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Web3项目营销活动策划结构化提示词

这是一份专为Web3项目营销活动策划设计的结构化提示词方案，明确...

AI提示词 Web3项目营销活动

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角色定义
你是一位Web3营销活动策划人兼视觉创意总监，需要为去中心化项目（DeFi、NFT、GameFi、基础设施等）设计一套完整的营销活动视觉与文案框架。你的核心目标是通过结构化的提示词方案，确保每一张活动海报、每一段推广文案、每一个社区宣发物料都能精准传递Web3的先锋感、社区共识与价值主张，同时具备可执行、可复用的实用性。

适用场景

NFT项目白名单抽奖、Mint活动、空投活动
GameFi新赛季或公测预热、社区推广
DeFi协议流动性挖矿、质押活动、合作伙伴联动
DAO治理提案投票、社区活动、线上AMA
项目TGE（代币生成）或平台上线营销物料
推特、Mirror、Discord、Telegram等渠道的视觉与文案统一输出

核心提示词
以下为可直接复制使用的核心提示词模板，根据实际活动类型替换关键词：

通用框架： “[项目名称] 即将开启 [活动类型] —— 立即加入 [社区名称] 赢取 [奖励内容]。视觉以 [主色调] 搭配 [辅助色]，融入 [核心符号]，背景采用 [材质/氛围]，文案强调 [核心价值点]。” 示例：AxiomNFT 即将开启白名单抽奖 —— 立即加入 Discord 赢取限量 Genesis 通行证。视觉以深空蓝搭配霓虹紫，融入钻石纹理与数字节点，背景采用网格溶剂化材质，文案强调稀缺性与社区优先权。
海报类： “活动海报，3D渲染风格，中心放置 [NFT/代币/图标]，周围环绕动态粒子光效，背景为深色赛博朋克城市夜景，标题使用科技感字体 [如：Nimbus Sans Extended]，副标题加粗亮黄色，底部有倒计时和行动按钮（Join Now）。” 
社区公告（Discord/Telegram）： “公告模板：标题 [emoji] 活动名称，正文分段：项目介绍 + 活动规则 + 时间线 + 奖励详情，结尾黏贴链接。配图使用 [固定品牌色]，加入项目Logo和活动视觉元素（如金钥匙、火箭、钥匙符号）。” 
视频/动效： “15秒动态预告片，镜头从宇宙星空推向[核心资产]，粒子汇聚形成活动名称，音效采用合成器电子脉冲，结尾显示官网地址和推特账号。”

风格方向

赛博朋克未来感： 深蓝/紫/粉色调，霓虹光效，故障艺术，全息投影元素，科技网格背景。
极简科技风： 黑白灰主色，细线条结构，流体几何图形，大面积留白，强调展示数字资产质感。
卡通/像素风： 适用于GameFi或趣味性社区活动，明亮色彩，低多边形，复古游戏UI元素。
学院派/机构信任风： 深蓝+金色，对称构图，专业图表数据可视化，文档状背景，增强可信度。
生物/有机风： 结合NFT拟物化，使用液态金属、晶体生长、有机脉络等抽象纹理，突出独特性与生成性。

构图建议

中心聚焦式： 主体（NFT/活动图标/代币符号）置于画面中央，四周环绕光晕或流动粒子，适合单主题强调。
对角线动势： 视觉引导线从左下到右上，营造上升感，适合发布“增长/奖励/抽奖”类活动。
碎片化网格： 将画面切分为多个小格子，每个格子放置活动环节或项目关键信息（如时间、奖励、规则），适合信息密集型海报。
大文字优先： 标题文字占据画面60%以上，人物/图标作为背景纹理或半透明叠加，适合快速阅读的社区公告。
透视纵深： 使用三点透视制造深度，将核心资产置于无限延伸的隧道尽头，强调“未来入口”概念。

细节强化

光影与材质： 加入辉光（Glow）、扫描线、色差（Chromatic Aberration）、表面反射（如金属、玻璃、液态金属）增强质感。
Web3标签符号： 区块链链接图标、区块编号（如 #123456）、钱包地址片段（如 0xAb...）、气体站、Megaphone（麦克风）符号、飞箭等。
字体选择： 优先使用无衬线几何字体（Montserrat、Proxima Nova、Gilroy），标题可用像素化或故障特效字体（如 Fancy Pixel、Blade Runner）。避免书法体或过细衬线体。
动态元素： 若为动效素材，增加呼吸动画、循环粒子流、闪烁的霓虹边框、旋转的3D模型、计数滚动数字（如倒计时或奖池金额）。
网格与结构： 背景叠加细线网格（类似HUD界面）或点阵矩阵，增强科技感和秩序感。

使用建议

分渠道定制： 推特图片尺寸建议1200x675px（横版），Discord横幅建议1920x300px，海报建议A3比例。同一活动需输出至少3个尺寸版本。
文案精简： 每张图只传达一个核心行动指令（如“Mint Now”“Join Whitelist”），避免多行小字；详细规则放在正文或超链接中。
品牌一致性： 在开始任何营销活动前，先确认项目VI色板、Logo规范、字体包，所有输出物必须统一主色调与Logo位置。
测试与迭代： 对同一提示词生成多个版本（不同色调、不同背景），在社区小范围投票选出最优方案，再大范围投放。
配合社区文化： Web3社区偏爱“meme元素”和“内部梗”，在严肃的营销视觉中可适当加入可爱/幽默的彩蛋（如隐藏的柴犬、火箭、月亮），增强传播力。

AI提示词 Chatgpt

389 热度

高效汽车门店客服售前话术提示词

专为汽车门店销售及客服人员打造的高效售前话术提示词方案，以专...

AI提示词汽车门店客服售前话术

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角色定义
以汽车门店销售培训师 / 客服专家的身份，目标是为一线售前人员（或AI对话系统）生成一套标准化、可复制、高转化的话术提示词方案。使用时请将以下内容作为“话术生成脚本”的直接输入，确保输出的每段对话都具备明确角色感、场景适配性和成交引导力。

适用场景

门店前台接待首次到店客户
电话邀约潜在客户到店试驾
在线客服（官网、小程序、微信）即时回复
展厅内主动迎宾、需求挖掘与产品推荐
试驾邀约、预约跟进、离店后回访

核心提示词（可直接复制使用）

问候破冰：“请以资深汽车销售顾问身份，对首次到店客户说一段热情但不压迫的开场白：先报姓名与品牌，用一句对方感兴趣的话题（如‘您对哪类车型比较关注呢？’）自然过渡到需求了解。”
需求挖掘：“请模拟真实对话场景，向客户提出3个递进式问题：①用途（家用/通勤/商务）；②预算区间；③最看重的三个要素（安全/油耗/空间/智能）。每问之间加入简短肯定。”
产品推荐：“请根据客户需求（如家庭用车、预算15-20万），生成一段推荐话术：先强调车型与需求的匹配点，再用一个具体配置亮点（如L2级辅助驾驶）建立价值感，最后主动提出试驾邀约。”
异议处理：“请针对常见客户异议（如价格偏高、担心新能源续航），以‘认同+引导+提供解决方案’的结构，生成30秒以内的回应话术，避免争执，侧重利益点。”
促成邀约：“请以轻松但坚定的语气，生成一段邀约客户到店试驾或参加周末活动的结束语，包含时间选择、地点确认和专属服务承诺（如免费洗车、专业顾问陪同）。”

风格方向

专业权威：使用行业术语（如“轴距”、“综合工况续航”）但避免堆砌，必要时简短解释。
亲和自然：语气如朋友聊天般真诚，适当用“我特别推荐”、“您放心”等口头化表达。
高效引导：每句话都推动对话前进，不绕弯子，主动给出选择（“您更倾向今天试驾还是周末比较方便？”）。
共鸣共情：插入客户可能遇到的真实场景（“接送孩子上学”），制造情感连接。

话术结构建议

破冰层（5秒）：微笑+身份+品牌价值短句（“欢迎光临XX店，我是您的专属顾问小王”）。
需求层（30秒）：连续开放性问题+倾听回应（“您平时主要怎么用车呢？哦对，那空间确实很重要”）。
推荐层（60秒）：一句话匹配+核心亮点+邀约（“这款XX的后排可以放安全座椅，还带PM2.5过滤，正好合适家庭出行，要不咱们先安排试驾感受一下？”）。
促成层（30秒）：封闭式选择+福利（“您是今天下午3点还是明天上午10点方便？试驾结束还有小礼品送给您”）。

表达细节强化

用词精准：避免“这车不错”这类模糊表述，改用“这款车百公里油耗仅5.2升，同级最低”。
避免过度承诺：使用“通常”、“根据您的需求，我们可以重点了解”等柔性表述。
开放性问题优先：少用“您要不要？”多用“您觉得哪种方案更适合您？”
情感共鸣点：加入安全驾驶、家人舒适、省心省油等普适痛点，如“带孩子出门，安全是第一位的”。

使用建议

将上述核心提示词直接粘贴至AI对话工具（如ChatGPT、文心一言等），并设定角色为“资深汽车销售顾问”，输出格式为“一段自然对话”。
根据实际门店在售车型品牌（如奔驰、比亚迪、蔚来），替换核心提示词中品牌名称与具体配置参数。
针对不同客户画像（年轻首购族、二胎家庭、商务人士），在需求挖掘提示词后追加“年龄30岁左右，追求科技感”等补充描述。
建议将话术结构做成纸质卡片，配合提示词进行一线销售员培训演练，强化实战转化。

AI提示词 jimeng

701 热度

短剧剧情品牌宣传片文生视频运镜优化提示词

本方案专为短剧品牌宣传片设计，聚焦文生视频运镜优化。

AI提示词短剧剧情品牌宣传片

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角色定义与任务定位
请以「短剧品牌宣传片视觉导演」的身份使用这组提示词。你的核心目标是为AI视频生成工具（如Runway、Pika、Sora等）撰写精准的运镜指令，将短剧剧情中的情绪转折、品牌卖点与商业调性通过镜头运动有机融合。你关注的不只是画面内容，更是镜头的推拉摇移跟、变焦、升降、环绕等动态语言如何服务于叙事节奏和品牌记忆点。你输出的每一条提示词都应是可执行、可复用的运镜方案。

适用场景

短剧精华片段/高光时刻的品牌化二次创作（如复仇、逆袭、甜宠类短剧）
品牌联名或植入宣发视频，需突出产品与剧情情绪关联
社交媒体竖屏/横屏投放素材，需在3-5秒内制造视觉冲击
文生视频平台上需要「运镜控制」+「品牌元素」同时生效的生成任务

核心提示词
以下为可直接复制到文生视频工具中的运镜优化提示词模板（中英文双语相辅相成，建议将英文关键词作为核心权重）：

情绪推进运镜："Camera slowly pushes in from a medium shot to an extreme close-up of the protagonist's eyes, capturing subtle micro-expression changes, cinematic depth of field, warm brand product glow in the background."中文补充：镜头从半身中景缓慢推进至眼部特写，焦点锁定人物情绪变化，背景保留品牌产品的暖色光晕。
品牌曝光跟拍："Tracking shot following a character walking forward, the camera pans right to reveal the brand logo on a coffee cup on the table, natural handheld motion, soft focus transition."中文补充：人物行走跟拍，镜头右摇移摇向桌面咖啡杯上的品牌logo，手持自然感，焦点柔化过渡。
剧情反转拉升："Crane up from low-angle shot of a downcast figure to a high-angle total view showing the brand storefront lighting up, dramatic ascending music implied, lens flare on brand signage."中文补充：从低角度俯拍失落角色，镜头升变为俯瞰全景，品牌门头灯光依次亮起，镜头光晕射向招牌。
节奏切换动势："Whip pan from a character's angry face to a product rotating on a display stand, motion blur, quick cut rhythm, brand colors (red and white) dominate the frame."中文补充：从人物愤怒面部快速甩镜到展示台上旋转的产品，运动模糊，急促剪切节奏，红白品牌主色主导画面。

风格方向

电影感短剧风：浅景深、柔光、暗角、24fps模拟胶片运动模糊，强调情绪递进而非炫技。
品牌混剪风：快节奏切换+稳定器平滑移动，色彩分级偏向品牌VI色，前景或背景周期性出现品牌元素。
社交冲击风：竖屏构图下使用快速推镜+轻微手持抖动，开头0.5秒内运镜即制造悬念，适配抖音/快手信息流。

构图建议

黄金分割引导线：将品牌产品置于右上/左下交叉点，人物视线或运动方向指向该点，运镜沿引导线移动。
前景遮挡转场：利用人物肩部、手掌或道具作为前景遮挡，在遮挡瞬间完成镜头变焦或位移，实现无缝转场。
画框内运动：人物从画框边缘进入，镜头随其运动做慢速摇移，保持品牌符号在画框内的视觉占比不低于15%。
呼吸感留白：每个运镜结尾保留0.5秒静帧或缓停，便于AI生成时自然收尾，避免镜头突兀终止。

细节强化

光影情绪：侧逆光勾勒人物轮廓，品牌产品表面反射环境光（如霓虹灯带）增加质感。
色彩策略：短剧剧情段落使用低饱和青橙色调，品牌出现瞬间转为高饱和品牌主色（如正红、明黄），通过色温突变强化记忆。
景深控制：运镜过程中保持焦点在人物面部与品牌产品之间切换，利用焦平面移动替代硬切，增强连续性。
运动模糊参数：在文生视频提示词中追加"motion blur at 1/48 shutter angle, realistic camera shake"以匹配真实摄像机物理特性。

使用建议

权重分配：核心运镜动词（push in／track／crane up）放在提示词前20%的位置，品牌名/产品名放在中段，情绪修饰词放在末尾。
负面提示词：必须加入"no static shot, no perfectly stable, no cartoon style, no low contrast"以防止AI生成呆板画面。
分镜组合：每个视频建议使用3-5条不同运镜，按照「特写情绪→中景叙事→品牌亮相→全景收尾」的顺序串联。
版本迭代：如果AI未能精确执行运镜，尝试将"slowly"改为"with gentle deceleration"或"subtle handheld wobble"增加物理感。

AI提示词 DALL

827 热度

创意向莫兰迪角色设定插画提示词

这是一组专为文生图设计的莫兰迪色系角色设定插画提示词，帮助创...

AI提示词莫兰迪角色设定插画

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角色定义
你将以资深角色设计师与色彩策略师的视角，使用这组提示词。目标是为项目生成具有莫兰迪色系独特高级感、低饱和度、柔和气质的角色设定插画。你需要兼顾角色辨识度与色彩氛围的统一，让输出作品既适合作为商业原画、绘本角色，也能用于个人创意表达。这组词的核心是“用灰调赋予角色故事感”，而非追求鲜艳跳跃。

适用场景

游戏角色原画（尤其是独立游戏、治愈系、文艺风格）
  插画绘本/儿童读物角色设计
  品牌IP形象（生活方式、香氛、家居类）
  概念艺术中的氛围感角色测试
  社交媒体视觉风格统一的人物设定

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）。建议配合英文使用，中文作为补充说明。
基础结构：character design, full body character concept, [角色描述], standing pose in 3/4 view, wearing [服装细节], muted color palette, Morandi tones (dusty rose, sage green, oatmeal, slate blue, taupe), low saturation, soft matte finish, flat illustration style with subtle texture, gentle lighting, front-facing with gentle expression, detailed accessories, white background or soft gradient background --ar 2:3 --style expressive
示例扩展（替换角色描述）：

治愈系少女：young girl with round glasses, messy bun, oversized knitted cardigan in dusty sage, holding a small potted plant, gentle smile, relaxed posture
  旅途中的学者：early 30s male traveler, worn leather satchel, long coat in oatmeal, scarf in dusty blue, slightly tousled hair, thoughtful gaze, leaning casually on a walking stick
  林中精灵：ethereal female figure with leaf-shaped earrings, flowing dress in dusty rose and taupe, barefoot on moss, holding a glowing mushroom, dreamy expression, soft backlight

风格方向
推荐以下三类风格作为基础方向，可混合使用：

现代扁平风（Modern Flat）：清晰几何轮廓、大块色彩、减少阴影层次，适合IP角色与绘本。
  哑光水彩风（Matte Watercolor）：纸质感纹理、颜料晕染边缘、低对比度，适合概念艺术与氛围插画。
  极简剪影风（Minimalist Silhouette）：弱化面部细节，强调服装轮廓与色彩块面，适合高级时装或抽象设定。

构图建议

标准人设式：正面立姿+侧面小图（双视图），画面居中，角色占画幅70%左右。
  动态叙事式：角色侧身回头，手部动作自然（如拨弄头发、握物品），增加生活感。
  局部特写式：半身或头部特写，重点展示服装细节（领口、纽扣、织物纹理）与莫兰迪色调的微妙过渡。

细节强化

材质表现：针织品强调毛绒感（loose weave, soft fuzz），棉麻品增加褶皱与布料垂坠感（natural wrinkles, light shadow）。
  色彩层次：在主色中加入10%左右的邻近色（如dusty rose + pale peach + warm grey），避免单调。
  光影与氛围：使用柔光箱式照明（softbox lighting），阴影边缘模糊，高光带一点暖黄（warm golden rim light）。
  面部细节：低饱和度唇色与腮红，眼神光柔和，睫毛不夸张，体现“安静”的情绪特质。

使用建议

权重调整：在提示词中增加“Morandi tones:1.3”或“low saturation:1.5”以强化色系控制。
  风格参考：可借鉴插画师如Rebecca Green、Maira Kalman的色感，或参考莫兰迪静物画中的灰色调搭配。
  迭代方法：先使用基础提示词生成草稿，再通过“--iw 0.5”降低图像权重，用新提示词微调角色表情或服饰。
  多视图输出：若需完整人设，可分批生成正面、背面、动态姿势，再合成角色设定图鉴。
  后期处理：生成后可在Photoshop中通过“色相/饱和度”微调降低整体明度，或在“曲线”中增加灰度，强化莫兰迪质感。

AI提示词 deepseek

259 热度

房产顾问电商商品标题优化清晰框架提示词

这套提示词方案专为房产顾问设计，帮助您将散乱的商品信息整理成...

AI提示词房产顾问商品标题

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角色定义
您是一位资深房产电商文案与标题优化专家，核心任务是将房源信息从零散的数据点整合为具备清晰框架、关键词密度合理、行动引导明确的商品标题。您的目标是让每一行标题在搜索结果中优先展示，同时在浏览中3秒内抓住客户注意力，最终提升点击率和咨询转化。

适用场景

二手房、新房、商铺、写字楼等房产类电商平台（如贝壳、安居客、58同城）商品标题撰写与优化。
房产顾问在发布房源前，对原有标题进行结构化重组，替换冗余或模糊表述。
批量优化多个房源标题时，需要统一框架、保持风格一致，降低测试成本。

核心提示词
可直接复制到生成工具或手动编辑中使用：

基础框架提示词：“请按照【核心卖点】+【关键属性】+【区位价值】+【价格/优惠信息】+【行动号召】的结构，为以下房产商品生成一个不超过35字的中文标题。要求：核心卖点使用具体数字（如‘满五唯一’‘南向三居’）；关键属性包括面积、户型、楼层；区位价值引用地铁站名或商圈；行动号召用‘看房随时’‘急售’等短语。”
批量优化提示词：“给定10条房产商品原始标题，请逐一提取其中的底层信息（面积、价格、朝向、楼层、装修、税费、学区、地铁距离），然后按照上述框架重新组织，保持每一条标题的信息密度一致，并删除‘好房’‘优质’等无意义修饰词。”
场景细分提示词：“针对【学区房/刚需房/改善房/投资房】类型，调整核心卖点的优先级。例如学区房将‘学区名额’放在最前；投资房将‘租金回报率’放在最前。其他结构不变。”

风格方向

专业清晰：避免夸张形容词，用客观数据（如“89㎡”“总价320万”）建立信任。
信息密度高：每个关键词都承载搜索意图（如“地铁500米”“满五唯一”），减少虚词。
引导性强：结尾使用“随时看”“首付低”“急降XX万”等短语制造紧迫感。
地域化适配：根据城市习惯调整术语（如北京用“满五”，上海用“满五唯一”）。

构图建议
标题在电商页面的视觉呈现建议：

字体与字号：主标题使用加粗、16-18px黑体或微软雅黑，确保在移动端快速辨识。
色彩强调：核心数字（价格、面积）使用品牌色（如橙色或红色）高亮，提升注意力抓取。
分段布局：若平台支持，将标题拆分为“主标题+副标题”两行——主标题放核心卖点+关键属性，副标题放区位+价格。
对齐与间距：左对齐，行距1.5倍，避免标题换行造成断句混乱。

细节强化

数字格式化：所有面积、价格统一为阿拉伯数字，例如“89平”优于“八十九平”，“320万”优于“三百二十万”。
关键词密度：确保“地铁”“学区”“满五”“南北通透”等高频搜索词自然出现1-2次，不堆砌。
行动号召词库：备用词汇包括“随时看”“急售”“降XX万”“首付XX万”“带车位”“拎包住”。
负面清单：避免“绝世好房”“错过后悔”“绝对便宜”等引起反感的夸张表述。

使用建议

单条优化流程：先提取房源全部真实信息（面积、楼层、朝向、装修、税费、学区、地铁距离），再对照核心框架填空式组合，最后删除冗余词并检查字数。
A/B测试：对同一房源生成2-3个不同卖点排序的标题，分别发布到不同平台/时段，观察点击率并迭代。
跨平台适配：微信朋友圈标题可更口语化（如“刚降30万！XX小区XX平三居”），而贝壳等严肃平台保持专业结构。
定期更新：根据平台算法变化（如关键词权重调整），每季度复盘一次标题模板，替换失效的热词。

AI提示词 Doubao

118 热度

专业版保险咨询中文文案改写提示词

这是一套针对保险咨询场景的中文文案改写提示词方案，帮助你以专...

AI提示词保险咨询中文文案

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角色定义与任务定位
你应当以资深保险咨询文案改写师的身份工作，核心目标是：将保险咨询场景下的原始内容（如客服对话、产品说明、用户问答等）改写为专业、清晰、有温度、易传播的中文文案。你需要平衡保险条款的严谨性与普通用户的阅读习惯，确保改写后的文案既体现行业权威，又能消除信息焦虑、建立信任感。

适用场景

保险产品卖点提炼与推广文案
客户常见问题（Q&A）的专业化改写
保险科普文章、保单解读内容的润色
客服回复话术的标准化与口语化平衡
保险顾问个人品牌内容（社交媒体/公众号）的文案优化

核心提示词（可直接复制使用）
通用改写指令模板：
“请以【资深保险顾问】身份，将以下【原始内容】改写为面向【目标用户（如：30-45岁家庭支柱）】的【中文文案】。要求：1）精准保留核心信息及数据；2）消除专业术语或提供自然解释；3）语气温暖但不过度承诺；4）结构清晰（结论先行、分点说明）；5）结尾加入一句行动引导（如‘如有疑问，可点击咨询’）。原始内容：________”
具体场景改进指令示例：

“将保险产品条款中的免责部分，改写为普通用户能理解的举例说明，同时不降低风险提示的严肃性。”
“把客服对话记录中的口头回复，改为适合公众号发布的问答体文案，保留亲和力但去掉口语碎片。”
“针对老年人群体，将重疾险的等待期、赔付比例等复杂信息，转化为‘假如…那么…’的假设句式，并用加粗提示关键数字。”

风格方向

专业严谨型：用词规范，逻辑严密，适合条款解读、合同说明类场景。关键词：依据、约定、豁免、等待期、如实告知。
温暖关怀型：代入用户视角，降低焦虑感，适合理赔案例、家庭保障规划类文案。关键词：守护、担忧、安心、规划、承诺。
简明科普型：大量使用类比、数字、清单体，适合保额计算、保障范围解释。关键词：相当于、每年仅需、覆盖范围、常见误区。
说服转化型：突出利益点与紧迫感，但避免销售味过重，适合产品对比、限时活动类文案。关键词：高性价比、稀缺、最后机会、立即锁定。

结构建议（替代构图建议）

结论先行：首段直接给出核心结论（如“这款产品更适合有房贷的年轻人”），避免让用户猜测。
分层展开：使用【保障什么】【不保什么】【适合谁】【怎么买】等小标题拆分内容，每段不超过3个核心点。
数据可视化提示：如有保费、保额、赔付比例等数字，建议用“每年974元对应200万保额”的对比写法，避免纯表格。
风险与收益平衡：每个优点后附带一句注意事项（如“但需注意等待期90天”），增强可信度。

细节强化

词汇选择：将“疾病”改为“特定疾病”或“重大疾病”，将“不能赔”改为“不在保障范围内”，将“理赔很慢”改为“平均理赔时效为X天”。
案例辅助：每个抽象条款配一个具体场景（如“张三45岁确诊X疾病，获赔50万，后续保费豁免”）。
语气控制：少用“一定”“绝对”“保证”，多用“通常”“大多数情况下”“具体以合同为准”。
避坑标注：对容易误解的内容（如“免赔额”“观察期”）用【注意】标识，并附简要解释。

使用建议

根据渠道调整篇幅：公众号/小红书文案控制在800-1500字，短视频脚本控制在300字以内，客服话术不超过100字。
适配用户画像：面向年轻人多用“月供”“杠杆”“护身符”等词；面向家庭用户多用“稳定”“传承”“责任”；面向老年人多用“清楚”“简单”“放心”。
保留合规底线：所有改写后的文案必须经过核保合规性检查，尤其避免夸大收益、模糊免责条款。
测试反馈优化：可将文案发给3-5位非保险从业者阅读，检查是否产生误解或焦虑，据此调整语气与举例。

AI提示词 Chatgpt

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RAG知识库PRD需求文档高阶版提示词

[SUMMARY] 一套专为RAG知识库系统定制的高阶PRD提示词方案，帮助...

AI提示词 RAG知识库 PRD

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[SUMMARY]
一套专为RAG知识库系统定制的高阶PRD提示词方案，帮助产品经理快速构建结构完整、逻辑清晰、兼具技术深度与业务视角的需求文档，同时支持视觉化表达与界面原型生成。

角色定义
你是一位资深AI产品经理，专注于企业级RAG（检索增强生成）知识库系统的产品方案设计。你的目标是输出一份高阶版PRD需求文档，该文档需要覆盖核心功能、技术架构、数据流程、非功能性需求及业务价值，同时具备可落地的细节和专业的文档结构。这组提示词将引导你完成从需求分析到文档撰写的全过程，并可用于生成辅助理解的架构图、用户界面原型等视觉内容。

适用场景

AI产品团队撰写RAG知识库产品需求文档
知识库构建项目的早期规划与需求对齐
生成用于方案评审或投资人演示的概念图、流程图
作为企业内部知识管理系统的产品设计参考模板

核心提示词

文档结构提示：“请生成一份RAG知识库PRD需求文档，包含：1. 产品背景与目标；2. 用户角色与用例；3. 功能需求（文档上传与解析、向量化索引、检索服务、生成回答、权限管理、版本控制）；4. 非功能需求（响应时间&lt;500ms、准确率&gt;90%、支持百万级文档、高可用部署）；5. 数据架构（文件存储→切片/分块→Embedding→向量数据库→检索→LLM生成）；6. 业务规则（文档更新策略、知识图谱关联、权限继承）；7. 关键指标（检索召回率、生成准确率、用户满意度）。”
视觉化生成提示：“生成一张RAG知识库系统架构图，展示以下模块：用户输入→前端界面→API网关→检索服务（语义搜索+关键词搜索）→向量数据库（Milvus/FAISS）→文档处理管道（PDF解析、OCR、文本分块）→Embedding模型→大语言模型（如GPT-4/Claude）→答案生成→反馈循环。使用专业色调，节点带图标，箭头标注数据流向。”
界面原型提示：“生成一个RAG知识库问答界面的UI原型，包含左侧文档目录树、中央对话窗口、右侧知识来源引用面板。顶部搜索框支持自然语言输入，下方有‘知识图谱’、‘历史记录’标签页。设计风格为现代简洁、浅色主题，使用Ant Design组件库样式。”

风格方向

文档风格：专业、结构化、可执行。采用标准PRD三级标题体系，语言精准，避免模糊描述。每个需求附带优先级（P0/P1/P2）和验收标准。
视觉风格：企业级产品、技术感强、清晰的信息层级。架构图使用统一色彩（如蓝色为主、灰色为辅），流程图采用BPMN符号。UI原型保持高保真，体现实际交互逻辑。
表达语调：理性、客观、强调业务价值与技术实现的平衡。

构图建议

架构图：横向分层式布局，从上到下依次为：用户层→接入层→应用层→数据层→AI层。每一层内模块用矩形框表示，数据流用带箭头的线条连接。关键节点（如向量库、LLM）使用高亮颜色。
业务流程图：采用泳道图形式，区分用户、前端、后端、AI引擎、外部存储等角色。按时间顺序展示文档上传、分块、嵌入、检索、回答的完整路径。
UI界面布局：采用经典的左右分栏设计，左侧约25%宽度用于导航和文档树，右侧75%为主工作区。对话气泡采用上下交错排列，引用来源以卡片形式展现在右侧面板。

细节强化

文档细节：在功能需求中补充边界条件和异常处理（如文件格式不支持、分块长度超限、检索无结果时的默认回复）。在非功能需求中明确SLA指标和灾难恢复策略。
视觉细节：架构图中每个模块添加数据吞吐量标注（如“文档处理管道：2000页/分钟”）。UI原型中对话气泡内包含时间戳、用户头像、引用标识。颜色采用#1890FF、#52C41A、#FAAD14等Ant Design标准色。
数据流细节：明确Embedding模型选择（text-embedding-3-small/ large）、向量检索算法（IVF/HNSW）、重排序策略（Cross-encoder）。在PRD中增加数据隐私与安全章节，覆盖数据加密、访问审计、合规要求。

使用建议

将核心提示词中的“文档结构提示”直接复制到AI对话中，可生成完整的PRD文本初稿，之后根据实际情况调整优先级和具体参数。
对于视觉化需求，建议在生成时指定输出尺寸（如1920x1080）和格式（PNG/SVG），并附上“不要有文字截断”等约束。
如需生成交互原型，可配合Figma插件或Midjourney以“UI design, high fidelity, wireframe + color”为风格修饰。
建议在团队内部评审时，同时使用PRD文本和架构图进行对照，确保需求理解一致。
可根据实际技术栈调整向量数据库、LLM、Embedding模型等具体选项，保持提示词的可扩展性。

AI提示词 deepseek

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产品经理周报月报写作结构化提示词

本提示词方案为产品经理提供周报月报写作的结构化框架，从角色定...

AI提示词产品经理周报月报

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角色定义与任务定位
你应以「产品经理」的身份，以「高效汇报工作成果、量化进展、规划下一步」为目标使用这组提示词。你的核心任务不是写流水账，而是通过结构化表达，让上级、团队或跨部门协作方一眼抓住关键信息，体现专业性与执行力。这组提示词将帮助你从零搭建周报/月报的骨架，填充有说服力的内容和数据。

适用场景

每周/每月定期提交的工作总结汇报
跨部门同步产品进展、资源需求或风险预警
季度复盘、OKR跟踪中的阶段性记录
向管理层展示产品迭代成果与下一步计划

核心提示词（可直接复制使用）
以下提示词可用于AI写作工具，也可作为自己起草的框架参考：

周报提示词模板：“请以产品经理的第一人称，撰写一份本周工作周报。结构如下：1. 本周核心目标与达成情况（用具体数据说明，如DAU提升5%、转化率从12%到15%等）；2. 关键工作进展（按优先级列出3-5项，每项包含做了什么、产出结果、遇到的阻碍）；3. 数据分析亮点（选取1-2个核心指标，对比上周或上月，解释原因）；4. 问题与对策（列出现存风险/卡点，并给出至少1个解决方案）；5. 下周重点计划（使用SMART原则，明确负责人、时间节点、预期产出）。全文不超过800字，语言简洁专业，多用动词和数字。”
月报提示词模板：“请以产品经理视角，撰写一份本月工作月报。要求包含：1. 本月总览（一句话概括本月最大成果）；2. 关键项目进度（用表格或要点列出每个项目当前状态、里程碑完成率、剩余工作）；3. 指标大盘（至少3个核心KPI的月度趋势图描述，如用户留存、收入、活跃度）；4. 团队协作与资源使用（有哪些跨部门支持、人力投入、预算消耗）；5. 下月规划（拆解为2-3个重点战役，每个战役包含目标、关键结果、预估风险）。风格偏向决策层阅读，强调投入产出比和业务影响。”

风格方向

专业务实：避免形容词堆砌，用事实和数据说话，语态主动（如“推动”、“达成”、“优化”）。
结构清晰：采用标题+要点式分段，每段开头用一句话概括核心结论，再展开细节。
数据驱动：所有成果、问题、规划尽量附带量化指标或对比基准。

构图建议（文档排版布局）

采用“总分总”结构：开头用1-2句总述本周/本月关键结论，中间分模块展开（进展、数据、问题、计划），结尾用一个“待决策项”或“需支持事项”闭环。
每模块用二级或三级标题分隔，标题格式统一为【模块名+关键词】，如【进展：功能迭代与Bug修复】。
数据部分可预判用缩进列表或简单表格（文字版用“|”分隔），但此处强调排版意识：关键数据用加粗或括号高亮，如“DAU提升5%”。
问题/风险模块用红黄绿符号（或“⚠️”）标记严重等级，让阅读者快速聚焦。

细节强化

动词选择：用“上线”、“完成”、“验证”、“闭环”代替“做了”、“负责了”等模糊动词。
时间颗粒度：周报按天或按里程碑写，月报按周或按阶段写；避免跨周期混淆。
对比视角：每个数据点附带环比或同比变化，如“对比上周，转化率提升2个百分点”。
问题对策对应：每个风险后紧跟具体应对措施，避免只提问题不解决。
下周计划颗粒度：分解到可执行任务，例如“周三前完成A/B测试方案设计，周五上线实验”。

使用建议

每周固定时间（如周五下午）使用提示词生成初稿，再结合实际情况微调，避免临时抱佛脚。
月报可先汇总4份周报的重点，再用提示词压缩提炼，保留关键趋势。
针对不同阅读对象（直属上级 vs 高管层）调整详略：上级更关注执行细节，高管侧重决策影响。
将核心提示词保存为模板，在AI工具中预设角色和格式，每次只需填入差异化数据即可快速输出。

AI提示词 LLaMA

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进阶版AI应用向量检索设计提示词

这是一组专为AI应用向量检索场景设计的进阶提示词，帮助设计师和...

AI提示词 AI应用向量检索

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角色定义
请以AI应用可视化设计师的身份使用这组提示词，目标是为向量检索系统创建具有技术展示与演示功能的视觉方案。你需要平衡数据逻辑的清晰度和视觉冲击力，让观看者一眼理解查询向量在高维空间中的匹配过程。

适用场景

AI搜索产品原型界面设计（如语义搜索、图片检索面板）
技术架构图或白皮书中的向量检索流程图示
面向客户或投资人的产品演示Demo视觉包装
数据科学教学材料中的高维空间可视化
技术博客、文档封面或社交媒体宣传图

核心提示词
直接可用的提示词结构，可根据需要组合或微调：

Vector retrieval system architecture diagram, showing query vector entering a high-dimensional space, with scattered data points forming clusters, a nearest neighbor search path highlighted by glowing trajectory, result list on the side.
Abstract visualization of semantic search, floating 3D coordinate grid, colorful vector arrows pointing to similar document nodes, similarity scores displayed as intensity gradients.
Interactive AI search interface mockup, input field on top, vector space in background with animated particle flow, top-K results shown as connected cards, clean tech style.
Data flow between embedding model and vector index, nodes connected by luminous lines, real-time similarity matching animation, futuristic dashboard aesthetic.
Cross-modal retrieval concept: text query and image query merging into shared vector space, represented by overlapping translucent spheres and linked dot patterns.

风格方向

科技数据流：深色背景为主（深蓝/炭黑），配以霓虹蓝、青色、紫色高亮，强调信息流动的秩序感。
抽象几何：以点、线、面构成向量空间，用球形或立方体代表数据点，透明度与大小表示置信度或距离。
轻量极简：白底或浅灰背景，线条纤细，色彩饱和度低，突出逻辑结构而非装饰，适合文档插图。
动态示意：保留动势提示（如运动模糊、路径虚线、粒子轨迹），暗示检索过程的实时性。

构图建议

三分式布局：左侧为输入（查询框/查询向量图标），中部为主体向量空间（密集点阵+索引层示意），右侧为排序结果列表，视觉流从左至右。
中心辐射式：查询向量置于画面中心，周围环绕候选聚类，用放射状箭头或波纹圈表示相似度衰减，强调“最近邻”概念。
俯视鱼眼：从上方俯视向量空间，数据点呈圆形分布，查询点位于边缘，用高亮路径向中心目标聚拢，适合展示粗-精检索流程。
分层叠加：前景展示检索交互界面（搜索栏+结果卡片），背景半透明展示底层向量空间与索引结构，制造技术深度感。

细节强化

在向量点周围添加微弱的发光光晕，表示“活跃节点”或“高密度区域”，增加空间层次。
用虚线或渐变线条连接查询向量与匹配结果，线上标注距离数值或余弦相似度百分比。
给不同聚类分配不同的颜色（如红、蓝、绿），并在图例或角落注明标签含义。
在界面中嵌入小尺寸的“维度滑块”或“top-K切换器”UI元素，强化交互感。
增加微光效：背景弱网格、扫描线、粒子漂浮，营造“数字宇宙”氛围。

使用建议

若用于产品UI设计：优先采用“轻量极简”风格，保留核心技术元素但降低装饰度，确保界面清晰可交互。
若用于技术文档或博客图：选择“抽象几何”或“科技数据流”，并配合箭头与文字标注，便于读者理解向量检索逻辑。
若用于演示视频封面：可在构图中加入“放大镜”或“扫描”元素，突出“搜索”主题；色彩对比可更强烈。
在生成图像时，建议将“core prompt”部分作为主体输入，再根据需求添加“风格方向”和“构图建议”中的短语进行微调。例如：“Vector retrieval system architecture diagram, tech data flow style, three-column layout, glowing trajectory connecting query to top results”。

AI提示词 Mistral

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前端工程RAG工作流设计清晰框架提示词

这是一份专为技术架构可视化设计的提示词方案，帮助你将“前端工...

AI提示词前端工程 RAG工作流

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角色定义
你是一位技术架构可视化设计师，专门将复杂的前端工程流程转化为清晰、易读的结构化框架图。你的核心目标是通过图形语言，直观呈现RAG工作流中检索、增强、生成三大环节在前端工程中的衔接逻辑、数据流向和组件依赖关系。你需要确保最终产出物是一张可被直接用于技术文档、演讲PPT或白板讨论的高质量框架图，而非文字描述或代码片段。

适用场景

设计前端RAG（检索增强生成）应用的系统架构图，用于技术方案评审或团队对齐
为前端工程师、AI应用开发者提供工作流可视化的参考模板
生成用于技术博客、产品页面、开源项目README的架构示意图
帮助非技术角色（如产品经理、设计团队）快速理解前端RAG组件的协作关系

核心提示词
可直接复制以下提示词用于图像生成或视觉设计工具（如Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion）：

“A clean, structured architectural diagram of a frontend engineering RAG workflow, showing three horizontal layers: Retrieval (vector database query, embedding pipeline), Augmentation (context assembly, prompt template), Generation (LLM call, response rendering). Each layer contains clean rectangular node boxes with subtle rounded corners, connected by directional arrows in a consistent color palette (blue-gray for data flow, teal for processing). Minimalist style, no text-heavy labels, using icons to represent database, model, and UI components. White background, a professional technical diagram suitable for a technical documentation page.”
“Top-down flowchart of a frontend RAG pipeline: user query → embedding → vector search → context retrieval → prompt construction → LLM inference → frontend rendering. Nodes are light gray with thin dark borders, arrows in dark teal, with subtle shadow depth. Grid layout, clear spacing, annotations on connections showing data format (JSON, vector). Exclude human figures, focus on system components and data flow direction.”

风格方向

极简技术风： 使用浅灰背景、深灰边框、单一强调色（如青蓝、珊瑚红），避免渐变或纹理，保持阅读焦点在流程逻辑上。
现代白板风： 手绘感线条、轻微圆角、无衬线字体（如Inter、SF Pro），配合低透明度阴影，适合演示或协作场景。
高对比度信息图： 深色底（如深蓝或炭灰），亮色高亮（如霓虹绿、亮橙）区分检索、增强、生成三大阶段，适合投影或大屏展示。

构图建议

采用自上而下垂直流（第一列用户查询 → 第二列检索层 → 第三列增强层 → 第四列生成层 → 底部前端界面），每个阶段用横向带状区块分隔，区块内以横向排列子节点。
若需展示循环（如反馈迭代），在右侧添加反向虚线回路，箭头标注“feedback loop”。
节点尺寸统一：宽高比3:2，内留白充足，文字或图标居中。连接线使用贝塞尔曲线，避免直角拐弯。
可添加一个侧边栏说明各层对应的技术栈（如Chroma、LangChain、Vercel AI SDK），用小型标签形式置于节点右上方。

细节强化

在检索层节点中增加“向量数据库图标”（如锥形立方体）和“embedding model”微标注。
增强层节点内展示“prompt模板”和“上下文窗口”两个子符号。
生成层节点添加“streaming”标记（一个小的闪电图标），表示实时输出。
所有箭头线末梢使用实心圆点而非箭头三角形，更符合现代UI图示习惯。
颜色命名：检索层用#4A90D9（静谧蓝），增强层用#7B68EE（紫罗兰），生成层用#2ECC71（翡翠绿），前端界面用#E67E22（活力橙）。

使用建议

在Midjourney中生成时，增加参数 --ar 16:9 或 --ar 3:2 以适应文档页面，并附加 --no text, labels, people, photo 避免干扰。
若使用DALL·E，可先以“technical diagram, flat vector, isometric view”为风格基底，再补充具体节点描述。
生成后建议在Figma或Draw.io中二次调整连线对齐、字体大小和间距，确保输出符合前端工程文档标准。
如果需要输出中文标注版本，可将核心提示词中的英文节点名替换为中文（如“检索层”“增强层”），保留图标和颜色方案，避免中文与西文字体混排造成的视觉杂乱。

AI提示词 Grok

660 热度

体育赛事体育热点快评清晰框架提示词

本方案为体育赛事热点快评提供一套从角色定位到执行落地的完整提...

AI提示词体育赛事体育热点

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角色定义与任务定位
你应扮演专业体育赛事热点评论员或体育内容编辑。目标是以清晰的结构化框架，对近期体育赛事中的核心热点事件进行快速、深度、有观点的点评，让受众在最短时间内理解事件关键、感受情绪张力，并获得有启发的分析视角。这套提示词将指导你依次完成“事件聚焦→背景梳理→观点输出→未来展望”的完整表达闭环。

适用场景

大型赛事（如世界杯、奥运会、NBA总决赛）后的即时评论文章
突发争议判罚、运动员行为、技术变革等热点事件的快速解读
体育自媒体短视频、播客、公众号推文的脚本框架
体育频道或直播间的口播快评稿件

核心提示词
以下提示词可直接复制作为创作起点，按顺序填充即可生成一篇结构完整的体育热点快评：

【事件速写】用一句话概括今天的体育热点事件（包含时间、人物、关键动作或比分）
【争议/亮点】重点指出该事件中最令人意外、最具讨论价值或最引发争议的细节
【背景串联】快速回顾该运动员/队伍/赛事的前情或历史类似案例，建立纵向对比
【观点定调】用“我认为…因为…但也要看到…”句型表达你的核心判断，语气坚定但留有余地
【数据/逻辑支撑】列举1-2个关键数据（如命中率、跑动距离、赔率变化）或战术逻辑来强化观点
【情绪张力】描述现场观众、队友、对手或教练的即时反应（眼神、肢体语言、采访原话）
【尾声延伸】用一句话预测接下来可能引发的连锁反应（如排名变化、转会意向、规则修订）

风格方向

激情理性派：用热血的动词（冲破、绝杀、反转变奏）配合冷静的数据分析，适合短视频开场
犀利点评型：多用排比反问（“裁判真的看不见吗？不，他看得太清楚了。”）适合争议性话题
故事叙事型：以“如果你错过了直播，你得知道这个夜晚发生了什么”作为开头，适合深度长文
简洁摘要型：每段不超过三句话，用加粗关键词+分段小标题，适合微博/小红书快评

结构建议
按以下顺序搭建评论框架，每部分建议字数占比标注：

首段（20%）：情绪钩子+事件核心。用一句现场感强烈的描写或冲突场景开头，再点明事件。
第二段（25%）：背景与对比。把当下事件放入更长的比赛周期或历史框架中，制造“这是历史重演还是新篇章”的悬念。
第三段（35%）：观点与论据。直接亮出你的判断，并用至少两个层次支撑（数据+现场细节+战术分析）。
末段（20%）：总结与展望。用金句收尾，并给出未来发展的可能性（下一次对决、制度变化等）。

细节强化

选用“具象化动词”代替抽象描述：如“他撕裂了防线”优于“他表现很好”；“球砸在篮筐前沿弹起”优于“投篮不中”
引用当事人原话或社交媒体评论（如“赛后XX在更衣室只说了一句：我们还没死。”）增加真实感
用“慢镜头式”描写关键瞬间：定格在某个眼神、某个变向动作，然后拆解其决定性
对比式细节：将本次事件的某个数值与历史峰值并置（如“比上赛季同期暴涨12.7%”）

使用建议

若用于AI图像生成（如配图或封面），可将核心提示词中的“事件速写”和“情绪张力”部分提炼成视觉描述：例如“一位篮球运动员在压哨绝杀后，双手指天，背景是爆满的球馆与计时器红色倒计时0.0秒”
若用于口播脚本，请将“核心提示词”中的每一条转化为问句或反问句，并缩短句子长度，每句不超过20字
若用于社交媒体短文，只保留“事件速写”“观点定调”“尾声延伸”三条，并压缩到3段以内
若用于长文分析，建议在“背景串联”后增加“多方声音”段落（引用教练、评论员、球迷三类反应）

AI提示词 Gemini

673 热度

汽车门店多模态内容理解高阶版提示词

本方案为汽车门店多模态内容理解与视觉生成提供高阶提示词，涵盖...

AI提示词汽车门店多模态理解

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角色定义与任务定位
作为汽车门店多模态内容理解与视觉创意策划专家，你的核心任务是为AI模型（包括图像生成模型与视觉语言模型）提供精准、结构化的提示词方案，以从汽车门店场景的多模态信息（如展厅布局、车辆陈列、灯光氛围、品牌标识、客户动线等）中提取结构化数据，或生成符合高端汽车销售调性的视觉内容。目标是帮助汽车品牌或门店高效产出专业级视觉素材，同时提升多模态理解任务的准确性与可复现性。

适用场景

汽车门店销售物料设计（线上展示图、宣传海报）
  门店展厅布局分析与客户动线优化
  视觉语言模型对汽车门店图像的结构化信息提取
  线上车辆展示图批量生成与风格统一
  客户接待区、品牌体验区视觉氛围创意表达

核心提示词
以下提示词可直接复制用于图像生成或多模态理解任务：

图像生成主提示词：“A luxury car dealership showroom with multiple vehicles on display, polished concrete floor with reflections, soft ambient lighting, large glass windows showing outside landscape, sales desk in background, brand logo visible on wall, professional atmosphere, ultra-realistic, Canon EOS R5 style, 8K detail, cinematic lighting, wide angle lens, shallow depth of field on foreground car.”
  负提示词：“cartoon, low quality, distorted, blurry, messy, cluttered, unrealistic reflections, unnatural colors, text errors.”
  多模态理解提取指令：“Analyze the image and extract the following structured information: 1) Number and positions of vehicles (left/center/right), 2) Visible brand logos and model names, 3) Presence and content of price tags or promotional displays, 4) Lighting type (natural/artificial) and color temperature, 5) Customer or staff count and posture, 6) Floor material (tile/concrete/carpet) and wall texture, 7) Any digital screens or signage text. Output as a JSON object with keys: vehicles, brands, pricing, lighting, people, materials, signage.”

风格方向

写实商业摄影风格（高锐度、细腻质感）
  高端奢华氛围（暗调暖光或冷调金属感）
  明亮通透照明（模拟自然光+射灯组合）
  整洁有序布局（对称构图、车辆均匀排布）

构图建议

全景构图：展示门店整体空间与车辆阵列，强调纵深感与品牌气场，适合用于门店宣传主图
  中景构图：聚焦单辆展车及其周围环境（如销售顾问、洽谈区），平衡车辆细节与场景氛围
  特写构图：突出车辆细节（轮毂、车灯、内饰缝线）与价格标签、品牌徽章，强化品质感
  俯拍构图：从上方视角展示展厅布局、客户动线与车辆位置，适合用于空间分析类理解任务

细节强化

车漆高光反射与金属颗粒感（模拟真实光线下的漆面层次）
  地面镜面倒影（反映车身与上方灯光）
  展台边缘的品牌标识发光效果
  背景电子屏或海报上的文字信息（需清晰可读）
  客户或销售人员的自然互动姿态（如指车、交谈）
  玻璃幕墙外的街景或天空（增加环境真实感）

使用建议

用于图像生成时，将上述主提示词作为种子，并根据具体品牌（如奔驰、宝马、特斯拉）替换车辆外观、品牌Logo及内饰风格，同时调整光照色温（暖色=奢华，冷色=科技）
  用于多模态理解时，将提取指令作为视觉语言模型的 system prompt，配合图像输入，要求输出严格JSON格式以便后续结构化处理
  若需批量生成或分析，可固定“光源方向”“镜头焦距”“车辆颜色分布”等参数，保持系列图像一致性
  实际应用时可结合门店平面图或实景照片，微调“透明玻璃透明度”“地面反射强度”等细节参数