以下是为您生成的关于结构化提示词的相关内容：
为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素，适合生成具有电影感的大场景视频。完整提示词结构示例为：主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围（可附加技术参数：如时长、运镜速度、镜头焦距等）
样例驱动的渐进式引导法是让 AI 主动读懂您的想法。以 1 - 2 个正向样例作为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导 AI 从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。例如教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作方式的指令。
其核心步骤包括：
在这个过程中，用户的角色主要是：
这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。通过引导 AI 进行分析和优化，用户可以专注于判断输出质量和提供反馈，而不需要深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。接下来，将通过一个实战案例“知识闪卡 AI”来逐步分享运用过程，帮助您直观了解如何使用该方法设计高质量的提示词。
以下是为AI视频生成设计的结构化提示词模板，包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素，适合生成具有电影感的大场景视频：[heading3]完整提示词结构示例[content]主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围（可附加技术参数：如时长、运镜速度、镜头焦距等）
样例驱动的渐进式引导法，就像让AI主动来读懂你的想法。以1-2个正向样例作为起点，通过与AI的多轮对话，引导AI从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。例如，当你教AI仿写一篇爆文时，无需详细解释文章结构或写作技巧，只需提供一个优秀的样例。AI会自动分析这个样例，理解其中的精髓，然后生成更符合自身运作方式的指令。这不需要用户具备专业的Prompt工程知识，也不需要用户“痛苦”地提炼“Know How”。仅仅只需要利用AI，就能让AI自动生成精彩的Prompt。?它的核心步骤包括：1.构建初始样例：创建一个符合你期望输出的具体例子。2.评估样例，尝试提炼模板：让AI分析和理解样例的结构和关键元素，并以专家视角尽可能地优化样例。3.固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让AI提出一个通用模板。通过测试Prompt，验证模板的可靠性。4.生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化的提示词。在用户适当调整并确认后，即可投入使用。在这个过程中，用户的角色主要是：1.提供尽可能与自己预期一致的初始样例2.判断AI的输出质量3.反馈改进建议，提供行动引导这种方法的优势在于简化了提示词设计的过程，让非专业用户也能创建高质量的Prompt。通过引导AI进行分析和优化，用户可以专注于判断输出质量和提供反馈，而不需要深入理解复杂的Prompt工程技巧。?接下来，我将通过一个实战案例：可以快速学习任何知识概念的”知识闪卡AI”，来逐步分享我的运用过程。这将帮助你直观地了解如何使用样例驱动的渐进式引导法来设计高质量的提示词。
样例驱动的渐进式引导法，就像让AI主动来读懂你的想法。以1-2个正向样例作为起点，通过与AI的多轮对话，引导AI从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。例如，当你教AI仿写一篇爆文时，无需详细解释文章结构或写作技巧，只需提供一个优秀的样例。AI会自动分析这个样例，理解其中的精髓，然后生成更符合自身运作方式的指令。这不需要用户具备专业的Prompt工程知识，也不需要用户“痛苦”地提炼“Know How”。仅仅只需要利用AI，就能让AI自动生成精彩的Prompt。?它的核心步骤包括：1.构建初始样例：创建一个符合你期望输出的具体例子。2.评估样例，尝试提炼模板：让AI分析和理解样例的结构和关键元素，并以专家视角尽可能地优化样例。3.固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让AI提出一个通用模板。通过测试Prompt，验证模板的可靠性。4.生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化的提示词。在用户适当调整并确认后，即可投入使用。在这个过程中，用户的角色主要是：1.提供尽可能与自己预期一致的初始样例2.判断AI的输出质量3.反馈改进建议，提供行动引导这种方法的优势在于简化了提示词设计的过程，让非专业用户也能创建高质量的Prompt。通过引导AI进行分析和优化，用户可以专注于判断输出质量和提供反馈，而不需要深入理解复杂的Prompt工程技巧。?接下来，我将通过一个实战案例：可以快速学习任何知识概念的”知识闪卡AI”，来逐步分享我的运用过程。这将帮助你直观地了解如何使用样例驱动的渐进式引导法来设计高质量的提示词。