我需要你帮我制作一个专业全面详细，用来发布到今日头条上历史领域人物传记类的提示词指令！

以下是为您提供的一些关于制作历史领域人物传记类提示词指令的建议： 首先，明确人物的基本信息，包括姓名、所处时代、主要成就等。 其次，描述人物的成长经历，如家庭背景、教育经历、早期的挑战和机遇。 然后，重点阐述人物的关键事件和决策，以及这些事件对当时社会和历史进程的影响。 在描述过程中，注意语言的生动性和准确性，展现人物的性格特点和魅力。 同时，要考虑今日头条的受众特点，使内容具有吸引力和可读性。 但需要注意的是，目前提供的知识库内容中没有直接针对您需求的完整且可用的提示词指令。您可以根据上述思路，结合具体的历史人物进行创作。

以下是为您生成的可发布在今日头条上的历史领域人物传记类提示词指令： 首先，欢迎读者并简要介绍人物传记的主题，例如：“欢迎来到精彩的历史人物世界，今天将为您呈现一位传奇人物的非凡一生！” 第一步：收集人物相关信息 1. 出生背景询问：“请问这位人物出生于怎样的时代和地域背景？” 2. 重大事件经历询问：“您能分享一些这位人物经历的重大历史事件吗？” 3. 人物性格特点询问：“您认为这位人物最突出的性格特点是什么？” 第二步：分析与生成提示词 以专业的历史研究者身份分析收集到的信息，并生成一段生动的人物传记提示词： 1. 结合人物的出生背景、经历的重大事件和性格特点，构建一个完整的人物形象。 2. 详细描述人物在重大事件中的表现和决策，展现其智慧和勇气。 3. 突出人物性格特点对其命运和历史进程的影响。 4. 运用生动的语言和丰富的细节，描绘人物所处的历史环境和社会风貌。 希望以上提示词指令对您有所帮助，祝您在今日头条上发布成功！

今日头条在 AI 辅助创作方面有以下应用： 1. 内部产品集成：在抖音、今日头条、西瓜视频等内容平台推出了一系列 AI 助手功能，如抖音创作助手（辅助剪辑和文案）、智能评论回复助手、头条 AI 写作等。这些功能大多基于其大模型“豆包”，着眼于垂直内容创作场景。例如，剪映 App 里集成的 AI 可以帮用户自动剪辑视频，通过识别原始素材并按照模版生成成片，节省大量人力。 2. 辅助写作的正确方式： 用 AI 来头脑风暴：在开始写作之前，可以让 AI 提供选题建议或内容方向。 用 AI 来查找资料：AI 能够快速为您汇总某个主题的相关信息，节省查阅资料的时间。 用 AI 来优化表达：写完初稿后，可让 AI 检查语法、改善表达。 用 AI 来拓展思路：在某个点上卡壳时，询问 AI 的意见以开拓新的思路。 需要注意的是，写作不仅仅是为了产出内容，更是一种思考的过程。不应过度依赖 AI 写作，而应专注于提升自身的写作技巧和思考深度。对于想做 IP 账号的人来说，个人特色、文字风格、思考角度和个人见解才是吸引读者的关键。

要实现公众号用智能体+工作流每天自动发《头条新闻》，可以参考以下步骤： 伊登：最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流 工作流程详解 第一步：内容获取 1. 只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。开始节点，入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。 2. 添加网页图片链接提取插件，承接开始节点的新闻链接。 3. 获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，输入新闻后提取出很多链接，其中第一条链接通常是新闻主图，其他内容多为不重要的 icon。 4. 添加图片链接提取节点，若为节省写代码时间，可直接用大模型节点提取，只拿提取的链接集合的第一条，即可搞定新闻的主要图片。 5. 接着利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片（因为 url 节点在画板中是 string 的格式，所以必须转为 img 格式）。 6. 对于文字部分，使用链接读取节点将文字内容提取出来。 7. 在提取链接后面接上一个大模型节点，用来重写新闻成为口播稿子，可使用最强的 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。小 tips，如果想要加上自己的特征，可以在提示词里写：“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。PS：这里的 deepseekR1 基础版本是限额使用，我们可以在专业版手动接入 DeepseekR1 手动接入推理模型。 第二步：画面生成 思路是做成一帧一帧的主图+台词，配合语音合成，保证音屏同步。 1. 用批量化节点，做成一帧一帧的画面，用画板节点完成。批量处理节点输入的是格式变化后的 json 格式的文案。 2. 画面生成的重点是：在批处理中，先把一些固定内容在画板节点安排好，比如背景图片。然后引入变量元素，比如新闻图片（已经提取并转换为 img 属性）、新闻标题（来自链接读取）、口播台词（已经提取并二创）。小 tips：想要找好看的背景图推荐去可画，挑选一个好看的视频模板然后，保存为【图片】格式，然后放在画板节点，当作底图。 第三步：语音合成 使用声音合成的官方插件，引用批处理的一句一句的新闻文案内容，可调节语速和语气，多种播音风格可选。在画板和语音合成的节点后面加入图片音频合成插件。PS：这个插件需要收费，登录 https://ts.fyshark.com//userInfo，【钱包】充值获取 token，【个人中心】获取 token，放入这个节点中，不过充值 10 元可以做好久了，这个插件适合小白同学，也有不收费的插件，但是比较吃操作，如果感兴趣也可以关注后续出相关教程。这个插件的 img_audio_video 的功能是把图片+视频合成，这样就实现了一段一段的口播新闻内容。 【拔刀刘】自动总结公众号内容，定时推送到微信（附完整实操教程） 三、搭建工作流 13、循环将推送内容插入数据库 将本轮推送给用户的内容，写入数据库，下次从 rss 列表中如果再抓取到相同内容，直接跳过，避免重复推送。使用「循环」节点，输入项为第 8 步代码输出的 content_urls，这里有完整的文章内容信息。循环体设置：使用「数据库」节点，输入项为本循环节点 item 中的 url 和 suid，SQL 也是用 AI 生成的。设置循环节点的输出项：output，参数随便选，后边也用不到了。 14、结束节点 选择第 11 步输出的内容，可以在 bot 中也查看到推送的内容。 15、试运行 工作流终于搭建完了，点击右上角的试运行，选择绑定的 bot，输入数据测试。Key：输入你的 server 酱的 sendkey。rss_list：如果你没有现成的数据，可以白嫖我这个，复制下方这两条数据测试使用。试运行结果：如果工作流设置的没有问题，你会在工作流中看到这样的结果。同时，微信上也会收到这条推送，可以查看总结内容，点击链接可以查看公众号原文。点击右上角发布。

以下是关于头条文章仿写提示词的相关内容： 1. 通过广泛试验获得逆向提示词：对给定文本进行逆向提示词工程，提炼文章的语气、写作风格、用词、句式等要素，生成能让 ChatGPT 以任意主题写出类似风格文章的提示词。例如，将乔布斯在斯坦福大学的演讲转化为提示词，可应用于相关演讲稿或自我分享文本创作场景。 2. 设计拟人化提示词模板：如模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，用于创造吸引人的广告词，并可与语音技术结合，创造有趣有效的销售助手。 3. 样例驱动的渐进式引导法：这是一种让 AI 读懂用户想法的方法。以 1 2 个正向样例为起点，通过多轮对话，引导 AI 提炼隐含生成要求，逐步完善提示词。核心步骤包括构建初始样例、评估样例并提炼模板、固定模板强化要求说明、生成结构化提示词。用户主要提供初始样例、判断输出质量、反馈改进建议。该方法简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量 Prompt。

以下是关于头条文章二创提示词的相关内容： 1. 对于提高文章原创度的二创，可直接拿原文执行以下步骤： 步骤 1：使用 ChatGPT 先对一段文字进行改写。 步骤 2：对改写后的文字进行原创性检测。 步骤 3：把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色，让其继续改写。 步骤 4：不断重复步骤 2 和步骤 3，让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 步骤 5：让 ChatGPT 自己总结提示词，使用逆向工程提示词对文字二创过程进行提炼，多让其回答几次相关问题，然后把多次回答的结果进行提炼总结，形成更完整的内容。 步骤 6：整理 ChatGPT 返回结果，形成文字二次创作的通用提示词。 2. 网文创作提示词方面，有通用版和玄幻版，可根据需求调整，写作助手可能不太好用，重要的是根据自己需求调整。 3. 在“韦恩：扣子‘AI 应用’入门”中，关于变现和二创，可发布到社群、公众号、小红书、小程序或接受客户定制，二创方向可修改提示词为国风换装、新年换装等。

利用 AI 30 分钟不到打造爆款公众号文章的方法如下： 1. 撰写文章： 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。 若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，更好地捕捉文章语气、风格和重点。 例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导，设定文章基本结构和内容要求，生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需要微调，以符合预期和公众号风格。 2. 添加多媒体元素： 为文章增添视觉魅力，使图文相得益彰。精心挑选相关的图片、视频或图表，丰富文章内容，提升吸引力和专业度。 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适素材，点击搜索结果旁的加号浏览并选择与主题紧密相连的图片资源。 挑选图片时注意避免带水印、画质不清晰或分辨率低的图片。可在 twitter 和官方网站获取高质量图片。若遇英文内容，可借助谷歌浏览器一键翻译或其他浏览器插件。

以下是关于今日头条仿写爆款文章的提示词相关知识： Prompt 技巧： 趣闻：鼓励包含有趣或令人惊讶的事实，例如在谈论巧克力时，分享一些有趣的巧克力制作过程的事实。 关键词：列出需要包含的重要关键词或短语，如请在回答中包含“可再生能源”和“碳足迹”。 小贴士：鼓励 AI 分享与主题相关的小窍门和技巧，比如分享几个关于照顾室内植物的小贴士。 保密性：说明保密要求或限制，例如在回答关于保险方案的问题时，不要泄露客户的个人信息。 格式化：指定所需的格式元素，如在写关于节能设备的文章时，使用列表来呈现节能设备的种类。 敏感性：提及需要谨慎处理或避免的敏感主题或问题，比如请谨慎讨论涉及宗教信仰的问题。 伦理考虑：提及要遵循的道德准则，例如在讨论基因编辑技术时，探讨伦理和道德问题。 修订要求：提及修订或编辑指南，如请根据 MLA 格式对这篇文章进行编辑和修订。 未来影响：鼓励讨论潜在的未来影响或趋势，例如在谈论虚拟现实技术时，探讨其未来在教育领域的应用前景。 视觉元素：询问是否包括图表、图形或图像，比如请在关于人口老龄化的报告中包含相关的图表。 截止日期：提及时间敏感回应的截止日期或时间范围，例如请在明天中午前给我一篇关于节能措施的文章。 文化参考：鼓励包含相关的文化参考，比如在关于法国美食的文章中谈论法国的餐桌礼仪。 语气：指定所需语气，如请用正式语气编写一篇关于气候变化的文章。 格式：定义格式或结构，例如请为我提供一个关于健康饮食的要点清单。 限制：指定约束条件，如请提供一个关于太阳能的 100 字简介。 引用：要求包含引用或来源以支持信息，比如请在关于全球变暖的文章中引用权威研究。 语言：如果与提示不同，请指明回应的语言，例如请用法语回答关于巴黎旅游景点的问题。 反驳：要求解决潜在的反驳论点，比如针对抵制疫苗接种的观点提出反驳。 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语，例如请用通俗易懂的语言解释区块链技术。 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念，比如请用一个类比解释黑洞的概念。 引述：要求包含专家的相关引言或陈述，比如在关于疫苗安全的文章中引用著名免疫学家的观点。 幽默：表明是否应融入幽默，比如在一篇关于减压方法的文章中加入一些幽默元素。 轶事：要求包含相关轶事，比如在关于跑步的文章中，分享一则有趣的关于马拉松选手的轶事。 隐喻：鼓励使用隐喻使复杂观点更具亲和力，比如在讨论人工智能的复杂性时，用“AI 像洋葱一样有很多层次”这样的隐喻。 利用 AI 生产文章时，关键在于提供清晰且具有指导性的提示词。一个好的提示词能帮助 AI 更准确地理解需求并生成符合预期的内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，设定文章的语气、风格和重点，如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。

以下是关于写作指令的相关内容： 拘灵遣将： 对文章中案例进行脱敏，替换人物姓名、时间和地点。 深化写作时，每次对话输出文章一个部分，各部分字数有规定。 敕代表告诫，明确工作中的禁忌事项和具体要求。 令包括初始化时的欢迎语，牢记符与敕的要求，先请求用户提供案例洞察报告和目标群体，用户提供并输入“依律奉行”后，先输出纲要和写作方案。 熊猫 Jay：万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践： 最佳实践 1 是编写清晰的指令。 策略包括在查询中包含详细信息以获得更相关答案，要求模型扮演某个角色，使用分隔符清晰表示输入不同部分，指定完成任务所需步骤，提供示例，指定输出期望长度，提供参考文本。 策略 1 适用于新手，难度为 1 星，价值在于提供更多详细信息可获得更准确具体答案，减少模型猜测和误解，提高交互效率和满意度。 策略 2 适用于新手，难度为 1 星，通过指定角色使模型回答更具特色和针对性，提升输出质量。 OpenAI 官方提示工程指南： 撰写清晰的指令，模型无法读心，可根据输出情况要求调整。 技巧包括在查询中添加详细信息以获得更准确答案，请求模型扮演特定角色，使用分隔符清晰区分输入不同部分，明确指出完成任务需要的步骤，提供实例作为参考，明确指定希望输出的长度。

以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。

以下是关于 AI 降重指令的相关知识： Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag，逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过两种写法设置权重。一是 括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：即 SD 先按输入的 tag1 开始生成，然后在达到设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响，可表示为，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。

以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结： 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格，如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子，例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略，并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法，包括个性化的风格（Personality）、给参考或一定的逻辑结构（Example Inquiry）、从多个角度思考（Multiple Angles）、总结概括（Summarize）、使用区分符号（Separator）、明确能力或者角色（Capacity and Role）。 4. 对于大多数实际应用，建议专注于经过调整的指令语言模型，使用时要给清晰的指令，如指定文本的语气、要求集中讨论的内容，甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文，如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文，但要注意这种使用方式的道德问题。

以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/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，换算成汉字是 4000 字左右） 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 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 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 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”

以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点： 1. 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考，如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用： 领域限定指令：基于特定的标准或文献，如 2023 版中国药典，说明相关内容。 文献引用模式：以特定的论文为参考，解释相关突破。 3. 多模态输出： 模糊指令优化：对于宽泛需求添加维度约束，将主观表述量化标准。 迭代优化法：包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面： 关于提示词编写及 AI 应用的探讨：介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法，包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值，自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发：未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词，可快速实现软件开发。 关于写作与模型：用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。注意模型特点与推荐，如 Cloud 3.5 模型多样性差，DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。

以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。

大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。

以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。

提示词工程是调教 AI 的重要手段，以下是关于提示词工程的相关知识： 作用：避免 AI 掉入“幻觉”陷阱，引导 AI 生成更可靠的内容。 原理：AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关，清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图，减少错误。 技巧： 明确要求 AI 引用可靠来源，如在询问历史事件时要求引用权威文献，询问科学事实时要求引用科研论文，询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程，如询问数学公式时展示推导过程，询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围，如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题，询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧，可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段，从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流，精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如，问“请用简单的语言，为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能，并举一个生活中的例子”，AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中，可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题，为让 AI 更好地服务，需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时，可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。

提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式（新手必学）：景别+运镜+主体+动作+风格。示例：特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式（提升质感）：景别+运镜+主体（细节）+动作（速率）+场景（层次）+氛围+光影。示例：全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊（镜面倒影）|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中，prompt 输入框可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面，支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求，如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言，基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到： 1. 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。 2. 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，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，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。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能，如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，会注意到提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。

提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员，旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例，比如在市场营销类和商业类中，有自动优化 Prompt 的案例，如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括： 1. 角色和能力：基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色，应是该领域最资深的专家，适合解决问题。 2. 上下文说明：思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述：基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业，随着人工智能技术的不断发展，对其需求将会越来越大。