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AI提示词 LLaMA

872 热度

网络安全向量检索设计清晰框架提示词

本提示词方案为网络安全向量检索设计提供清晰框架，帮助架构师与...

AI提示词网络安全向量检索

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角色定义与任务定位
你应以网络安全架构师兼数据可视化设计师的身份，为网络安全领域的向量检索系统设计一个清晰、可读的框架视觉方案。目标是将复杂的向量检索逻辑（嵌入、相似度匹配、结果排序）与安全防护边界（加密、隔离、威胁检测）融合为一张直观的架构图或概念画面，便于技术演示、文档配图或界面概念提案。

适用场景

设计网络安全向量检索系统的整体架构示意图（数据流、组件关系）
生成用于技术汇报或方案书中的概念视觉图（渲染风格）
创作面向安全运维人员的操作界面概念草图
为AI图像生成工具提供结构化提示词，输出符合安全专业审美的视觉内容

核心提示词

网络安全向量检索系统框架图，黑色深蓝背景，青绿色数据流线条
多层级结构：底部为原始数据（日志、流量、恶意样本），中部为向量嵌入层与索引库，顶部为检索结果与威胁评分
清晰的模块标签：向量编码器、安全哈希索引、相似度引擎、威胁情报匹配
左右两侧标注“加密入口”与“隔离输出”，中间用带锁符号的分隔线表示安全边界
向量空间以悬浮的发光球体或点云表示，每个点带威胁等级颜色（红、橙、绿）
检索路径用流动的虚线箭头，从查询向量到Top-K结果，关键节点加放大镜或信号图标
整体风格：现代、干净、科技感，暗色调，高对比度光泽

风格方向

科技暗色系：深蓝到黑渐变背景，青蓝与品红作为强调色，突出安全与数字感
数据流可视化：采用粒子流动、光晕路径、能量线条，表现向量在高维空间的检索过程
工业极简：扁平化组件搭配微质感（玻璃、金属边框），避免杂乱装饰，突出信息层级
安全专业氛围：融入盾牌、锁、防火墙等符号，但以抽象几何形式呈现，不过度写实

构图建议

左-中-右横向布局：左侧为查询向量输入（带加密锁图标），中间为向量索引与引擎（核心计算区），右侧为检索结果列表（带威胁等级标签），底部为安全审计日志滚动条
中心放射型构图：将向量检索引擎置于画面中心，四周环绕安全层（加密、隔离、监控），适合表现“核心受保护”的概念
俯视分层图：从上到下排列“用户查询层 - 向量处理层 - 数据存储层 - 安全审计层”，每层之间用半透明隔板区分
所有构图保持对称或平衡，避免视角倾斜，确保信息可读

细节强化

在向量点云中随机分布立体发光小点，模拟高维空间投影
关键路径上用动态虚线，箭头末端增加能量汇聚效果
每个模块边缘增加内发光（glow）或细边框，匹配暗色背景
威胁评分区域使用红-黄-绿三色渐变条，并标注具体分值
安全边界采用六边形蜂窝纹理或二进制数字流纹理，强化科技感
检索结果列表中的每一项添加微小图标：IP地址、时间戳、威胁类型标签

使用建议

本提示词可直接用于Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion等图像生成工具，建议将核心提示词部分整体复制作为正向提示，并适当添加负面提示（如“无文字、无人物、无超现实元素”）
若需要更写实的UI界面，可加入“屏幕截图风格、浅色背景、字体标签清晰”等调整项
可与风格方向组合使用，例如：选择“科技暗色系”+“工业极简”，在提示词中注明“扁平化、高对比度、无阴影”
输出尺寸建议为16:9或4:3的横构图，便于作为图示插入PPT或报告
如需动画化，可将“动态虚线箭头”“粒子流动”描述替换为“循环运动路径”“浮动点云”，用于AE或Blender提示

AI提示词 Ernie

851 热度

高质量电商运营合同摘要提炼提示词

基于电商运营合同的专业特点，本组提示词帮助用户以法务或合同管...

AI提示词电商运营合同摘要

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角色定义与任务定位
你应当以电商法务专员或合同管理员的身份，使用本组提示词指导AI从电商运营合同中提取核心摘要。目标是在保持法律严谨性与商业可读性的前提下，快速定位合作范围、费用结构、违约条款、数据归属等关键内容，生成可直接用于审核、存档或汇报的结构化摘要，避免遗漏重要权利义务。

适用场景

电商平台与供应商/代运营方的合同审核与快速尽调
多份合同条款对比与风险点提取
合同归档前的摘要归档与电子化检索
业务谈判阶段对关键条款的快速预读

核心提示词
以下提示词可直接复制并传入AI工具（如ChatGPT、Claude等）使用：

“请以电商法务视角，从以下合同中提取核心条款摘要。要求：按‘合作期限、服务范围、费用结算与对账方式、双方权利与义务、违约责任与赔偿上限、知识产权与数据归属、保密义务、争议解决方式’八项模块结构化输出。每个模块下方用一句话概括，再列出原文关键句（标注条款编号）。忽略介绍性、重复性、模板化内容。”
“针对本电商运营合同，提取所有涉及金额（如保证金、服务费、分成比例）、期限（如有效期、续约提前通知天数）、数字指标（如考核达标率、退款率触发条件）的条款，并高亮显示。输出为表格：条款编号 | 关键参数 | 原文引用 | 备注。”
“请识别本合同中所有描述‘禁止’、‘必须’、‘可以’、‘有权’、‘应当’等情态动词的条款，并判断其主体是谁（平台方/供应商/用户），按主体归类输出。每条需附带原文中的完整句子。”

风格方向

专业严谨：使用法律行业标准术语（如“不可抗力”“管辖权”“违约金上限”），避免口语化表达。
结构化清晰：按模块或表格呈现，每个摘要条目附带原文出处（条款编号或页码）。
客观中立：仅提取事实性条款，不加入个人评价或建议。

构图建议

文本型摘要：采用标题与列表组合，如“【费用结算】- 服务费按月支付，次月5日前对账后10日内付清（见第4.2条）”。
表格型摘要：适用于多合同对比或数据密集型合同，列包括“模块”、“关键内容”、“原文出处”、“风险等级”（可选）。
流程图描述：若合同包含复杂履约流程（如结算条件、升级路径），可要求AI先提取流程节点，再用步骤列表说明。

细节强化

强制提取所有具体数字（金额、百分比、天数、人数）并明确计量单位。
关注“兜底条款”“独家授权”“自动续期”等可能影响商业灵活性的隐蔽条款。
对责任限制条款（如“赔偿责任不超过服务费总额”）单独标注，并说明适用范围。
要求AI在摘要末尾列出合同中未明确但有潜在风险的留白项（如“数据删除时间未定义”），供人工复核。

使用建议

将合同拆分成小段分批输入（每段不超过3000字符），避免上下文过长导致遗漏。
先使用核心提示词中的第一个模板生成八模块初步摘要，再针对费用、数字等用第二个模板二次精炼。
对于多份同类型合同，固定提示词模板后逐份输入，再人工进行横向对比。
最终摘要需保留原文条款编号，方便法务快速跳转核对。

AI提示词 Qwen

215 热度

公关传播论文解读提炼高阶版提示词

为公关传播领域的论文解读提炼任务定义高阶提示词方案，以学者兼...

AI提示词公关传播论文解读提炼

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角色定义
你是一位兼具学术严谨性与商业实战洞察力的公关传播策略分析师，核心任务是将公关传播领域的学术论文（如品牌声誉管理、危机传播、议题建构、利益相关者对话等）进行深度解构与高阶提炼，将论文中的理论模型、实证结论、方法论框架转化为可直接指导品牌传播策略制定的结构化提示词。你的输出既要保留论文的学术逻辑，又要具备策略落地的可操作性，帮助用户快速把学术智慧转化为传播决策依据。

适用场景

公关传播专业的学术论文精读与策略化改写
品牌传播团队基于前沿研究的策略研讨会准备
公关案例库中需要理论支撑的深度分析稿件
广告/公关公司内部培训材料的论文知识萃取
舆情分析师对学术结论的实战化转译

核心提示词

【论文解构】请以公关传播领域论文《[论文标题]》为输入，按以下维度进行结构化提炼：核心研究问题、理论框架（标注主要学派）、关键变量定义、实证方法逻辑（实验/案例/定量/定性）、主要结论、对品牌传播实践的反常识启示。
【策略映射】将上述提炼结果中的理论模型映射到具体品牌传播场景中（如企业声誉修复、新品上市前议题预热、跨文化传播中的利益相关者沟通），输出至少3条可直接执行的策略建议，每条策略需注明其论文理论依据。
【高阶对比】选取同一主题下的两篇立场或方法不同的论文（如：议程设置理论与框架效果理论在品牌危机中的不同应用），用对比表格输出：理论前提、适用条件、预期效果差异、推荐决策场景。
【视觉转译】将论文中的核心模型（如Coombs的危机情境沟通理论、Benot的形像修复策略矩阵）以信息图表提示词形式输出，要求包含：视觉结构（流程图/网状图/阶梯图）、色彩语义（如危机级别用红橙黄绿）、关键节点标注、数据锚点说明。
【实战改写】以非学术读者（品牌总监/传播经理）为受众，将论文摘要改写成一份300字以内的“策略备忘录”，要求包含：1个核心洞察、2个关键数据（如影响因子/效应量）、3条当周可启动的行动项。

风格方向

分析型：逻辑链条清晰，先理论后应用，每项推导有出处标注
结构化：使用MECE原则划分维度，论点间有层级关系和连接词
锐利感：避免教科书式平铺，直接指出论文中对传统认知的挑战点
人机双可读：既满足专业人士审阅，也适配后续用于AI图像生成或文本生成提示词的直接复用

构图建议

论文模型可视化：使用“中心理论圆+辐射策略分支”的环形构图，核心概念放在圆心，外围环为策略维度
对比分析图：采用双栏对称布局，中间用箭头或连线标注关键差异点，色彩上使用互补色（如蓝橙）区分不同理论
时间轴/流程图表现变量关系：例如从“议题卷入度”到“公众情绪波动”，用箭头加方框标注中间变量（如媒体框架使用频率）
高阶提示词的排版：每个提示词使用加粗关键词+后续说明的结构，方便用户直接复制前段作为AI输入

细节强化

关键词增强：在提示词中嵌入论文专用术语（如“话语权分配”“情感叙事转向”“议程联盟”），确保输出具有学术质感
数字锚定：要求输出具体的参考文献页码、样本量、效应值，增强策略的可验证性
反常识角度：每个论文提炼中必须包含至少一个“与直觉相悖”的观点（如“主动道歉在特定危机情境中反而降低信任”）
避坑提醒：在策略建议后注明该理论适用的边界条件（如“此策略仅在高卷入度产品品类中有效”）

使用建议

直接调取核心提示词部分，将论文标题及摘要粘贴至AI模型，即可获得结构化提炼结果
若用于生成视觉图，将“视觉转译”提示词与模型风格描述结合，例如：信息图表风格，扁平化，白色背景，深蓝主色，配微图标
若需团队研讨，可每次只选择1-2个维度（如仅用“策略映射”+“高阶对比”），避免一次输入过载
建议配合思维导图软件，将AI输出的结构文本手动整理为可视化节点，提升策略的传播效率

AI提示词 Stability

192 热度

赛博朋克多主体复杂构图质感提升提示词

本提示词方案专为视觉创作者设计，帮助你以“数字艺术总监”视角...

AI提示词赛博朋克多主体复杂构

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角色定义与任务定位
你应以 数字艺术总监 / 赛博朋克视觉工程师 的身份，围绕“多主体复杂构图”这一核心难点，为文生图工具提供一套精准、可落地的质感提升方案。你的目标是：

打破单一片面的赛博朋克场景，构建至少三个视觉主体（如义体人、机械体、全息投影、悬浮载具）之间的空间与光影关系；
强化画面中每种材质的物理感——金属锈蚀、霓虹光晕、流体反光、烟雾颗粒；
通过构图引导、景深控制和光色对比，使复杂元素不凌乱，反而形成多层次叙事张力。

适用场景

数字艺术插画、概念设计、游戏原画中的赛博朋克城市夜景或地下街头冲突。
需要同时展现多个角色/机械体/数据流交互的复杂场景，例如帮派对峙、黑客入侵、机械改造手术等。
想要突破“单一主角+背景”的扁平构图，追求电影级空间深度和材质真实感的高阶创作需求。
用于文生图工具（如Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E 3）的提示词工程优化。

核心提示词（可复制使用）

基础框架：Cinematic cyberpunk scene with multiple subjects in complex composition, extreme detail, high texture quality, ultra realistic, photorealistic, 8k, shot on anamorphic lens
主体关系：Three main characters: a heavily augmented cyborg with chrome exoskeleton in foreground left, a holographic hacker projection in midground center, and a retro-futuristic hovercar with neon underglow in background right. Dynamic interaction among them, overlapping silhouettes, depth of field
质感提升：Weathered metal surface with visible scratches and oxidation stains, cracked OLED screen emitting cold blue light, wet asphalt reflecting pink and cyan glow, smoke particles with backlight scattering, volumetric fog, glossy chrome with anisotropic reflections
光照与色彩：Dramatic side lighting from neon signs, warm orange and cold cyan contrast, rim light on characters’ edges, ambient glow from hologram, light leaks and lens flares, color grading with teal-orange palette

风格方向

核心风格：赛博朋克混合后人类废土美学，保留高饱和度霓虹压迫感，同时引入工业金属的粗粝与褪色感。
可选变体：
- 超写实电影风：强调颗粒感、镜头畸变、浅景深（f/1.4类似效果）
- 数字绘景概念：略微保留手绘笔触，着重光色平滑过渡
- 蒸汽波/合成器波：降低对比度，增加紫粉色调与CRT扫描线纹路（若需复古感）
避免：过度卡通化、光线过平、主体之间无视线/动作关联。

构图建议

空间分层：使用前-中-后三层。前景：一个主体突出质感细节（如机械手臂的特写）；中景：第二个主体执行动作（如拔出武器或操作全息屏）；背景：第三个主体或环境元素（悬浮车、广告牌楼群）提供纵深感。
引导线：利用霓虹灯管轨迹、雨丝斜线、地面标线或数据线缆将视线从前景引向背景。
黄金分割与三角稳定性：三个主体大致呈不对称三角形排布，避免一字排开。主体之间通过光线或烟雾形成视觉连线。
画幅比例：推荐16:9电影宽幅（如--ar 16:9）或2.35:1超宽幅，强化场景叙事感。

细节强化

材质交互：雨水在皮革与金属上的不同反射特性——皮革有柔光高光，金属有锐利镜面反射。在主体边缘添加生锈的铆钉、剥落的油漆、沾油的机械关节。
光晕与辉光：霓虹灯管周围应有柔和光晕，全息投影表面叠加半透明网格纹理和像素抖动感。暗部保留微弱的背景辉光以产生空气感。
动态元素：雨条属于常见元素，但可增加数据流粒子在屏幕上的浮动、角色呼出的冷气、引擎废气向上卷曲的烟雾。
皮肤与改造边界：义体与有机组织的接合处有缝合痕迹、泛青的血管或机械露出的小型齿轮。

使用建议

平台适配：在Midjourney中可将核心提示词拆分为prompt+参数（如 --v 6 --s 1000 --style raw）；在Stable Diffusion中建议使用DPM++ 2M Karras或Euler a采样器，开启高分辨率修复（Hires fix 1.5x-2x）。
负向提示词（可选）：避免模糊、扭曲、畸形、多余手臂、低质量、过度平滑。若主体过多导致变形，可增加“multiple subjects balancing, proper anatomy”等约束。
迭代策略：先使用基础框架生成初步构图，再根据输出微调主体位置描述（如“move cyborg to left side”），最后单独强化质感词汇。建议每轮只修改1-2个变量以控制效果。
融合现实参考：可预先用《银翼杀手2049》的静态帧、《攻壳机动队》场景图作为风格参考图（image reference），但注意提示词中不要直接提及版权作品名称以免触发侵权。

AI提示词 DALL

882 热度

高级感未来科技电影场景概念图提示词

这是一套为生成高级感未来科技电影场景概念图量身定制的提示词方...

AI提示词未来科技电影场景概念

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角色定义
你是一位科幻电影概念设计师或未来科技视觉导演，目标是为影视级项目创作充满高级感与真实感的未来科技场景概念图。这组提示词将引导你从光影、材质、构图与氛围四个维度精准控制生成结果，产出可直接用于前期视觉参考或概念展示的成熟画面。

适用场景

科幻电影前期的场景概念设计，如太空站、全息控制中心、未来城市天际线等
游戏CG过场动画中的关键帧概念图
商业科技品牌宣传片中的虚拟场景渲染
个人视觉作品集中的高质感未来主题创作

核心提示词
可直接复制使用的英文提示词组合：

Main subject: futuristic film concept scene, high-tech command center, floating holographic interface, sleek metallic architecture
Environment: vast interior with sweeping curves, ambient blue and cyan neon strips, polished white & silver surfaces, reflective glass panels
Lighting: cinematic volumetric light from high ceiling, soft ambient glow, dramatic contrast between deep shadows and bright highlights, subtle lens flare
Atmosphere: clean, minimalist yet technologically dense, sense of scale, quiet tension, fleeting human presence (one silhouetted figure in foreground)
Quality: ultra-detailed texture, 8k resolution, photorealistic, octane render, movie still, anamorphic lens perspective

风格方向

冷峻极简主义：以大面积白色、浅灰为底，搭配冷色（冰蓝、青绿）灯光，突出未来感干净利落的线条
赛博朋克冷调：降低饱和度，强化霓虹光染与玻璃反光，用暗部细节营造科技城市疏离感
新未来主义：有机曲线 + 几何结构，强调悬浮感与全息投影元素，参考《银翼杀手2049》《创：战纪》的光影美学

构图建议

对称仰视构图：将视觉焦点置于画面中心（如巨型全息球体），两侧建筑线条向中心汇聚，产生未来神殿般的庄严感
深景引导线：利用地面反射光带或走廊结构将视线引向背景深处，增强场景纵深感与电影叙事性
前景剪影：在前景边缘设置一个人的剪影或小型无人机，与宏大建筑形成强烈大小对比，突出场景的“高级感”与尺度震撼

细节强化

材质：雾面金属表面上的微划痕、半透明玻璃内的流动光缆、全息面板上的亚像素点阵
光效：边缘光溢散、智能玻璃上的数据流反射、环境光遮蔽形成的柔和阴影
氛围元素：悬浮的微小粒子（如尘埃或纳米机器人）、空气透视造成的远近模糊、镜头光晕与轻微色差
科技信号：控制台闪烁的小LED灯、屏幕上的抽象数据图表、远处穿梭的磁悬列车光轨

使用建议

模型推荐：优先使用Midjourney（V6或Niji 6）、SDXL结合写实风格Lora，或DALL·E 3，确保光影与细节精度
参数调整：提示词中可追加“--ar 16:9”获取宽银幕比例，“--style raw”降低Midjourney默认美化以保留电影质感
负面词参考：避免卡通化、过于鲜艳的彩色、过度噪点、杂乱无章的线条，可以加入“no cluttered, no cartoon, no oversaturated colors”
迭代方向：先获取整体构图满意的底图后，再通过局部重绘或图生图聚焦强化某一材质（如玻璃反射、全息投影细节）

AI提示词 Qwen

193 热度

实战型MCP工具编程开发问答提示词

一份专为MCP工具编程开发场景定制的提示词方案，帮助你将技术问答...

AI提示词 MCP工具编程开发

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角色定义
你应作为一位精通MCP协议与工具链的资深编程专家，以“解决实际开发问题、输出可直接运行的代码/方案”为生成目标。这组提示词旨在引导AI扮演实战型技术顾问，聚焦MCP工具的开发问答，确保回答准确、可操作、细节完整。

适用场景

MCP工具的功能开发、接口调试与性能优化问答
多语言（如Python、TypeScript、Rust）下MCP SDK的实战问题
MCP服务器/客户端架构设计中的疑难解答
开发过程中的错误堆栈分析与修复建议
需要快速获取规范样例或最佳实践的编码场景

核心提示词
直接复制以下提示词模板使用（括号内内容替换为实际问题）：

“你是一位精通MCP协议（模型上下文协议）的资深开发工程师，目标是帮用户解决一个实战问题。请给出可运行的代码示例，并附上关键注释。问题：__________”
“请以MCP官方SDK文档为基准，针对以下开发场景提供两种解法：一种是直接使用高阶API，另一种是手动实现底层传输。场景：__________”
“以下是某个MCP工具模块的报错信息，请分析根本原因并给出至少两种修复策略，同时标注每种策略的适用条件。报错信息：__________”
“假设你正在带领一个团队开发MCP客户端，请围绕功能A和功能B，设计一个详细的问答流程，包括：数据结构定义、超时处理、重试机制、日志输出规范。”

风格方向
采用专业、简洁、实例驱动的技术问答风格。语言偏向工程化，避免冗余解释；代码块和配置参数保持高亮可读；回答结构建议采用“问题分析→解决方案→代码实现→验证建议”四段法。

语气：自信、精准、不过度礼貌（直接切入技术核心）
术语：使用MCP标准术语（如tools、resources、prompts、transports）
示例：优先展示Python/TypeScript实际代码，附带关键参数说明

构图建议
（若用于图像生成或视觉设计，可参考以下描述）

整体画面：深色代码编辑器背景（如VS Code One Dark Pro），左侧代码窗，右侧终端输出框，中间有一个高亮气泡显示MCP工具名称
代码行中穿插MCP特有的关键词（如`@tool`、`list_tools()`）并带彩色语法高亮
底部可加一行小字“MCP实战问答方案”，字体为等宽科技体
氛围强调“可运行、可调试”的工程感，避免抽象艺术化

细节强化

在每个提示词中明确要求“输出带行号或注释的代码片段”
强制加入“错误边界”描述：如网络超时、认证失败、工具调用超限等场景的处理方式
要求AI在回答时标注“此方案适用于MCP v1.0+ / 低版本注意兼容”等版本说明
针对跨工具协作场景，增加“请求/响应结构示例”，包含JSON schema片段

使用建议

根据问题复杂度选择提示词层级：单函数问题用第1条提示词，架构问题用第3或第4条
若需要更详细的错误排查，可在提示词末尾追加“请以步骤化表格形式输出排查清单”
建议在AI回复后主动追问“请给出测试用例”以验证方案正确性
复杂场景（如自定义传输层）可先要求AI输出“设计草案”，再要求“详细实现”，分步对话

AI提示词 Stability

462 热度

高质感赛博朋克品牌广告海报提示词

这是一套专为品牌广告设计的赛博朋克风格海报提示词方案，融合高...

AI提示词赛博朋克品牌广告海报

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角色定义
你是一位专注于高端品牌视觉的创意策划师，目标是利用文生图工具生成一张可用于商业发布的高质感赛博朋克风格品牌广告海报。你的任务是将品牌调性融入赛博朋克美学，通过光影、材质与构图传递科技感、奢华感与未来叙事力，而非仅仅描绘一个普通的赛博夜景。

适用场景

科技品牌、时尚潮牌、电子消费品、汽车或游戏产品的官方广告海报设计
数字艺术展览、元宇宙品牌宣传、NFT项目视觉主视觉
需要突出“未来感+高级感”的社交媒体封面、线下大屏或印刷品画面

核心提示词
以下提示词可整体复制使用（中英文混合效果更佳）：

High-end cyberpunk brand advertising poster, cinematic lighting, ultra-detailed, 8K, photorealistic
Neon blue and deep purple color palette, rain-slicked asphalt street reflection, towering holographic billboards with brand logo
Luxury metal textures, carbon fiber accents, polished chrome, glass fiber optics, glowing neon tubes in cyan and magenta
Futuristic cyber model in high-end fashion techwear (e.g., translucent raincoat with LED seams), standing confidently under a neon arch
Mist and volumetric light rays, dramatic shadow contrast, shallow depth of field on the product or brand symbol
Sharp focus on the central product (e.g., a sleek smart device, sports car, or fragrance bottle) with subtle cybernetic enhancements in background

风格方向

视觉调性：黑暗、华丽、冷色调为主（青蓝、品红、暗紫），局部用金色或冷白高光提升奢华感
质感要求：表面处理强调“高反射+哑光结构混合”，例如镜面玻璃、拉丝金属、磨砂塑料与液态金属
氛围元素：数字雨、漂浮的全息数据流、燃烧的霓虹灯管、远处摩天楼的剪影与雾霾光晕
品牌融合：将品牌LOGO或产品符号转化为赛博元素（如全息投影、霓虹灯管造型、电路纹理）

构图建议

中心构图法：品牌产品或代言人位于画面正中央，背景呈对称透视街道，强化视觉冲击与仪式感
对角线透视：利用延伸的霓虹天桥或光轨引导视线从前景产品到远景城市天际线
黄金比例分割：将品牌标识或核心高光放置在画面右上或左下三分之一处，形成呼吸感
镜头语言：使用广角镜头+低角度仰拍，强调建筑物的高大压迫感；或使用长焦压缩空间，突出主体细节与背景霓虹光斑

细节强化

材质细节：添加纳米纹理、划痕、铆钉、散热格栅、发光电路板纹路、全息图层叠
光影细节：使用“边缘发光”（rim light）勾勒轮廓，“区域光”突出品牌实物；地面反射清晰包含街道霓虹倒影
人物细节：植入机械义肢、发光纹身、护目镜镜片上的代码反射、赛博格眼部的LED瞳孔
环境细节：飘浮的灰尘粒子、轻微镜头畸变、两侧建筑玻璃幕墙上的数据滚动条、雨水产生的水花涟漪

使用建议

若使用Midjourney，建议添加参数：--ar 9:16（用于竖版广告）或--ar 16:9（横版），--v 6，--style raw，--stylize 250~500
若使用DALL·E或Stable Diffusion，可在负面提示中加入：distorted, blurry, low quality, bad anatomy, extra limbs, watermark
为避免画面杂乱，建议先从单一主体+简约背景开始，逐步增加细节；最终调整对比度与色彩饱和到广告级标准
若需要适配具体品牌，将描述中的“brand logo”“product”替换为实际名称，并调整主色调与品牌色一致

AI提示词 Mistral

370 热度

实战型AI应用模型选型比较提示词

这份提示词方案帮助你以AI应用决策顾问的身份，快速生成专业、可...

AI提示词 AI应用模型选型比较

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角色定义与任务定位
你是一名AI应用决策顾问与模型选型分析师，核心任务是基于业务场景与需求指标，对主流AI模型进行系统化比较，生成直观、可复用的对比内容（包括但不限于文本分析、对比表格或信息图）。你需要聚焦于实际部署中的性能、成本、延迟、生态兼容性等关键维度，帮助技术团队或决策者快速识别最适合当前任务的模型。目标输出必须便于直接用于图像生成提示或技术文档撰写。

适用场景

企业技术团队进行AI模型选型时，需要快速对比GPT-4、Claude、Gemini等模型的优劣势。
制作面向管理层的技术方案汇报PPT，需嵌入可视化对比图表。
撰写模型选型技术博客或白皮书，需要清晰的对比结构。
为AI应用产品设计宣传素材，突出模型性能差异（如推理速度、准确率）。
用于训练或微调前的模型预筛选，辅助决策者权衡精度与成本。

核心提示词
以下提示词可直接复制用于图像生成工具（如Midjourney、DALL·E）或文本生成任务，根据实际需求选择或组合使用：

文本对比报告提示词：“你是一位AI模型选型分析师，请以表格和要点结合的形式，对比Model A、Model B、Model C在以下维度：模型参数量、推理延迟（ms）、训练成本（美金）、准确率（%）、适用任务（代码/文本/多模态）、开源程度。数据需基于已知基准，并给出每个维度的推荐星级。” 
信息图生成提示词：“生成一张专业的信息图，标题为‘AI模型选型雷达图’，包含四个轴：性能、成本、速度、生态兼容性。每个轴标注分值1-10，展示三个模型（GPT-4、Claude-3.5、Gemini Ultra）的曲线。使用深蓝背景+霓虹色线条，科技感风格，白色标注关键数据点，字体清晰易读。” 
对比表格生成提示词：“创建一张横排对比表格，左列为对比维度（共6行），表头为三个模型名称。每个单元格填充具体数值和简短说明。使用简约商务风格，白色背景，浅蓝色表头，字体为Arial，数值加粗。额外在表格下方添加一行总结：‘最佳推荐：维度X→模型Y’。”

风格方向

专业科技风： 深色背景+霓虹高亮，强调数据精确性和技术严谨性，适合用于技术文档或展板。
商务简洁风： 浅色底色+高对比度色块，排版清晰，适合PPT或内部汇报。
数据可视化风： 采用雷达图、柱状图、气泡图等，将多维度指标量化呈现，适合信息图或宣传海报。
对比卡片风： 每个模型独立卡片，正面显示核心性能，背面显示详细参数，适合交互式网页或产品介绍页。

构图建议

雷达图构图： 中心向外辐射多条轴线，每条轴线代表一个性能维度（如准确率、速度、成本、生态），不同模型以不同颜色的多边形填充，并标注具体数值标签。
横向对比表格构图： 首列固定为维度名称，后续每列为一个模型，行高一致，使用交替底色增强可读性。在表格右上方或底部可加入“最佳选择”标记。
坐标轴散点图构图： X轴为推理速度（ms），Y轴为准确率（%），每个模型用不同形状和大小的点表示，点的大小代表参数量，颜色代表成本区间。旁边添加图例说明。
分层对比构图： 从上到下依次为：模型名称+logo区、核心指标对比区（用图标+数值）、适用场景标签区、推荐指数区（星级评分）。整体采用网格布局。

细节强化

在核心提示词中明确数值范围及单位，例如“推理延迟：100ms（一般）”。
增加“性价比”维度，用公式“性能得分/每千次调用成本”计算，并以颜色梯度标注（绿→黄→红）。
为每个模型附加“典型失败场景”或“局限性”标注（例如：模型A对长文本理解弱），使对比更深入。
在信息图中加入微小的数据标注标签（如“↑5%”“↓2%”），表示与上一代模型相比的变化趋势。
使用统一的图标风格（如Flat图标或线性图标）来表示不同维度，避免视觉干扰。

使用建议

图像生成场景： 优先复制“信息图生成提示词”和“对比表格生成提示词”中的内容，并根据实际模型名称、数据替换占位符。建议在Midjourney中附加参数参数如“--ar 16:9”或“--v 6.1”以获得高画质。
文本内容生成场景： 将“文本对比报告提示词”直接发给ChatGPT或Claude，要求其按格式填充真实数据。可进一步要求生成“一句话总结”和“推荐方案”。
方案迭代： 初次生成后，检查对比维度是否完整（如缺少“可解释性”或“多语言支持”），可手动补充并重新生成。
多工具协调： 先用文本工具生成对比文案，再用图像工具生成对应的视觉图表，最后统一排版到PPT或网页中。
数据来源规范： 务必在提示词中指明“基于XX论文/官方基准测试”或“假设数据”，避免误导决策。

AI提示词 Doubao

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高阶版开源模型代码生成调试提示词

本套提示词专为将高阶开源模型代码生成与调试过程可视化而设计，...

AI提示词开源模型代码生成

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角色定义
角色定位：AI代码可视化设计师 / 技术场景概念艺术家
任务目标：以高阶开源模型（如Llama、CodeLlama、DeepSeek-Coder等）的代码生成与调试工作流为核心视觉主题，创作一张能同时展现模型推理过程、代码输出、调试反馈以及开发者与AI协作氛围的静态图像。画面需传递“高阶、专业、实时协作”的质感，适合用作技术文档封面、开发者社区海报或AI工具产品展示。

适用场景

开源模型技术白皮书或论文的封面/插图
AI代码助手（如Cursor、Continue等）的产品宣传素材
编程社区（如GitHub、Hugging Face）分享页的头图
技术直播/录播课的开场视觉或背景板
面向开发者群体的社交媒体创意海报

核心提示词
可直接复制到Stable Diffusion / Midjourney / DALL·E等工具中使用（建议根据平台调整前后缀）：

an advanced open-source large language model generating code and debugging in real time, split screen layout: left side shows the model architecture with attention heads and transformer blocks in semi-transparent 3D, right side shows a code editor with syntax-highlighted Python and Rust snippets, bottom area displays a terminal with debug console output, log errors, stack traces, breakpoints, variable watch panel, glowing data flow lines connecting the model to the code, bright blue-purple and neon green color palette, volumetric lighting, cinematic depth of field, 8K, UHD, photorealistic, intricate details, lines of code with numbers, subtle motion blur on cursor
high-end open source model code generation and debugging scene, digital art style, minimalist but technical, top-down isometric view of a developer desk with two monitors, one showing a diagram of the model’s token generation process, the other showing a debugger stepping through generated code, robotic arm or holographic interface overlay, subtle grid and circuit board textures, dark mode interface, high contrast, sharp focus on error highlights and variable values, rendered in Octane, hyper-realistic, no people, pure technology

风格方向

科技极简风： 深色背景 + 霓虹蓝紫/青绿高光，强调代码逻辑清晰度，避免杂乱装饰
赛博实验室风： 加入HUD界面、半透明架构图、流动数据粒子，体现高阶与探索感
超现实数字艺术： 模型推理过程以3D抽象形态（如动态注意力矩阵）呈现，与现实编辑器交错叠层

构图建议

三分法分割： 左1/3为模型架构示意，中间1/3为代码编辑器核心区（含高亮行、错误红线、断点），右1/3为调试控制台与变量面板
对角线引导： 从左上角模型输出箭头指向右下角代码区域，增强视觉叙事性
景深层次： 前景为漂浮的数字符号或光标闪烁，中景为主编辑区，背景为模糊的服务器机柜或网络拓扑图

细节强化

代码区域必须显示真实感语法高亮（如关键字蓝色、字符串绿色、注释灰色），并包含缩进和行号
调试信息应包括：红色报错文本、“TypeError”、“NameError”等典型错误，以及“Watch: x=42”等变量值
模型架构部分可展现“Multi-Head Attention”的并行连接线，或“Layer Normalization”的节点符号
加入“正在生成...”或“Step 127/500”等状态提示，以及光晕表示的实时推理指针
整体添加微妙的粒子流动（沿着代码行或数据线），增强动态感

使用建议

在Midjourney中建议使用参数 --ar 16:9 --style raw --v 6.1 以保持细节锐利与构图的宽屏感
在Stable Diffusion中可叠加LoRA模型，如“Code UI”、“Tech Screen”类权重0.6～0.8，以提升界面元素的还原度
若需突出“开源”属性，可在画面边缘添加Hugging Face标志或GitHub Octocat的抽象轮廓
对生成结果不满时可尝试降低--stylize值（Midjourney中 --s 50），防止过度艺术化导致代码变形
建议先使用高速模式预览构图（Low Res），确认分区合理后再升为8K细节出图

AI提示词 jimeng

412 热度

高完成度梦幻唯美口播人物文生视频提示词

本方案为高完成度梦幻唯美口播人物文生视频提供专业提示词设计，...

AI提示词梦幻唯美口播人物

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角色定义
以「梦幻唯美口播视频提示词设计师」身份，面向AI文生视频工具（如Runway、Pika、Sora等），为创作者提供可直接输入、高完成度的提示词方案。目标：生成人物面部清晰、口播动作自然、光影柔和、整体氛围如梦似幻的短视频片段，适合品牌宣传、创意短片、社交媒体内容。

适用场景

品牌口播广告（美妆、香水、珠宝、轻奢服饰）
情感类短视频（诗意独白、晚安寄语、治愈语录）
AI数字人形象展示（虚拟偶像、AI主播）
MV风格的人物叙事片段

核心提示词
以下为可直接复制使用的提示词模板，建议根据具体人物和场景微调关键词：

A close-up shot of a young woman with delicate facial features, soft glowing skin, speaking directly to the camera with gentle lip movements. Dreamy atmosphere filled with floating cherry blossom petals and subtle golden dust particles. Warm pastel pink and lavender color palette. Shallow depth of field, background is a softly blurred garden with dappled sunlight. Cinematic lighting with rim light on hair and shoulders, creating a halo effect. 4k ultra realistic, motion blur on hair strands gently swaying in a light breeze. 24fps, smooth slow motion.
Full body shot of a male figure in a sheer white linen shirt, standing in a field of wildflowers, delivering a monologue with calm expression. Misty morning light, soft lens flare, floating dandelion seeds. Color grading: desaturated emerald green and dusty rose. Camera slowly zooms in from waist to chest. Gentle wind ruffles his hair and collar. High detail on skin texture and eye reflections.

提示：将上述英文提示词中的性别、服饰、场景替换为你所需，保持“柔光+粒子+慢镜头”核心语法结构。

风格方向

光影：逆光、侧逆光为主，人物边缘带光晕（rim light），面部使用柔光箱效果，避免硬阴影。
色彩：低饱和粉紫、浅蓝、奶油白、淡金。整体色调偏暖或中性偏冷，视主题选择。
氛围：空气感—加入悬浮粒子（花粉、星尘、水雾、光斑），画面通透不油腻。
动态：微风轻拂发丝、睫毛微颤、衣摆飘动，口型变化与声音同步感强。

构图建议

推荐镜头景别：特写（唇眼细节）或中近景（肩部以上），突出口播表情。
人物位置：黄金分割点偏左或偏右，视线方向留白（看向镜头或45度侧前方）。
景深控制：浅景深，背景虚化为光斑或柔色块，前景可叠加半透明花瓣或薄纱。
镜头运动：缓慢推近、极慢横移（Pan），或固定机位配合微弱的呼吸感晃动（Handheld subtle breathe）。

细节强化

皮肤质感：保留真实毛孔与绒毛感，不可过度磨皮。提示词可加“natural skin texture, subtle freckles”。
眼部：高光点清晰，瞳孔中映出环境光（如光晕或窗影），增加生动感。
口型：描述“lips forming words naturally, slight moisture on lower lip”。
服饰材质：丝绸、薄纱、蕾丝或羊毛等柔软材质，带微光折射。
背景元素：模糊的植物枝干、水波纹、星云、雾霭，保持抽象但不空旷。

使用建议

若工具支持分段提示（如正负提示），可补充负向词：ugly, deformed, blurry face, unnatural mouth, flat lighting, oversaturated.
首先生成1-3秒短片段测试口型与光影效果，确认后再加长时长。
口播内容建议配合字幕或真实音频驱动，提示词中可加入“lip sync accurate with soft voice”提升同步率。
若需高完成度，建议将人物面部参考图作为条件输入（如ControlNet、Image-to-Video），提高一致性。
输出参数：分辨率建议16:9 (1920x1080)，帧率24fps，运动幅度设为低-中，避免抽搐。

AI提示词 Doubao

123 热度

结构化教培招生销售成交话术提示词

这是一份面向教培招生场景的结构化销售成交话术提示词方案，帮助...

AI提示词教培招生销售成交

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角色定义与任务定位
请以资深教培销售培训师的身份，为招生顾问设计一套结构化、可复用的成交话术提示词。你的目标不是写一篇通用文章，而是为实际销售场景（电话邀约、试听课转化、家长面谈）提供“直接可复制”的脚本框架，帮助顾问快速建立信任、挖掘需求、化解异议并促成缴费。这套提示词应具备清晰的模块逻辑、精准的情绪控制和可量化的行动指令。

适用场景

电话邀约：面向潜在家长进行首次外呼，筛选意向并锁定面访机会
试听课/体验课转化：课后一对一沟通，激发续费或正价课报名
家长面谈/公开课签单：现场答疑、对比竞品、促成当场缴费
线上咨询（微信/社群）：针对私信咨询或群内互动设计标准化回复话术

核心提示词（可直接复制使用）
以下为结构化核心提示词模板，请替换“[]”内内容后直接用于文本生成：

【身份】你是一位有6年教培一线销售经验的资深招生顾问，熟悉K12/素质/职业教育（根据你的品类选择）客户心理。
【目标家长画像】家长年龄[30-45]，孩子正在[小学三年级/初中二年级]，主要痛点[成绩波动/学习兴趣不足/时间管理差]，预算范围[月均2000-5000元]。
【话术框架】按以下顺序输出：破冰问候（用孩子已知信息或学校场景建立连接）→ 痛点唤醒（用具体数据或对比引发焦虑）→ 解决方案呈现（用FAB法则：特征-优势-利益）→ 信任背书（展示成果截图、学员案例或机构荣誉）→ 异议预判与应对（列3个最常见拒绝理由及应对逻辑）→ 限时逼单（明确时间窗口和附加价值）
【语言风格】温暖而坚定，多用“您”“孩子”“咱们”，每段控制在2-3句话，避免超过30秒的连续独白。
【结尾要求】给出至少2个不同力度的逼单选项（如：全额优惠 vs 分期方案），并附一句“如果现在不方便决定，我可以先帮您保留名额”的柔性闭单话术。

风格方向

专业度：话术中植入教育观点（如“记忆曲线”“错题本策略”）而非纯销售话术
亲和力：用家长语言（“您放心”“咱们慢慢聊”），避免生硬术语
紧迫感：通过限时名额、剩余学位数、课程涨价预告制造合理压力，但不压迫
结构化：每个模块用“① ② ③”或“第一步 第二步”标出，方便顾问现场即拿即用

构图建议（话术结构布局）

整体呈“漏斗型”结构：从宽泛的关心（孩子最近学习状态）→ 聚焦问题（哪科最让您头疼）→ 引入解决方案（我们的课程恰好解决这个）→ 缩小到决策（今天报名的三重礼）
每一模块内部采用“提问→倾听→回应”三角循环，避免单方面输出
在文档呈现上，使用“场景＋话术＋备注”三栏排版，便于顾问对照练习

细节强化

加入具体数字：如“去年我们春季班续费率达到89%”“试听课学生平均提分15分”
对比案例：不要只说“效果好”，要说“同校张同学，上次月考38分，两个月后考到67分”
异议应对库：为“太贵了”“要回家商量”“怕没效果”三个高频拒绝句，各准备3句话术话轮，并标注软化语气词
限时元素：明确时间线（“本周五前报名可享受的专属权益”），配合倒计时感词汇（“即将截止”“最后3个名额”）

使用建议

将核心提示词输入ChatGPT/Claude/文心一言等生成工具前，先明确“家长渠道”（电话/面谈/微信）和“当前阶段”（初筛/跟进/关单），不同阶段需调整提问比例
生成后的文本不要直接背诵，应录制音频练习后，将书面语转为口语（如将“针对您的情况我们推出了”改为“像您家孩子这种情况，我们有一个专门的做法”）
每周更新异议应对库：收集一线实战中被拒绝的真实理由，反向优化提示词中的预判部分
结合A/B测试：将同一套提示词生成的两种不同风格话术（如亲和风 vs 权威风）分发给两组顾问，记录转化率差异，持续迭代

AI提示词 LLaMA

451 热度

测试工程向量检索设计完整流程提示词

本提示词方案面向测试工程师或可视化设计师，提供将“测试工程向...

AI提示词测试工程向量检索

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角色定义与任务定位
您应以测试工程架构师兼数据可视化设计师的身份，为技术团队或项目文档生成一套直观展示测试工程中向量检索设计完整流程的视觉方案。目标是：通过图示化方式，清晰呈现从数据准备、向量化、索引构建、检索测试到结果评估与迭代优化的全链路，突出各阶段的关键动作与测试保障要点，便于非技术背景的读者快速理解设计逻辑。

适用场景
技术研究报告配图、测试工程方法论分享PPT、AI检索系统设计文档、团队内部培训材料、技术博客封面图、以及需要解释向量检索测试流程的任何可视化场景。

核心提示词

流程图，完整展示测试工程向量检索设计流程：数据采集与清洗 → 向量嵌入与模型选择 → 索引构建与分片策略 → 检索测试与准确性验证 → 效果评估与反馈优化，每个阶段配有图标和简短中文标注，扁平化设计，蓝白主色调，科技感线条，左侧向右流向，白色背景，干净专业。
  环形迭代流程图，中心文字“测试工程向量检索设计”，外围依次环绕六个节点：数据准备、向量化、索引构建、检索执行、结果评估、优化迭代，节点间用虚线与实线箭头区分正向流程与反馈回路，几何抽象风格，渐变蓝色与浅灰色，极简主义。
  信息图格式，垂直时间轴呈现向量检索设计完整流程，左侧为阶段名称，右侧为测试要点与性能指标（如召回率、延迟），结合小图标（数据库、神经网络、索引树、放大镜、图表、循环箭头），扁平轻质感，适合A4打印。

风格方向
优先推荐科技扁平风：使用蓝、白、灰主色，辅以浅绿或浅橙作为高亮强调；图标采用简洁的线性或面性风格，避免过度写实。也可选择数据可视化风格：将每个阶段数据量、索引大小、测试结果用柱状图或折线图嵌入流程中，突出量化特征。若面向创意表达，可采用未来主义3D风格：将向量空间表示为发光粒子云，检索过程表现为光束连接，增强视觉冲击，但需确保流程可读性。

构图建议

采用从左到右的线性水平构图，顶部放置标题“测试工程向量检索设计完整流程”，下方依次排列5~6个阶段模块，模块间用从左向右的箭头连接，底部可增加一条横向进度条表示“设计完成度”。
  每个阶段模块使用统一尺寸的圆角矩形，内部包含：阶段名称（粗体）、一个代表性图标、一行关键动作描述（如“数据清洗→格式转换”）。
  在流程下方或右侧增加一个关键指标小面板，显示每个阶段的测试通过率或耗时参考值（例如“召回率≥95%”），强化测试工程属性。
  若需要表现迭代，可在最右侧添加一个“迭代优化”模块，并画一条弯曲箭头从左往右回到“数据准备”阶段，形成闭环。

细节强化

在向量化阶段，加入向量空间示意图（若干散点或立体坐标系），并用不同颜色区分不同类别的嵌入向量。
  索引构建阶段可标注索引类型（如IVF、HNSW）及参数（如M值、efConstruction）。
  检索测试阶段添加放大镜图标和计时器符号，暗示性能测试与准确性验证。
  每个阶段使用不同底色（由浅蓝渐变为深蓝）表示设计推进程度，增强视觉层次。
  在右下角增加版本号和日期水印，体现工程文档正式感。

使用建议
本提示词可直接复制到Midjourney、DALL·E等AI图像生成工具中，建议配合宽高比16:9或1:1使用，分辨率不低于1024x1024。如需用于打印或演示，生成后可在矢量软件中二次描边和调整文字。若希望更强调测试流程，可在提示词中追加“accurate, labeled with technical terms, professional engineering style”。请根据实际文档风格调整色彩倾向（如更换为深色模式或企业品牌色）。