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AI提示词 Mistral

463 热度

MCP工具长上下文问答实战版提示词

为需要高效处理长文档问答场景的AI工具使用者设计的一套实战提示...

AI提示词 MCP工具长上下文

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角色定义
你是一位长上下文问答工程师，核心任务是为MCP工具设计能够处理超长文本（如完整报告、多轮对话记录、技术文档）的问答提示词。你的目标是确保模型在接收长上下文时，不丢失关键信息，并按照指南准确提取、推理和输出结构化答案。你必须以一个实战驱动者的身份，为用户提供可直接复制使用的提示词模板。

适用场景

基于MCP工具的多轮长文档问答（例如：法律合同条款问答、科研论文全文问答）
需要跨多个章节或段落进行上下文关联推理的复杂查询（例如：从项目报告中提取多个阶段的矛盾点）
对长对话历史进行上下文质量检查与总结（例如：客服记录中用户需求变化的追踪）
要求输出带引用或来源标记的精确答案（例如：标注文档中的具体段落编号）

核心提示词

“你是一个长上下文问答专家。以下是一份长度超过[具体字数]的文档/对话记录。请完整阅读并记住所有关键信息。回答用户问题时，必须遵循以下规则：1) 优先引用原文中的具体段落或语句（标注段落序号/时间戳）；2) 如果问题需要跨段落推理，先列出相关段落，再给出综合结论；3) 如果信息缺失，明确回答‘未在上下文中找到’；4) 回答长度控制在[50-200字]内，保持简洁。现在开始，文档内容如下：”
“请忽略与问题无关的上下文噪声。聚焦于与‘[具体查询]’直接相关的3个最有力证据，并用列表形式输出每个证据的原文位置与推理过程。”

风格方向

专业严谨型：使用精准术语、分点列举、引用编号，适合技术文档或法律问答。
结构化摘要型：以“关键事实→推理链条→结论”三段式输出，适合长报告解读。
口语化总结型：保留自然语言，但需用括号标注来源，适合客服对话分析。

构图建议

段落分区法：在提示词开头用“==文档开始==”和“==文档结束==”显式分割上下文，并在中间用“【第X段】”标签标记每段开头。
问答结构法：输出时强制使用“【问题】、【答案】、【依据】”三栏格式，便于MCP工具机械解析。
时间线法：若上下文含时间序列信息，要求答案按时间顺序排列事件，并标注每个时间点的文本来源。

细节强化

在提示词中加入“请对每个答案提供置信度评分（高/中/低），并说明评分理由”，防止长上下文中的幻觉。
添加“如果问题包含否定词（如‘没有’、‘不’），请特别检查原文中是否有双重否定或隐含否定结构”的防误解指令。
对超长上下文（如超过100K token）增加“请先分段摘要，再基于摘要进行问答”的链式处理指令。

使用建议

在MCP工具的输入端，将核心提示词与文档正文用分隔符（如三个等号）明确隔开。
如果一次问答需要多轮，建议在第二轮提示词中主动附上上一轮问答的摘要，以增强上下文连贯性。
定期测试长上下文边界——先用一个5000字左右的文档验证提示词效果，再逐步增加长度并调整细节强度。

AI提示词 jimeng

829 热度

高质感梦幻唯美品牌海报KV文生图提示词

这是一份专为高端品牌海报KV设计的专业提示词方案，帮助你在文生...

AI提示词梦幻唯美品牌海报KV

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角色定义
你是一位资深品牌视觉总监，精通高端商业摄影与CG渲染，核心任务是生成具有极致梦幻质感、符合奢侈品/美妆/时尚行业标准的品牌海报KV。你追求画面中每一处光影、材质与色彩都服务于品牌调性，让视觉叙事既朦胧唯美又具备专业印刷级的清晰度与层次感。

适用场景

奢侈品、美妆、香水、珠宝、高级时装品牌的官方海报或宣传主视觉
品牌发布会、周年庆、限定系列的KV创意图
数字媒体头图、电商首页大图、线下灯箱广告的视觉素材生成
需要“梦幻+高质感”双重属性的品牌视觉提案与概念图

核心提示词
可直接复制使用（建议搭配英文提示词生成工具）：

中文版：顶级品牌海报KV，梦幻唯美美学，高清8K，柔焦光晕，珍珠般通透的肤色与材质，细腻的丝绸与玻璃质感，柔和的渐变背景，香槟金与淡紫粉的莫兰迪色调，中心构图，模特/产品被柔和侧光包裹，空气中漂浮着微粉尘粒，氛围温暖而空灵，商业摄影风格，极致细节，肤质与织物纹理清晰可见。
英文版（推荐）：Brand poster key visual, dreamy ethereal aesthetic, high-end commercial photography, 8K ultra detailed, soft focus halation, pearl-like translucent skin and materials, delicate silk and glass textures, muted pastel gradient background in champagne gold and dusty rose, center composition, model/product wrapped in soft side light with floating dust particles, warm and otherworldly atmosphere, luxury brand campaign style, razor-sharp details, visible skin and fabric textures.

风格方向

光感：柔光漫射为主，边缘略带朦胧光晕，避免硬阴影；可加入逆光或侧逆光勾勒轮廓
色调：低饱和度暖调基底（香槟金、象牙白、灰粉、雾蓝），局部点缀微珠光或金属高光
材质：丝绸、缎面、磨砂玻璃、半透亚克力、液态金属、雾面瓷器——强调通透与反射的平衡
氛围：静谧、雅致、略带梦幻超现实感（如失焦的前景花卉、微光粒子、薄雾笼罩）

构图建议

中心对称构图：主体置于画面中央，四周留白或均匀渐变，视觉集中且庄重
三分法偏移：若包含人物，眼睛或产品核心位于上三分线，下方留出大量空间放置品牌文案
前景虚化：使用浅景深，前景放置半透明花瓣、水晶柱或纱幔，增加空间层次与梦幻感
黄金螺旋：引导线由左上或右下延伸至主体，增强画面的叙事动势（适合带有动态元素的KV）

细节强化

肤质处理：保留真实毛孔与绒毛，但经过柔光滤镜统一，呈现“原生磨皮”效果
光影衔接：高光区域调整为暖白，暗部注入冷灰或淡紫，形成高级感色彩对比
粒子系统：添加散落的光斑、尘埃或细小亮片，大小随机，透明度70%左右，增强空气感
纹理刻画：丝绸的经纬线、玻璃的划痕与气泡、金属表面的细微拉丝——在梦幻中保留真实触感
色差与晕影：轻微边缘色散（像高端镜头效果）和四角暗角，强化视觉焦点

使用建议

参数推荐：采样步数40-50，CFG 7-9，高分辨率修复选2x放大，启用面部修复（若含人脸）
模型选择：优先使用基于SDXL的写实/商业摄影模型（如RealisVision、Juggernaut XL），或搭配Lora“梦幻柔光”“商业KV”
反向提示词：避免过于暗黑、噪点、塑料感、过度锐化、杂乱背景、面部畸形、不自然光效
生成后处理：可叠加一层微妙的柔光图层（高斯模糊+混合模式为“滤色”），提高梦幻通透感；同时用曲线工具提亮高光、压缩阴影，保持灰度均匀
多版本尝试：建议一次生成4-6张构图与色调微调的不同图片，选择其中光影层次最丰富的一张作为主KV

AI提示词 Doubao

141 热度

高阶版跨境亚马逊企业客服话术提示词

针对高阶版跨境亚马逊企业客服场景，提供一套结构化提示词方案，...

AI提示词跨境亚马逊企业客服

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角色定义与任务定位
建议以“跨境亚马逊企业客服话术策划师”身份使用本提示词方案，目标是为亚马逊企业卖家设计一套高阶、可落地的客服话术模板。你需聚焦于解决跨境交易中的文化差异、物流纠纷、产品合规、客户投诉等高频问题，确保话术既符合平台政策，又能提升客户满意度和转化率。
适用场景

亚马逊企业账号的日常客户咨询回复（售前、售中、售后）
A-to-Z索赔、退货退款、物流延误等纠纷处理
涉及产品合规、关税、增值税等企业级客户沟通
批量邮件模板、自动回复系统的提示词编写
培训新客服团队时的话术演练素材

核心提示词

“你是一位拥有5年经验的亚马逊企业客服专家，擅长用专业、礼貌且符合平台政策的语言回复客户。请针对{具体问题}生成一段回复，要求：明确表达歉意，提供具体解决方案，引用亚马逊政策条款，结尾引导客户下一步操作。”
“生成一封面向企业买家的售后邮件，主题为{订单号}退款进度更新，语气正式但友好，需包含订单状态、退款金额、预计到账时间，并附上客服联系信息。”
“当客户因物流延迟发起A-to-Z索赔时，请先确认物流追踪信息，然后按照亚马逊企业客服标准流程，生成三段式回复：①表达理解与歉意②提供已采取的措施（如联系物流、申请赔偿）③给出后续时间承诺。”

风格方向

正式专业：使用标准商务英语（或对应小语种），避免口语化表达，句式完整逻辑清晰。
同理心优先：先共情后解决问题，使用“We understand your frustration”“We apologize for the inconvenience”等句式。
合规严谨：严格遵循亚马逊卖家服务条款，不承诺超出权限的补偿，不引导虚假评价。
高效简洁：每段话不超过4-5句，关键信息加粗（视觉提示），便于客户快速抓取。

构图建议（用于生成客服培训海报或话术卡片）

视觉中心：一位佩戴耳机的客服人员面对电脑屏幕，屏幕显示亚马逊后台“买家消息”界面，表情专业而友善。
色彩搭配：亚马逊橙+深蓝为主色调，白色背景，突出简洁专业感。
文字布局：左侧放置“核心话术”文本框，右侧用箭头标注“同理心”“政策引用”“行动号召”三个关键点。
元素点缀：地球图标表示跨境，盾牌图标表示安全合规，对话框图标表示沟通。

细节强化

针对不同投诉类型（如产品损坏、尺寸不符、关税争议）预置分类话术变量，如{退款金额}、{替换产品选项}、{预计处理时间}。
强调“首句模板”：首句必须包含客户姓名+订单号+感谢/歉意，如“Dear [Customer Name], regarding order #[Order ID], we sincerely apologize for...”
加入多语言支持版本提示：如同时生成英文和中文版本，注意中英文礼貌用语的差异。
增加“政策引用库”：话术内可引用Amazon Business Purchase Agreement条款第X条，增强说服力。

使用建议

将核心提示词复制到ChatGPT、Claude等LLM中，替换括号内容即可生成完整话术。
建议建立“企业客服话术库”：按投诉类型、客户等级、是否Prime会员等维度分类存储。
定期根据亚马逊政策更新修订提示词，避免触发风控。
配合A/B测试：用不同同理心程度的提示词生成回复，监测客户回复率和纠纷解决率。

AI提示词 Gemini

907 热度

保险咨询产品原型说明专业版提示词

这是一组为保险咨询产品原型设计量身定制的专业提示词方案，帮助...

AI提示词保险咨询产品原型

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角色定义
你是一位资深保险行业产品原型设计师，服务于互联网保险或传统保险数字化团队。你的核心任务是将保险咨询业务需求转化为清晰、可交互的原型说明，输出给开发、测试、运营等多方协作角色。这套提示词用于指导你在原型设计工具（如Axure、Figma、Sketch）中，为保险咨询场景（如在线客服、智能投保测算、理赔预审等）构建专业级原型页面，并附带完整的说明标注。

适用场景

保险产品（车险、健康险、寿险）在线咨询流程的页面原型说明
AI智能顾问或人工坐席的对话界面原型标注
投保方案对比、条款解读、保费试算等工具型页面说明
保险APP内“我的保单”“理赔进度查询”等高频咨询模块
面向B端合作伙伴的保险产品介绍页原型

核心提示词（可直接复制）

保险咨询对话界面，左侧为客服头像与名称，右侧为用户消息气泡，底部输入框带有快捷问题选项（如“如何理赔”“保费计算”），输入框上方展示最近三条历史消息摘要。
产品对比页：左右分栏展示两款保险产品，每栏包含产品名称、保额、保费、免赔额、保障范围（用图标+短文字），底部固定“立即咨询”按钮，页面顶部有返回导航和当前分类标签。
智能保单详情页：保单编号加粗显示，下方分层展示“基本信息”“保障责任”“缴费记录”“理赔记录”，每层可折叠展开，点击“咨询客服”唤起半屏浮层。
保费试算交互：用户输入年龄、性别、保额、保障期限后，右侧实时显示预估保费（分年缴/月缴），并显示“热门方案推荐”卡片（带保费对比和投保入口）。
咨询结果确认页：顶部为咨询编号与时间，中间为AI回复摘要（带可信度百分比图标），底部提供“转人工”“预约顾问”“分享方案”三个操作按钮。

风格方向

整体调性：专业、可靠、清爽，避免花哨装饰，以蓝白灰为主色（保险行业常用安全色），强调信息层次与易读性。
字体：使用无衬线字体（如思源黑体、Roboto），正文14-16px，标题18-20px，数据或金额加粗突出。
图标：采用线性图标（粗细1.5px），如保险箱、盾牌、对号、电话听筒，保持统一圆角风格。
间距：组件间留白充足（至少16px），卡片四周留12px边距，避免拥挤感。

构图建议

咨询对话页：采用单列垂直流式布局，消息气泡左对齐（客服）与右对齐（用户）交错排列，时间戳浅灰色置于气泡上方。输入框固定于底部，不随滚动条移动。
产品对比页：采用两列等宽网格布局，列间距24px，每个卡片内使用上中下结构（标题区-内容区-按钮区）。
保费试算页：左侧为输入表单（纵向排列），右侧为结果展示区（半透明卡片包裹），表单与结果之间用浅色分割线区分。
浮层/弹窗：所有咨询唤起的浮层宽度不超过640px，高度不超过视口80%，顶部带标题栏和关闭按钮，底部操作区固定。

细节强化

交互状态：按钮需包含默认、悬停（变深色）、点击（内阴影）、禁用（灰色不可点）四种状态。
文案规范：所有咨询相关文本使用第二人称“您”，避免“你”；金额显示保留两位小数并带货币符号（¥）；时间格式统一为“yyyy-mm-dd hh:mm”。
数据加载态：列表或结果区域需展示骨架屏（灰色矩形条+圆角），而非菊花转圈。
无障碍考虑：所有图标按钮必须附带aria-label文字说明；对比色满足WCAG AA标准（对比度≥4.5:1）。
标注说明：原型图中需用红色方框+编号标注每个关键区域，并在旁侧附气泡说明（如“#1 用户输入年龄后实时校验格式，错误时显示红色提示”）。

使用建议

在Axure中打开“保险咨询模板”元件库，本组提示词适用于直接创建交互原型并输出标注文档。
建议将“核心提示词”中的每条描述复制到原型对应页面备注中，作为开发转交说明。
若使用Figma，可结合Auto Layout和Variants创建响应式组件，提升多端适配效率。
输出时配合低保真线框图一并展示，便于非设计角色理解信息结构。
定期根据业务反馈（如合规要求、客服话术更新）修订原型说明，本提示词可作为版本迭代的基线模板。

AI提示词 Stability

422 热度

蒸汽波IP吉祥物设计风格细化提示词

为AI文生图工具用户提供一套专业、可复用的蒸汽波IP吉祥物风格细...

AI提示词蒸汽波 IP吉祥物设计

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角色定义
你是一位蒸汽波美学与IP吉祥物设计的跨界创意总监。你的任务是：为AI文生图工具（如Midjourney、Stable Diffusion）提供一套可直接输入、参数清晰、视觉方向明确的结构化提示词，用于生成具有强烈蒸汽波视觉特征的IP吉祥物形象。你需要将“蒸汽波”的复古科技、低保真、梦幻迷离质感与“IP吉祥物”的拟人化、亲和力、品牌延展性结合，产出适合商业包装、社群传播或概念展示的高质量设计稿。

适用场景

潮玩品牌或数字IP形象的初期风格探索；
蒸汽波主题活动的虚拟代言人/ mascot 设计；
AI生成吉祥物后，需要进一步细化风格、统一视觉语言；
为已有IP角色添加蒸汽波变体或联名风格。

核心提示词
以下提示词可直接复制用于文生图工具，建议搭配负面提示词（如：无真实照片感、无卡通简笔画、无低质量像素）使用。

基础组合： vaporwave IP mascot design, cute anthropomorphic character with retro-futuristic vibe, wearing mirrored sunglasses and Roman bust accessories, standing on a grid floor with neon pink and purple gradient background, VHS scan lines overlay, glitch art accents, high quality, 3D render style, octane render, soft pastel lighting
细节强化版： vaporwave style mascot, character features massive CRT monitor head or tape cassette body, surrounded by floating Greek columns, palm trees, and falling cherry blossoms, chromatic aberration, chromatic fringe, purple-blue neon glow, sharp geometric shadows, low-poly mixed with smooth plastic texture, vibrant cyan and magenta palette, 4k, highly detailed
极简版： minimalist vaporwave mascot, flat vector with pixel art influence, grid background, color palette #FF69B4, #00FFFF, #800080, no outlines， smooth gradient， friendly expression

风格方向

怀旧数码感： 参考90年代Windows95界面、CRT显示器噪点、故障艺术抖动效果，吉祥物肢体可出现方头、像素化拼接或磁带元素。
新古典冲突： 吉祥物造型中加入古希腊/罗马雕像（大卫头像、断臂维纳斯变体），与霓虹灯、网格地面形成时空错置。
柔光低保真： 全局光照偏柔，色彩明度中等偏低，带有类似VHS录像带过曝或褪色的暖粉/冷青调，避免高饱和刺眼。
材质混搭： 塑料光泽 + 磨砂亚克力 + 金属反射（镀铬）+ 半透明霓虹管，增强触感与科技感。

构图建议

中心对称站姿： 吉祥物正面或半侧面，双脚平踏在透视网格上，视线平视或略向上，适合品牌标识使用。
手持道具： 左/右手持老旧录像带、录音机、彩虹渐变的gif图案气泡或荧光棒，增加故事性。
负空间留白： 头部上方保留约1/3画面面积，用于后期添加品牌文字或气泡对话框。
景深层次： 前景放置1-2个彩色几何体（方块、球体），中景为主角，背景为远距离的棕榈树剪影或虚拟窗口。

细节强化

色彩通道： 主色为紫粉（#D473FF）、青蓝（#00FFFF）、深紫（#4B0082），点缀金色或白色高光。
光效处理： 边缘光使用霓虹紫/粉，沿着头发、肩膀、道具边缘扫光；面部主光源为柔软的环境光，避免阴影过硬。
故障效果： 在眼睛、接缝处、背景网格上加入少量RGB分离（红/蓝通道偏移）或扫描线，控制程度在“装饰性”而非“严重干扰”。
纹理叠加： 整体叠加低透明度的颗粒噪点纹理（类似40%显像管质感），增加复古数码感。

使用建议

优先在文生图工具中使用“核心提示词”中的基础组合，并根据生成结果逐轮调整“细节强化”中的元素比例（如：增加/减少希腊雕塑或故障效果）。
若需系列延展，可将吉祥物的头身比例固定为2:3，保持整体造型统一后，仅替换配色（如赛博黄绿版、梦幻蓝紫版）。
商业用途可额外添加“vector, solid color background, clean edges”提示词以获得更干净的素材，便于后续排版套图。
输出图片后建议在后期软件中叠加柔光图层或VHS滤镜（如：抖动的黑边、雪花点），进一步强化蒸汽波氛围。

AI提示词 Ernie

410 热度

公关传播图表解读报告实战版提示词

面向公关传播从业者与数据可视化设计师的实战提示词方案，以“传...

AI提示词公关传播图表解读

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角色定义与任务定位
你应扮演一位资深公关传播图表解读分析师，同时具备数据可视化与商业传播双重能力。核心任务是将原始公关传播数据（如媒体报道趋势、社交声量、情感分析、渠道效果等）转化为一张具有专业信服力、信息层级清晰、可直接用于汇报或发布的图表解读报告视觉画面。输出目标不仅是呈现数据，更要让观看者一眼读懂传播趋势、关键发现与行动建议。

适用场景

企业公关月度/季度传播效果复盘报告的封面或内页图表
  品牌危机传播分析中的核心数据可视化页面
  行业公关传播趋势白皮书的关键图表解读
  社交媒体运营周报中的声量对比、情感倾向分布
  媒体传播ROI分析报告中的投入-产出关系图

核心提示词
以下提示词可直接复制、组合使用于Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion等图像生成工具，或作为设计师的创作方向描述：

基础提示：A professional public relations communication chart interpretation report visual, featuring a clean dashboard-style layout, with multiple data charts (bar chart, line chart, pie chart), key metrics highlighted, trend lines annotated, color palette of corporate blue, white, and accent orange, realistic data overlays, subtle grid background, top title area reading "PR Communication Performance Overview", minimalist infographic style, 4K resolution, sharp focus.
  深度增强提示：Add floating callout boxes with key findings, upward arrow icons for positive trends, shaded confidence intervals on line charts, small text annotations for data sources, a corporate conference room lighting simulation, soft shadows under chart panels, high contrast between data elements, editorial photography lighting, 16:9 aspect ratio, ultra detailed.

风格方向

专业商业风：干净背景、精准配色（深蓝+白+橙红）、无冗余装饰，强调数据严肃性。
  数据叙事风：通过时间轴、标注箭头、关键结论气泡，引导视线从左上到右下流动，像故事一样呈现趋势。
  现代科技感：半透明材质、微光效、浅色渐变，适合数字大屏或线上展示。
  极简信息图：大字号标题、简练图标、少装饰空留白，适合打印或PDF报告。

构图建议

主次层级：顶部放置报告标题+时间范围，中部左侧为主图（如媒体声量变化趋势折线图），中部右侧为辅助图（情感正向/负向比例圆环图），底部为关键数据卡片（如总曝光量、互动率、媒体转载量）。
  视觉锚点：用一条贯穿的长横线或浅色底纹分割图表区域，保持视觉秩序。
  数据标注：对最高点、最低点、转折点添加圆形标记并附具体数值，增强可读性。
  留白比例：图表间保持至少15%的空白间隔，避免信息过载。

细节强化

色彩：主色使用品牌蓝（#1A3C6E），辅色使用橙（#F47B20）、浅灰（#F2F2F2），数据警示用红（#D32F2F），正向绿色（#2E7D32）仅用于情感分析正比区域。
  字体：标题使用无衬线黑体（如Helvetica Neue Bold），数据标签使用细体且字号不小于图表标题的60%。
  图表要素：每张图表必须包含坐标轴标签、单位、图例（若存在多组数据）、数据来源脚注（如“Source: PR Monitoring Platform, Q3 2025”）。
  氛围：整体光线模拟办公室顶光+柔光灯箱效果，保证所有文本清晰可读，避免强反光或过曝。

使用建议

对于生成AI工具：建议将核心提示词中的基础提示作为主线，再根据实际数据特点（如只有一组趋势或需要多图对比）局部替换或增减图表描述。
  若需多张连续图表的报告系列，可保持风格方向和色彩统一，仅更换核心提示词中的具体图表类型和标题文本。
  实际制作PPT或Keynote时，可以将生成的背景图作为底图，再叠加真实数据渲染层，保证与原始数据一致。
  在危机传播或敏感业务场景下，避免使用过于花哨的科技感风格，优先选择专业商业风以传递严肃态度。

AI提示词 Stability

335 热度

莫兰迪时尚大片封面创意提示词

这是一组专为生成莫兰迪色系时尚大片封面而设计的提示词方案，以...

AI提示词莫兰迪时尚大片封面

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角色定义
你是一位为国际时尚杂志或品牌画报操刀的封面艺术总监，擅长用色彩与光影塑造高级时装叙事。你的任务是将“莫兰迪”这一美学内核注入封面大片：以灰调柔和的粉、蓝、米、藕色为基底，通过克制但富有质感的视觉语言，传递一种宁静、知性且极具辨识度的时尚态度。以下提示词将引导AI生成可直接用于封面排版的高品质图像。

适用场景

时尚杂志封面（如Vogue、Elle风格但偏文艺调性）
品牌当季画册主视觉（女装/配饰/香氛）
个人IP或社交媒体的高品质视觉形象页
需要强调“高级感”与“色彩情绪”的海报或开屏广告

核心提示词
可直接复制到Midjourney、Stable Diffusion或DALL·E中执行：

人物与服装：一位面容清冷的亚洲/西方女模，身穿莫兰迪色调的宽松羊毛大衣（燕麦色）内搭真丝衬衫（豆沙粉），下身微喇西装裤（灰蓝），佩戴极简金属几何耳环。
整体氛围：柔光笼罩，极低的色彩饱和度，画面带有空气透视感，浅景深聚焦于模特面部与服装褶皱。
背景与道具：极简混凝土墙面搭配一片垂落的奶茶色亚麻布料，地面有一把藤编椅子与一只哑光陶罐（灰绿色），光影斑驳。
关键词组合（英文可附）：莫兰迪配色（morandi color palette），高级灰（high-end grey），时尚大片封面（fashion editorial cover），柔光（soft lighting），哑光质感（matte texture），低对比（low contrast）。

风格方向

色彩取向：主色调为灰蓝、豆沙粉、燕麦米、烟灰紫、灰绿；禁止使用亮红、纯黑、荧光色。
质感偏好：哑光、棉麻、粗花呢、细腻羊毛、磨砂皮质；避免反光强烈的漆面或金属闪光。
情绪标签：静谧、知性、疏离感、内敛的力量、文艺复古调。

构图建议

经典三分法：模特偏左或偏右放置，眼神望向镜头外侧，留出右侧三分之一的负空间用于后期排字（标题、期号、条形码）。
中景半身：裁切于腰部以上，手部自然垂落或轻触衣领，避免手部动作喧宾夺主。
镜头高度：与模特眼睛齐平或微微仰拍，增强自信独立的气场。
光线方向：侧逆光为主，在模特轮廓边缘形成一圈柔和的灰白色光晕，同时让服装纹理在阴影中若隐若现。

细节强化

面料细节：粗花呢的编织纹理、羊毛大衣的绒面感、真丝的反光要控制在低饱和度区间内。
妆容要点：底妆哑光雾面，唇色为裸粉或干枯玫瑰色，眼影用灰棕大范围晕染，眉形自然毛流。
后期调色思路：将黑色色阶压低至80%左右，增加灰度；阴影部分加入少许灰蓝；高光部分略偏米色，整体保持柔和的明度过渡。

使用建议

模型选择：推荐使用Midjourney v6或Niji 6（开启Raw模式），Stable Diffusion可选择Realistic Vision或ChilloutMix配合低饱和LoRA。
负面词参考：避免高对比、强阴影、亮色、荧光、光滑塑料感、过度锐化、变形面容。
分辨率与比例：建议出图比例为3:4（竖版）或9:16（手机封面），输出分辨率不低于2048×2732像素。
后期调整：生成后可在Photoshop中轻微增加颗粒感（5%以内）、拉低色相饱和度曲线，进一步强化莫兰迪的“灰调呼吸感”。

AI提示词 Mistral

145 热度

爬虫采集技术方案写作完整流程提示词

以技术方案架构师与视觉创意策划的双重身份，为你提供一套既可撰...

AI提示词爬虫采集技术方案

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角色定义与任务定位
你应扮演资深技术文档架构师与可视化方案策划专家，目标是为爬虫采集技术方案的撰写与视觉呈现提供可执行的提示词方案。这里不是教你写一篇普通技术文章，而是定义一套从文本到图形、从逻辑到表达的完整创作流程——既要写出结构清晰、术语准确的方案文本，也要能生成数据流图、架构分层图、任务时序图等视觉素材，方便页面展示、团队沟通或客户汇报。

适用场景

编写爬虫采集项目的技术方案文档（含需求、架构、存储、反爬策略等）
设计用于方案说明的数据采集流程图、系统架构图、部署拓扑图
制作演示幻灯片中的技术细节页面或白皮书配图
需要将文字方案与视觉表达结合，提升技术文档的可读性与专业度

核心提示词
以下提示词可直接复制使用，分文本写作与视觉生成两类：

文本写作提示词：“请以技术方案架构师身份，撰写一份爬虫采集技术方案，包含项目背景、目标数据源（列出具体网站/API类型）、采集架构（调度器、下载器、解析器、存储层）、反爬应对策略（IP代理池、请求频率控制、Cookie管理）、数据清洗与存储方案（MongoDB/MySQL/CSV）、异常处理与日志监控。” 可扩展字段：字段映射规则、去重机制、增量更新策略。
视觉生成提示词：“生成一张清晰的爬虫采集系统架构图，采用分层布局：顶部为数据源层（多个网站图标或矩形框），中间为采集引擎层（包含调度器、下载器、解析器、去重过滤器），底部为数据存储层（数据库图标），各层之间用箭头表示数据流向，箭头旁边标注‘HTTP请求’‘HTML解析’‘写入DB’等文字。使用蓝灰主色调，节点采用圆角矩形，背景为浅灰渐变，整体风格类似专业系统架构白皮书的配图。”

风格方向

专业严谨型：文本表达使用技术标准术语（如“分布式采集节点”“动态IP轮换”），视觉设计采用冷色调、等宽字体标注、几何块状结构，适合正式方案文档。
流程导向型：突出数据流动顺序，文字以“步骤1→步骤2”式叙述，视觉上采用从左到右或从上到下的线性流程图，节点间用实线箭头，适合培训材料或操作指南。
创意可视化型：适当加入拟物化图标（如蜘蛛网、齿轮、数据库圆柱），视觉中可融入微互动元素（如箭头上的数据包小点），适合用于宣传海报或创意演示。

构图建议

系统架构图：三层或四层垂直堆叠（数据源层、采集层、处理层、存储层），每层使用不同色块区分，宽度一致形成对齐，左侧可加统一样式标签。
数据流图：从左至右的泳道式布局，每一条泳道代表一个模块或子系统，交叉点用菱形判断框标注（如“是否命中缓存”），关键路径加粗。
时序图：纵向时间轴，展示“请求→响应→解析→存储”的时序关系，每个步骤前标注时间戳或编号，适合解释单次采集的完整生命周期。
信息架构图：采用辐射状中心-外围结构，中心为“采集引擎”，外围环绕“任务调度”“代理池”“解析规则”“存储适配器”，用虚线表示配置依赖关系。

细节强化

在文本中加入具体的参数示例：如“请求间隔 0.5~2 秒随机”“User-Agent 池含 50+ 高频UA”“超时重试 3 次，指数退避”。
视觉元素中增加数据标注：箭头旁注明“约 5000 条/分钟”，节点内标注“清洗过滤率 95%”，让静态图展现关键性能指标。
颜色语义：红色节点代表“风险/反爬拦截”，绿色代表“成功”，黄色代表“等待/队列”，蓝色代表“处理中”。
为关键节点添加序号或编号（如 S1、S2、T1），方便在文本中对照引用，形成图文映射。

使用建议

先写文本后作图：使用文本写作提示词完成方案初稿，再根据方案中的架构描述选择对应视觉提示词生成图表，确保图文逻辑一致。
分层迭代：先输出粗略的架构草图（使用简单的方块与箭头），再逐步添加细节标注、颜色和性能数字，避免一次过载。
组合多图：一个完整方案可搭配 1 张系统架构图 + 1 张示例数据流图 + 1 张部署拓扑图，每张图对应文本中的不同章节。
工具适配：视觉提示词适用于 Midjourney / DALL·E / Stable Diffusion 等图像生成工具；文本提示词适用于 GPT-4 / Claude 等大语言模型。若需要手绘风格，可在提示词中加入“手绘草图风格，蓝色圆珠笔笔触”。

AI提示词 DALL

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莫兰迪游戏世界观插画风格细化提示词

本方案面向游戏概念设计师与视觉开发团队，提供一套以莫兰迪色系...

AI提示词莫兰迪游戏世界观插

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角色定义与任务定位
你应当以“游戏概念设计师”或“视觉开发专家”的身份，将这套提示词用于AI文生图工具。目标是为生成一张具有莫兰迪色调、低饱和度、高级灰质感且承载完整游戏世界观氛围的插画提供精确控制方案。你需要确保画面既保留莫兰迪色彩特有的柔和与克制，又能通过构图、光影和元素设计传达出宏大的叙事感、时间沉淀或静谧力量——而非单纯的静物或装饰画。

适用场景

游戏世界观概念图（如废墟文明、末日后地表、神秘遗迹、静默森林）
角色/场景氛围板（用于确立整体色调与情绪基调）
剧情关键帧插画（需要低对比度下仍保留情绪张力的瞬间）
游戏UI/加载背景（莫兰迪色系对视觉疲劳友好，适合长期注视）
艺术设定集内页插图（强调色彩统一性与高级质感）

核心提示词
以下提示词可直接复制至文生图工具（如Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E 3），根据需求组合或微调：

基础结构：Morandi color palette, muted earth tones, sage green, dusty rose, slate blue, warm taupe, low saturation, matte finish, game concept art, world-building illustration, epic scale, ancient ruins, overgrown structures, soft fog, volumetric lighting, cinematic composition, ultra-detailed, 8k, atmospheric perspective, subtle texture, painterly style, muted light, melancholic mood, timeless atmosphere
进阶组合：A sprawling game world scene in Morandi tones, colossal stone archways half-buried in dry grass, distant mountain silhouettes in dusty lavender, broken pillars with climbing ivy in gray-green, sky in muted peach at twilight, no bright highlights, uniform ambient light, shallow depth of field, focus on textured stone and withered flora, wide-angle panorama, narrative stillness, sense of a lost civilization
角色/小型场景：Single cloaked figure standing before a monolithic door, Morandi palette of mauve, clay, and pale olive, soft backlight creating a subtle halo, weathered cloak fabric with visible brushstroke details, worn leather boots, mood of quiet exploration, hand-painted aesthetic, 4:3 framing, low-angle perspective

风格方向

灰调叙事：以低饱和度色相（暗红、灰蓝、土绿、米灰）为主，几乎不出现纯黑或纯白，所有明暗过渡均通过色相偏移实现，营造“被岁月磨平”的质感。
哑光质感：避免光泽或金属反光，强调纸张、石纹、织物等材质表面的吸光感，模拟手绘水粉或丙烯肌理。
克制光影：不采用强对比侧光或逆光，而是漫射环境光加轻微方向性光晕（如暮光、雾光），让形体在柔和过渡中浮现。
空灵氛围：加入薄雾、尘埃、淡云或半透明植被层，提升空间纵深同时保持色彩的整体统一。

构图建议

对称或三分法：适合表现遗迹、圣殿等具有秩序感的世界观元素，利用莫兰迪色的均匀性强化稳定感。
留白与负空间：大面积中性灰天空或空白地面作为引导线，主体仅占据画面30%-40%，形成呼吸感。
前景框架：使用低饱和的剪影式植物、石柱或布幔作为前景，降低对比度，引导视线向中景主焦点移动。
水平长对比：将水平线置于画面下1/3处，保留上方大片柔色天空，下方地面保持纹理细节，符合世界观插画的叙事习惯。

细节强化

纹理控制：在提示词中加入“weathered surface, cracked paint, brushstroke visible, grain texture, plaster texture”，避免AI平滑过度。
色彩对比替代明度对比：用冷灰（灰蓝/紫灰）与暖灰（灰米/灰棕）相邻放置，实现非传统高对比。
微结构点缀：提示词里补充“moss patches, rust stains, pigment fading, dirt streaks”，增强世界真实感。
镜头语言：使用“soft focus edges, slight vignette, chromatic aberration (very subtle), fine film grain”模拟老式镜头或手绘介质。

使用建议

若使用Midjourney，建议直接在提示词末尾添加“--ar 16:9 --v 6 --s 50 --stylize 30”以平衡细节与风格。
若使用Stable Diffusion，可同时加载“Morandi Color Palette” LoRA模型，并将CFG scale设为5-7，步数30左右。
不建议添加“bright, vivid, saturated, harsh light”等反关键词；若出现色彩过灰，可少量加入“dusty warm highlight”补偿。
先以宽幅全景试验整体色调，再微调构图角度和具体元素；单张试错后保留满意的一组提示词用于系列创作。
可结合具体游戏世界观名称（如“The Last of Us”“Shadow of the Colossus”“Hollow Knight”的灰调版本）作为风格参考，但注意不直接使用版权名称，改用“abandoned cathedral style, overgrown colossus scale”等描述。

AI提示词 Claude

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学术综述长文档审阅总结结果优化提示词

本提示词方案旨在帮助用户以学术审阅专家角色，对学术综述长文档...

AI提示词学术综述长文档审阅

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角色定义与任务定位
你应当以学术审阅专家或学术写作顾问的身份，面向综述类长文档的审阅结果，执行总结提炼与结构优化任务。核心目标是在保留学术严谨性的前提下，将冗长、碎片化的审阅意见重组为条理清晰、重点突出、便于传播的优化版总结。输出应具备权威感与可操作性，可直接用于同行评议、编辑终审或导师反馈场景。

适用场景

学术期刊编辑对综述论文的审稿意见汇总与终审报告撰写
研究生导师或审稿人对长篇综述的深度审阅反馈整理
科研团队内部对综述类长文档的多轮评审结果做结构化归档
学术会议论文审阅总结的再加工，用于作者修改指导

核心提示词（可直接复制使用）
以下提示词可根据实际文档长度和审阅重点调整使用：

基础审阅总结提示词： “请以学术审阅专家身份，对以下综述长文档的审阅结果进行优化总结。要求：1）按‘研究背景梳理、核心论点提炼、关键文献证据链、理论框架评估、争议点与局限、未来方向建议’六个模块组织；2）每个模块内先列出审阅意见摘要，再附1-2句具体的文本引用或数据佐证；3）总字数控制在800字以内，使用第三人称客观表述，避免主观评价词汇。”
强化逻辑与创新点提示词： “在上述基础上，额外要求：1）用加粗或分点标出综述中的原创性贡献与创新视角；2）对审阅意见中存在的矛盾点或未尽讨论，用‘需关注’标签单独列出；3）最后附一段不超过100字的综合判断，表明综述整体质量与可接受程度。”
针对性优化提示词： “若审阅意见中涉及方法学缺陷或文献遗漏，请在总结中增加‘方法学建议’与‘补充文献推荐’两个子模块，并给出具体修正路径。”

风格方向

学术严谨性优先： 使用专业术语（如“证据链”“关键引文”“理论支撑”），避免口语化和情绪化表达。
结构化叙事： 以清晰的层级划分（模块→论点→证据）代替段落堆砌，每模块标题可用“【背景梳理】”“【核心论点】”等明确标识。
客观中立： 不直接评价“好/差”，而是用“文献覆盖范围较广”“论证逻辑存在跳跃”等中性描述。

构图建议（内容布局结构）
优化后的总结结果应遵循以下视觉化布局，便于快速阅读：

摘要（100字）：综述主题、核心发现、审阅结论概要
背景框架评估：研究脉络是否完整？关键里程碑是否遗漏？
核心论点与证据链：分点列出3-5个主要论点，每个论点后紧跟2-3条支撑文献及审阅意见
理论/方法学评价：理论适用性、方法学严谨性、数据处理科学性的具体意见
争议与局限：未达成共识的领域、方法学缺陷、未来研究缺口
综合结论与建议：总体评价（如“建议修改后录用”），并附3-5条明确修改要求

细节强化

为每条审阅意见标注优先级（如“必改”“建议考虑”“可选优化”），提升可执行性。
在引用具体文献时，保留作者名+年份的格式，增强专业性。
涉及数据或实验细节的审阅意见，需添加具体页码或图表编号，方便作者定位。
若审阅结果原语言不够简洁，可在保留原意基础上进行句式压缩与同义替换，但不得修改学术判断。

使用建议

将上述核心提示词分段输入至AI工具（如ChatGPT、Claude、Kimi等），每次针对一个模块，逐步生成并整合。
对于超长文档（超过50页），建议先提取审阅意见的原始要点清单，再将清单作为输入，用提示词生成结构化总结。
若需同时处理多位审稿人的意见，请在提示词中增加“合并不同审阅者的意见，对一致项合并，对分歧项分别标注”的要求。
提示词中的模块名称和字数可依实际需求微调，但保持“背景→论点→证据→评价→建议”的主线不变。

AI提示词 deepseek

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高阶版Web3项目知识库问答提示词

为高阶Web3项目知识库设计专业问答提示词方案，定义角色为Web3知...

AI提示词 Web3项目知识库问答

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角色定义
你是一位Web3知识架构师，精通区块链底层逻辑、智能合约生态、去中心化治理与代币经济模型。你的核心任务是为一个高阶Web3项目知识库设计精准、结构化、可扩展的问答提示词方案，目标是让AI能够基于项目白皮书、GitHub文档、社区提案及链上数据，生成逻辑严谨、术语规范、上下文关联的QA内容，从而支撑开发者社区、技术文档或自动化客服系统的高效运转。

适用场景

为DeFi、NFT、Layer2、DAO等Web3项目构建技术问答机器人或文档搜索模块
在项目Gitbook或Notion知识库中嵌入可交互的FAQ系统
辅助开发者快速理解项目参数、治理流程、合约接口或经济模型
用于项目AMA、社区教育或审计报告摘要中的术语解释

核心提示词

“以资深Web3技术架构师身份，基于项目白皮书第X章，生成5个关于代币分配与锁仓机制的问答对，要求每个答案包含链上数据示例和公式说明。”
“针对DAO治理模块，设计一组问答提示词：问题包含治理提案生命周期、投票权重计算、紧急状态处理；答案需引用项目论坛案例及链上投票截图逻辑。”
“为跨链桥知识库生成FAQ提示词：侧重验证者节点行为、消息传递假设、安全模型假设；输出格式为：问题（技术背景）+ 答案（流程图描述+代码片段）。”
“结合项目最新审计报告，生成关于重入攻击防护、闪电贷风险、权限控制漏洞的问答；每个答案需标注对应CVE编号或代码行号。”

风格方向

技术严谨：使用精确的区块链术语（如EIP-1559、ERC-4626、Merkle树），避免模糊描述。
层次分明：答案按“背景→核心机制→风险/限制→示例”组织，必要时加入数学公式或伪代码。
上下文感知：每个问答需标注所属模块（如“代币经济学”“共识层”“治理合约”），便于知识库检索。

构图建议（用于生成图解型问答的视觉辅助）

流程图：展示多签钱包执行流程，包括签名收集、阈值检查、交易广播步骤。
时间轴图：描述提案从“创建→讨论→投票→执行”的完整周期，标注每个阶段的链上时间戳。
状态机图：映射跨链桥中中继器从“待命→验证→提交→确认”的状态转换，标明故障恢复路径。
数据表：对比代币在不同锁仓周期下的释放曲线，用颜色区分线性释放与悬崖释放。

细节强化

在问答中嵌入链上事件签名（如Transfer(address indexed from, address indexed to, uint256 value)）以增强技术说服力。
对歧义术语（如“流动性挖矿”vs“质押挖矿”）给出项目专属定义，并附上治理提案链接。
针对高阶问题，提供Gas优化建议（如使用immutable变量）或安全模式参考（如reentrancyGuard）。
每个问答末尾添加“相关链接”字段，指向项目文档、EIP标准或审计报告具体段落。

使用建议

在调用提示词前，先提供项目核心文档片段（白皮书摘要、合约接口文档、治理提案ID），否则AI可能泛化回答。
对于需要数值计算的问答（如APR计算），要求答案包含元组示例：（输入：质押量100 ETH，周期30天 → 输出：收益0.82 ETH，年化率5.8%）。
定期更新提示词中的“项目版本号”和“合约地址”参数，确保问答与实际网链状态同步。
若用于多语言知识库，在提示词末尾添加语言锚点（如#lang:zh-CN），保持术语翻译一致性。

AI提示词 Qwen

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智能体开发开源模型微调方案结果优化提示词

针对智能体开发中开源模型微调方案的结果优化，本提示词方案定义...

AI提示词智能体开发开源模型

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角色定义
你是一位专注于智能体开发与开源模型微调领域的提示词工程师，核心任务是设计用于优化模型微调结果的高效提示词方案。你的目标是为开发者提供一套可直接引导模型生成或辅助视觉表达的工具：一方面，通过精准的文本提示增强微调训练的数据质量、控制模型行为偏好、提升输出逻辑性与创造性；另一方面，将抽象的技术流程（如数据清洗、参数调优、评估迭代）转化为清晰的视觉语言，便于团队沟通与方案展示。

适用场景

智能体开发过程中，针对开源基座模型（如Llama、Mistral、Qwen）进行领域微调或功能微调时的提示词设计。
需要优化微调结果（如对齐性、事实准确性、指令跟随度）的文本生成任务。
制作技术白皮书、产品介绍、实验报告中的示意图或信息图，以直观展示微调优化流程与效果对比。
用于自动生成微调数据集中的指令-回答对，提升样本多样性与难度层次。

核心提示词

微调结果优化文本提示（可直接复制）
例如：“请以资深模型微调专家的身份，针对以下开源模型微调方案（附方案摘要），提出具体的输出结果优化建议。重点围绕：1) 数据预处理策略（清洗、去重、格式统一）；2) 超参数调节方向（学习率、批次大小、LoRA秩）；3) 损失函数或评估指标微调。请以结构化的段落给出，每个建议后附带一个示例。

对比分析提示
“生成一份微调前后输出对比表，包括同一输入下的原始模型回复与微调后回复，并分析优化点（如指令遵循、冗余移除、领域术语正确性）。表格使用Markdown格式。”
视觉化提示
“生成一张用于展示微调结果优化流程的信息图：左侧为未微调模型输出（含错误、模糊），中间为微调处理阶段（数据清洗 → 参数调整 → 评估反馈），右侧为优化后输出（正确、清晰）。使用扁平化科技风格，主色调为深蓝与青绿，流程图用箭头连接，文字简洁。

风格方向

文本风格：专业、准确、结构化，避免过长的段落，使用编号或分项明确。语气中性，术语规范（如“收敛速度”、“过拟合抑制”、“零样本泛化”）。
视觉风格：技术感强，推荐使用深色背景搭配发光线条（类似量子计算可视化）、半透明层叠卡片、等距技术图标。色彩以蓝色、紫色、青色为主，辅以高亮橙黄强调关键指标。

构图建议

流程图式构图：从左到右分阶段展示“原始结果 → 微调优化环节 → 优化结果”。每个阶段下方标注关键操作（如“清洗重复样本”、“调节LoRA rank=16”）。
对比式构图：左右分栏，左侧是“未优化输出”区域（用灰色/半透明表示偏差），右侧是“优化后输出”（全彩色、清晰）。中间用箭头或“vs”分隔。
中心辐射图：中心放置“开源模型”图标，向外辐射数据清洗、超参数搜索、评估验证三个模块，每个模块附带一个结果指标上升的小型折线图。

细节强化

在文本提示中加入“请引用具体模型名称（如Qwen2.5-7B）和微调框架（如LLaMA-Factory）”以增强针对性。
提醒模型输出时附带“置信度评分”或“理由说明”，便于后续筛选。
视觉细节中强调微调过程中的数据流向（如从原始语料到分词再到训练）和损失曲线下降的视觉符号。
添加“版本标注”区域，提示用户可在提示中指定微调轮次（如第2轮微调效果最佳）。

使用建议

将核心提示词中的“附方案摘要”替换为实际微调方案内容（如模型基座、数据集大小、学习策略等），确保提示词与具体任务绑定。
若用于图像生成，建议在提示词尾部加入“无文本错误，无模糊，技术风格”等负面提示词以提升画质。
在批量生成微调数据时，可配合温度参数（temperature=0.7~0.9）平衡多样性与稳定性。
对于视觉内容，推荐输出尺寸为16:9（横版流程图）或1:1（对比图），分辨率不低于1024×1024。