔记本强化招聘主题。
前景/后景：前景可放一台无线键盘或咖啡杯，增加生活气息；后景为带世界地图的玻璃隔断，地图上用光点标出各时区。

细节强化

人物细节：不同肤色（白、黄、棕、黑）各一人，年龄24-40岁，发型各异，佩戴不同款式的耳机（有线/无线/头戴式），手指停留在键盘上或点击鼠标。
屏幕细节：显示真实感聊天界面——左侧客户头像+语言旗帜，右侧客服输入框，底部可见“快速回复模板”下拉菜单；阿拉伯语界面需显示从右向左的文字排版。
环境细节：桌面有荧光色便利贴（写着常用短语如“Thank you for waiting”），工位挡板上贴着团队合影或激励标语“Let’s connect the world”。
技术细节：手边有另一台手机或平板显示实时翻译工具界面（如Google Translate图标），强化“多语言”实战属性。

使用建议

提示词微调：若需要更偏插画风格，可将“photorealistic, 8K”替换为“vector illustration, flat design, bright colors, cartoon style”。
多版本产出：建议使用同一组Prompt但更改种子数(seed)生成3-5个变体，挑选构图和光影最佳的一张进行后期调色。
伦理与真实性：避免出现夸张表情或过度理想化的笑容，应保持专注微笑或专业中性表情，符合实际客服工作状态。
后续文案叠加：生成图片后，可在画面顶部或底部叠加招聘标语（如“Join Our Global Support Team – Speak the World”），字体建议用无衬线体（如Helvetica Now, Noto Sans CJK）。

AI提示词 Grok

942 热度

连锁零售热门问题FAQ清晰框架提示词

为您整理连锁零售行业热门问题FAQ的结构化提示词方案，助力高效生...

AI提示词连锁零售热门问题

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角色定义
请以连锁零售知识管理专家的身份执行本提示词方案。你的目标是为连锁零售企业设计一套条理清晰、层级分明的热门问题FAQ框架，既可用于内部员工快速查阅与培训，也可用于对外客户自助服务页面。你需要围绕商品咨询、门店服务、会员权益、售后处理等核心板块，构建便于检索和扩展的问答结构，确保每个问题标签准确、回答简洁且具备商业实用价值。

适用场景

连锁零售企业搭建官网/小程序客服FAQ栏目
店铺运营团队编写标准化应答手册（SOP）
新员工入职培训中的常见问题速查资料
营销/内容团队策划品牌知识类图文或短视频脚本
数据部门分析客户高频问题后，输出结构优化方案

核心提示词
以下提示词可直接复制用于AI生成或人工创作，请根据实际零售业态（超市、便利店、门店+线上）调整具体内容。

“生成连锁零售热门问题FAQ，按商品查询、到店服务、退换货政策、会员积分、支付方式、配送售后六大类组织。每个大类下细分3-5个子类，每个子类包含2-4个标准问答。问题需标注常用标签如：价保、缺货、赠品、积分兑换、退货时效。回答语言精简，每段不超过3句话。整体输出采用标题+列表结构。”
“为连锁零售品牌设计FAQ清晰框架，要求一级分类为‘购物前、购物中、购物后’，二级分类对应具体场景（如缺货查询、促销规则、退换流程）。每个问答附上一句‘适用门店类型’说明（如：社区店、旗舰店、线上线下同步）。最终输出一份可复用的模板，含分类编号和优先级标注（高频/低频）。”
“以表格思维构建连锁零售FAQ：第一层为问题类别，第二层为具体问题，第三层为回答要点（关键词+一句话解答+延伸链接）。示例：类别‘会员权益’→问题‘积分何时到账’→回答要点‘交易次日/满100元自动/可查询会员中心’。请给出3个完整示例，并说明框架的命名规则。”
“模拟客户视角，列出连锁零售最常遇到的10个‘卡点’问题，按情绪紧急程度排序（从高到低）。为每个问题设计标准回答，并补充沟通话术提示（如：安抚、解决、升级）。输出时用‘问题热度星级’（1-5星）标注。”
“针对连锁零售多品类特性，生成FAQ框架时在商品类增加‘品类关键词索引’，例如：生鲜→保鲜期/退换；日化→促销组合/试用；小家电→保修/安装。每个索引下关联2-3个常见问题。”

风格方向

结构化清晰：使用分层标题、编号或标签，让用户一眼看懂归属关系
专业可靠：采用行业术语（如SKU、SPU、价保周期、履约时效），避免口语化但不过度学术
用户友好：每个问题回答控制在50-80字内，关键数字或条件用加粗或括号突出，便于快速定位
场景适配：线上渠道（小程序/网页）风格偏简洁，线下培训手册风格偏详细补充规则说明

构图建议
本提示词主要用于文本框架生成，若需用于视觉配图或PPT排版，建议采用以下构图思路：

思维导图式布局：中心为“连锁零售FAQ”，向外辐射6-8个主分支（商品、门店、会员、售后、支付、配送），每个主分支再细化问题节点，节点旁可标注问题数量或热度
表格矩阵：横向为“问题类型”（如退换、价保、缺货），纵向为“门店类型”（直营、加盟、线上），交叉单元格内填写标准回答编号或关键词
层级卡片：每张卡片代表一个FAQ类别，卡片内用两列展示问题与答案摘要，卡片顶部用颜色区分紧急程度（红/黄/绿）
镜头/版式建议：若制作视频或图文，可采用“提问字幕+倒计时转场+答案逐条弹出”格式，字体选用无衬线体（如思源黑体），主色系使用品牌色搭配浅灰背景，提升信息可读性

细节强化

在问题描述中加入具体数据锚点：例如“退换货时效：7天无理由，特殊商品（内衣、食品）除外”“积分有效期：自然年结算，每年12月31日清零”
为每个常见问题附带例外规则：例如“缺货时支持预约到货提醒，但预售商品不适用”
补充升级处理路径：例如“若客户对回答不满意，可在第3步转人工客服，并提供工单编号”
加入标签体系：如 #高频问题 #售后流程 #合规提示，方便后续检索和过滤
强化多语言或方言适配：针对区域连锁零售，在回答中嵌入常见方言用语（粤语、四川话等）的对应标准答案

使用建议

将核心提示词复制到AI工具中生成初版框架，然后人工复核业务逻辑是否与门店实际政策一致
根据零售业态（超市、便利店、药房、家电）替换示例中的商品类别和具体规则
生成的FAQ框架可直接导入企业知识库系统（如Notion、语雀、飞书文档），或用于建立机器人客服意图训练数据
建议按季度更新“热门问题”列表，结合客服通话记录或在线聊天数据调整分类优先级
若用于对外展示（网站/小程序），可在每个回答末尾增加“了解更多”链接，跳转到详细政策页面，保持框架轻量

AI提示词 jimeng

305 热度

梦幻唯美城市街拍文生图创意提示词

这是一套专为“梦幻唯美城市街拍”设计的文生图提示词方案，由视...

AI提示词梦幻唯美城市街拍

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角色定义
角色：梦幻唯美城市街拍视觉创意总监
任务定位：为文生图工具定制一套可直接复用的提示词方案，目标是在保持城市街拍真实感的前提下，注入梦幻、唯美、浪漫的视觉语言，使输出图像同时具备“电影感”与“艺术感”，适合商业创意、社交媒体封面、概念艺术等场景。

适用场景

摄影风格参考图生成（用于实际拍摄前的情绪板）
AI绘画探索（Midjourney / Stable Diffusion / DALL-E 3）
品牌视觉物料（时尚、香水、旅行类海报）
个人创作练习（快速验证不同色彩与构图的组合效果）

核心提示词

主体：一位穿着飘逸长裙（白色/淡紫色/夜空蓝）的女性背影或侧影，手持透明雨伞或捧一束淡色花
场景：湿漉漉的雨后城市街道，路面积水反射霓虹灯光，街道两侧有暖黄色路灯与粉色/蓝色霓虹招牌
光线：混合光源——暖色路灯光晕 + 冷色霓虹泛光，形成温柔对比，避免直射硬光
氛围：轻微薄雾或蒸汽浮动，柔焦效果，浅景深，背景光斑散乱
完整提示词范例（中文，可直接复制）：梦幻唯美城市街拍，一位穿白色长裙的女性撑着透明雨伞站在湿漉漉的十字路口，雨后街道，霓虹灯与暖色路灯交织，地面积水倒映多彩灯光，柔焦镜头，浅景深，光晕弥漫，薄雾朦胧，电影感构图，细节精致，8K高分辨率

风格方向

梦幻印象派：柔化边缘、色彩朦胧、光晕扩散，类似印象派油画与街拍的混合
复古胶片感：轻微颗粒感、褪色阴影、高光偏暖，模拟胶片卷的暖调效果
柔光赛博朋克：保留霓虹蓝紫调但降低饱和度，增加磨砂质感，减弱机械感，强化梦幻氛围
电影叙事风：16:9画幅，前景虚化，主体位于黄金分割点，背景有流动的车辆光轨

构图建议

低角度仰拍：以积水倒影为前景，主体居于画面中上方，增强空间延伸感与神秘感
三分法偏移：将主体置于画面右侧或左侧三分之一处，另一侧留出霓虹招牌或光斑
框架构图：利用玻璃橱窗、雨伞边缘、路灯支架作为自然画框，增加层次
镜像对称：利用雨后地面的镜面反射，在画面中形成上下对称或局部倒影

细节强化

雨水与光晕：微距可见雨丝上的光点，距离镜头近处的雨滴形成虚化光球
玻璃与反射：商店玻璃门上倒映出对面霓虹灯的模糊轮廓，增加纵深信息
雾气与蒸汽：从井盖或排水口升起的轻薄蒸汽，在灯光下形成丝状光晕
材质纹理：柏油路面细腻的水膜反光，衣服面料的微光泽，头发上的细小水珠反光

使用建议

权重分配：在提示词中加强“梦幻”“柔焦”“光晕”等词汇的权重（如Midjourney中使用参数“--ar 16:9 --style expressive --iw 0.5 --v 6”）
Negative Prompt（避免项）：强烈阴影、高对比度、锐利边缘、过度饱和、过多行人或车辆
迭代流程：先以核心提示词生成初稿，再根据成片效果依次加入细节强化项（如先加“雨后街道”看倒影效果，再加“薄雾”看氛围）
跨工具适配：Stable Diffusion用户可搭配LoRA模型“film-grain”或“dreamy-background”增强效果

AI提示词 Gemini

671 热度

结构化合同文本长文档分析总结提示词

专为法律合规、合同管理及文本分析场景设计的提示词方案，帮助用...

AI提示词合同文本长文档分析

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角色定义
你是一名资深合同文本分析专家，具备法律文书结构化梳理与长文档信息抽取能力。你的任务是将冗长、复杂的合同文本转化为条理清晰、要素完整的结构化分析报告，重点突出权利义务、风险点与关键数据，确保结果可直接用于审查、谈判或归档。

适用场景

企业合同审查（采购、销售、合作、NDA等）
法律尽职调查中的合同文本批量分析
长文档总结与知识管理（合同库、知识图谱构建）
合同条款对比与版本差异分析

核心提示词
以下提示词可直接复制用于AI对话或工具输入，请根据具体合同调整占位符内容：

基础分析提示词：“请分析以下合同文本，按结构化框架输出：1. 合同基本信息（名称、双方主体、签署日期、有效期）；2. 核心条款摘要（定义、双方主要义务、付款条件、交付标准、违约责任、知识产权、保密、争议解决）；3. 风险标注（模糊条款、责任限制、自动续期、赔偿上限、异常期限）；4. 待确认事项（引用空白、附件缺失、数值待填）；5. 关键数据提取（金额、期限、通知方式、管辖法院）。”
长文档分段处理提示词：“此文本共计N页，请先按章节或逻辑段落分割，对每段执行上述分析，最后合并去重，生成完整结构化报告。”
风险优先提示词：“重点标出以下风险：单方解约条款、无限责任条款、管辖权不利约定、隐性收费、自动续约无通知。每项风险需附原文引用与解释。”

风格方向

专业严谨：使用法律行业标准术语（如“甲方的先决条件”“不可抗力除外”），避免口语化表达。
逻辑分层：输出采用分级标题与编号，如一级按模块（基本信息/条款摘要/风险），二级按条款类型。
客观中立：仅陈述事实与潜在法律后果，不添加主观价值判断。

构图建议

使用表格展示关键数据：例如“条款名称|原文摘要|风险等级|建议”三列表格。
对于长文档总结，采用“总-分-总”视觉结构：首段概括核心结论，中间分项展开，末尾列出待办事项清单。
若生成可视化图表，推荐树形结构展示条款层级，或用热力图标记风险密度。

细节强化

数字与日期：逐项核对合同中的所有金额（含货币单位）、期限（工作日/自然日）、生效/到期日、通知期限，形成单独的数据快照。
定义条款：提取所有“定义”部分的关键术语，确保后续引用一致。
交叉引用：注意条款间的相互引用（如“详见第X条”），在摘要中注明依赖关系。
修订标记：若为修订版，需标注新增、删除、修改内容（如红色删除线、蓝色新增）。

使用建议

输入前预处理：长文档建议先OCR并分段标记（如每页开头加段号），避免AI处理超长上下文丢失信息。
分步执行：先做分段分析，再合并去重，最后让AI生成总结性报告，而非一次性要求完整输出。
人工复核：重点核对金额、日期、签字页等机器易错部分，尤其关注扫描件中的模糊字符。
版本控制：如果有多份相关合同，将每份分析结果对比列出，使用“版本对比提示词”辅助差异分析。

AI提示词 Grok

817 热度

社媒社区事件时间线梳理专业版提示词

本提示词方案专为社交媒体分析师、社区运营和内容编辑设计，提供...

AI提示词社媒社区事件时间线

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角色定义
你是一名专注社媒舆情与社区事件的专业分析师，目标是将社交媒体上的碎片信息、用户讨论、官方回应按时间轴重新组织，生成一份逻辑清晰、信息密度高、便于传播的时间线梳理内容。你输出的不是普通新闻摘要，而是带有节点影响力评估、传播路径标记和舆论风向判断的专业事件档案，用于团队内部复盘、对外报告或信息图脚本交付。

适用场景

舆情部门对热搜事件进行快速结构化复盘
社区运营团队整理大型争议或活动爆发全流程
媒体编辑为深度报道准备事件脉络时间轴
品牌公关分析危机事件从发酵到消退的关键节点

核心提示词

以专业舆情分析师身份，按时间顺序梳理[事件名称]在社媒社区中的关键节点，包含首发帖文时间、讨论爆发时刻、官方/当事人首次回应、舆论反转点、后续退潮时间。每一条记录需标注：时间戳（精确到小时）、事件摘要（不超过50字）、来源平台（微博/小红书/抖音/论坛）、影响力等级（高/中/低）。
输出结构为纵向时间轴，每条节点前加分隔符“▎”，并整合节点间的因果关联（如“此条引发前一日讨论的二次发酵”）。最后附一段总结，标注三大关键转折点及其对舆论走向的作用。
语言风格要求：客观中性，避免情绪化措辞，但需明确标注“争议性内容”和“未经证实信息”。

风格方向

专业理性：用数据词（“转发量3万+”“话题阅读量破亿”）替代虚词（“大量”“很多”）。
时间优先：所有节点严格按时间排序，禁止倒叙或主观插叙。
可视化友好：文字描述中包含可转化为图标的关键词，如“首次回应”“引爆点”“澄清声明”“删帖事件”。

构图建议

若用于图形展示，推荐水平时间轴布局，以中线为轴，上方标注高影响力事件，下方标注普通节点。
节点用圆形图标区分类型：红色圆点（负面/争议）、绿色圆点（正面/回应）、灰色圆点（中性/信息扩散）。
节点之间用虚线连接，表示事件传播路径；在重要转折点处加注“传播加速器”小标签。
色彩建议：背景深灰或浅灰，时间线用亮色（如蓝或橙）突出主线，避免花哨。

细节强化

每个节点后附“信息溯源”备注段，标明原始帖子链接或截图来源（示例：微博@xxx 2025-03-15 14:32）。
加入“关联事件”字段，当后续节点与前序节点有直接引用关系时，用“← 引用自节点03”的格式表示。
对当事人删除帖文、账号禁言等操作单独标注为“平台干预”节点，并评估其对舆论冷却的影响时长。
若涉及多平台联动，在节点摘要后以[WB][XHS][B站]等缩写标记来源，便于视觉设计时使用。

使用建议

将上述核心提示词直接输入AI文本生成工具，得到初稿后人工核对时间准确性与影响力评级是否合理。
如需输出为信息图，将生成的文本节点按构图建议转化为设计稿中的时间轴元素，保留影响力等级和平台标记。
若用于报告，可删除“信息溯源”细节，保留核心摘要与总结段，使时间线更紧凑。
建议配合“事件全过程复盘”类标签使用，以提升内容在社媒监测工具中的匹配度。

AI提示词 DALL

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蒸汽波杂志封面视觉创意提示词

本方案为蒸汽波杂志封面视觉设计提供结构化提示词，从角色定位到...

AI提示词蒸汽波杂志封面视觉

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角色定义
以视觉创意策划师 / 封面设计师的身份，为文生图工具（如Midjourney、Stable Diffusion）编写精准提示词。目标是生成具有强烈蒸汽波美学的杂志封面视觉，融合复古互联网符号、90年代低保真质感与赛博未来感，直接用于设计参考或作品输出。

适用场景

电子音乐专辑封面、虚拟杂志创刊号、艺术节海报设计
社交媒体品牌头图、潮流服饰视觉概念图、游戏UI背景
需要怀旧与未来碰撞感的平面创意项目、数字拼贴艺术作品

核心提示词
可直接复制使用（中英混合，适配多数工具）：

经典蒸汽波：Vaporwave magazine cover, retro-futurism, neon pink and cyan gradient sky, Greek marble bust with CRT monitor overlay, checkered floor tiles in perspective, palm trees silhouette, Japanese kanji text “VAPORWAVE” in bold futuristic font, VHS scanlines, chromatic aberration, glitch artifacts, low quality synthetic texture, soft glow, cinematic lighting, 8k render, aspect ratio 3:4 --ar 3:4 --v 5.2
赛博朋克混合：Vaporwave meets cyberpunk, magazine cover, neon Tokyo street at night, holographic grid, chrome robot bust, geometric patterns, magenta and electric blue, dark background with neon reflections, depth of field, sharp contrast, 8k, editorial photography style --ar 3:4
低保真复古：Lo-fi vaporwave magazine cover, grain texture, faded colors, screen tearing, 1990s desktop interface elements, floppy disk icon, pixelated cloud, soft window light, dust particles, vintage paper texture, typography “DREAM” in Arial wide --ar 3:4

风格方向

经典蒸汽波：粉蓝渐变、希腊雕像、Windows98元素、日落棕榈树、网格地板、CRT色差
赛博朋克蒸汽波：霓虹灯管、全息投影、机械义体、城市雨夜、酸性绿与洋红
低保真怀旧：VHS噪点、扫描线、褪色胶片、磁带有磨损、字体加粗扁平、像素风图标
超现实抽象：漂浮石柱、无限循环模、液体金属光泽、莫比乌斯环结构、失真扭曲

构图建议

中心对称构图：主体（雕像/计算机/面部）置于正中，背景对称渐变，标题文字居中顶置，形成稳定有力的封面感
三分法则：主体放置在左侧或右侧三分之一处，右侧留白放置大号杂志标题；地平线位于下三分之一处
俯视视角：从上往下看网格地板，主体悬浮或躺卧，增强虚拟空间深度
前景框架：使用老式显示器边框、窗户、霓虹灯管作为前景，增加层次感和嵌入感

细节强化

材质感：加入纸张纹理、折痕、油墨扩散、封面粘胶痕迹，让画面像真实旧杂志扫描件
电子复古：CRT发光、像素锯齿、色差偏移（红/蓝错位）、扫描线密度约120线/英寸
光效：柔和的渐变光晕、太阳逆光、霓虹反射光斑、低频闪烁模拟
字体与图形：使用粗无衬线字体或日文字符，添加几何边框、条形码、定价标签（如$6.99）
色调控制：主色调为粉红（#FF69B4）、青蓝（#00FFFF）、紫罗兰（#8A2BE2），暗部偏灰绿

使用建议

在Midjourney中优先使用 --ar 3:4 或 --ar 4:5 以获得标准杂志竖版比例
若使用Stable Diffusion，可开启ADetailer插件修复面部，添加负向提示词：photorealistic, perfect quality, sharp, oversaturated, realistic face
生成后可叠加后期滤镜（如Glitch Studio、VHS Cam）进一步强化噪点与色差
可先生成主视觉，再单独用 style raw 或低CFG值（4-7）保留更多风格化特征
如需文字效果，建议在AI生成后手动添加排版文字，避免乱码或模糊