、只需要改动其中几个变量的任务比如希望大语言模型根据某一个主题来撰写某一种风格的文案如果没有模板,我们每次都要重复跟大语言模型表述几乎相同的内容,十分繁琐可以把这个过程抽象出来,给大语言模型这样的一条提示词 :“你是一个文案撰写专家,请你根据{主题}来撰写{风格}的文案”下次只需要填写花括号内的内容即可langchain主要提供了两种提示词模板1、PromptTemplate用于标准语言模型from langchain.prompts subject","level"],template="你是一个学习小助手,你的任务是帮助用户完成{subject}的学习,回答用户的问题后给出{level}程度的十道练习题")#使用时填入参数值形成提示词 ChatPromptTemplatefrom langchain.prompts.chat import SystemMessagePromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate#系统提示词模板 SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是一个学习小助手,你的任务是帮助用户完成{subject}的学习,回答完用户的问题后,给出十道{level}程度的练习题")#人类提示词模板
Stable Diffusion提示词是用于指导模型生成图像的关键字或短语。这些提示词可以包括描述图像的主题、风格、颜色、纹理等各方面的信息。 在使用Stable Diffusion提示词时,需要注意以下几点:提示词要简洁明了:由于Stable Diffusion模型的训练数据有限,因此提示词应该简洁明了,避免使用过于复杂的词汇或短语。 提示词要与模型的能力相匹配:不同的Stable Diffusion模型具有不同的能力,因此需要根据模型的能力来选择合适的提示词。 提示词可以结合多种元素:我们可以将多个提示词结合在一起,以生成具有多种元素的图像。 、分类随机模式】支持动态提示词 本插件专属语法示例:#[red,blue,yellow]我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!
写不出好提示词?试试这款开源工具帮你搞定优化提示词,让你的Prompt写作效率直接起飞在大模型时代,提示词(Prompt)已经成为一种新的“生产力语言”。 无论你是内容创作者、开发者,还是企业内部的AI应用推动者,写得出高质量提示词,往往意味着能让模型输出更精准、更稳定、更符合预期的结果。 但现实情况是——很多人写提示词依靠“感觉”,写出来的效果时好时坏;有些人知道提示词要结构化、要明确约束,但不知道怎么写才算“高质量”。于是,一款能系统化优化提示词的工具就显得格外重要。 简单来说,prompt-optimizer是一个用于优化提示词的开源工具,它的核心目标是:智能优化:一键优化提示词,支持多轮迭代改进,提升AI回复准确度双模式优化:支持系统提示词优化和用户提示词优化,满足不同使用场景对比测试 :支持原始提示词和优化后提示词的实时对比,直观展示优化效果多模型集成:支持OpenAI、Gemini、DeepSeek、智谱AI、SiliconFlow等主流AI模型️图像生成:支持文生图(T2I)和图生图
当temperature被设定为0.0时,无论多少次执行,只要提示词相同,你所得到的结果也将可能是相同的。然而,当我们将temperature的值调整为0.7时,情况就会有所不同。 此时,即使提示词相同,你每次执行都将会得到不同的结果。这就是temperature参数在我们代码中的神奇之处,它决定了结果的多样性。
pydantic 可以很好地与任何开箱即用的 IDE 配合使用,但在 PyCharm 的 JetBrains Plugins Repository 上提供了一个提供改进的 pydantic 集成的PyCharm 插件 可以更高效的帮助我们语法提示。 pydantic 语法提示缺陷 在编辑器中写以下代码的时候 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name = 'yo yo' user = User() 一般在类实例化的时候,会提示应该传哪几个参数,然而看下图却并没有 PyCharm 插件安装 打开pycharm-file-setting, 找到 Plugins 目录菜单 uploading-image-441963.png 先搜索 pydantic 看自己的pycharm 本地有没这个插件,没安装的时候 install 按钮是亮色的
但提示词这件事,我是真的没认真对待过。 那天下午,老板把我叫进会议室,说要出一份产品介绍,发给潜在客户看。"专业,但不要太硬。有温度,但不要太软。" 我点头,笑着说好的。 隔壁组的李姐路过,看了一眼我的屏幕,问:"你提示词怎么写的?" 我把对话框给她看,她笑了:"你就写了'帮我写一份产品介绍'?谁在读?读完要做什么?你想要什么格式?一个都没说。" 这叫Few-Shot,少样本提示——给几个例子,比给一堆形容词管用。" 我把那几条文案贴进提示词,让它用同样的风格完成任务,完成了第二版,交给了老板。 我回去试了一下,把三类客户的需求都塞进一条提示词,让AI一次生成三份。出来的东西,三份读起来几乎一样,换了几个词,换汤不换药。 又去找李姐。她听完,问我:"你让它一口气做三件事,它当然做不好。 李姐后来跟我说过一句话:"提示词写不好,不是因为你不懂AI,是因为你还没想清楚自己要什么。" 我现在信了。 这是「普通人AI转型30问」第11问。
安装完成后会有成功提示。 点击 已安装 - 保存并重启UI。 方式三(从官方扩展库安装): 打开 WebUI 网页。 点击 扩展 - 可用 - 加载自。 安装完成后会有成功提示。 点击 已安装 - 保存并重启UI。 方式四(下载源码安装): 此方法安装无法一键更新,不推荐!!!
接着我把大纲和每页要点丢给豆包,让它按我的提示词要求输出PPT。 提示词如下: “我在X月X日要做一次45分钟的培训,主题是Agent介绍和案例分享,目标是宣传我们公司有协助企业做Agent应用落地的服务能力,听众是江苏物流协会的会员企业(物流企业、报关行、货代等)。 哪怕改一个词,都是为了不让人觉得我在讲空话。 半天的时间,一份能讲、能落地的 PPT 完成了。 有人问我是不是用了什么厉害的 AI 提示词,其实哪有什么魔法,无非就是平时多攒点实料,急用时让 AI 搭把手,最后自己把好关。
下面,我就把这套流程拆解开,连同每一步的核心提示词(Prompt)模板都给你准备好,直接复制就能用。 角色设定:用下面这个提示词模板,给AI一个明确的“人设”。比如你要投计算机视觉顶会CVPR,就告诉它扮演CVPR的资深审稿人。 【第一阶段核心提示词模板】 我已经上传了完整的论文文件。 【第二阶段核心提示词模板1:核心论点验证】 请基于对全文的理解,提取并总结这篇论文的核心贡献与主要论点。 【第三阶段核心提示词模板2:创新性定位】 请将这篇论文放在当前的学科背景下,客观评估其创新性和贡献。请执行以下对比分析: 和SOTA比怎么样? 【第四阶段核心提示词模板1:语言精修】 请你担任顶级学术出版机构的专业语言编辑。
它还自带强大的翻译和本地化功能,帮你轻松搞定多语言设计,AI一键翻译。升级点:支持多语言无缝渲染,中文准确率高达95%以上。 03 提示词怎么写?掌握公式,生成效果翻倍 写好提示词是Nano Banana Pro发挥潜力的关键。官方推荐的“提示词公式”:主题 + 构图 + 动作/场景 + 风格 + 编辑细节。 示例: “一位身穿米色风衣的东方女性,侧身倚靠在巴黎老街的复古路灯下低头微笑,电影级人像摄影,柔和自然侧光,暖金色调,浅景深f/1.4” 04 热门提示词效果展示室内设计 提示词:根据上传的二维平面图, 提示词:创建此[描述您的场景或产品]的四个变体,分别具有不同的[指定图像中应该改变的内容,例如颜色、材质、布局等],并将它们显示在 2x2 网格中。 提示词:我上传了一张房屋蓝图。 草图效果 提示词:根据此图纸,创建产品渲染图,材料为铝、不锈钢和亮色点缀色(RAL 橙色)。 风格转换 提示词:1:1变真人 提示词:将这张彩色照片转换为一张高清的艺术黑白肖像。
今天,我们提供一个傻瓜式AI提示模板,你只需要简单复制并填写自己的Git问题,AI就会逐步、详细地为你给出精确的Git命令和操作步骤,让你的版本管理变得从容、专业、高效! 为什么要用「Git工作流优化」提示模板? 复杂的Git操作容易出错,且难以记忆。 使用我们提供的「结构化提示模板」,你能: 清晰描述Git的当前状态和目标 AI帮你精确生成逐步的Git指令 每一步都带有详细解释,防止出错,确保安全操作 接下来,我们一步步教你如何傻瓜式地使用这个模板! 步骤4:解决变基(rebase)过程中的冲突 Git此时提示冲突: CONFLICT (content): Merge conflict in src/api/userService.js CONFLICT 下期预告: 下一期,我们将分享如何用AI高级提示词进行前端复杂问题的调试和定位,让Bug无处遁形,敬请期待! 【前端达人】 与你一同探索前沿技术,成就卓越开发!
以下是利用Gemini 3.0高效搞定文献综述的六个核心功能,我结合自己的使用经验,给你讲讲具体怎么操作。 01.批量吞吐:建立专属“知识库” 这是Gemini 3.0最基础也最强大的能力。
在AI绘画的世界里,提示词(Prompt)是一个非常重要的工具。它们是一种特殊的文本输入,可以指导AI模型如何描绘出我们想要的图像。 然而,不同的AI绘画工具可能使用不同的提示词语法和插件,因此了解这些差异是非常重要的。提示词插件提示词插件是一种特殊的软件,它可以让你在AI绘画工具中使用自定义的提示词。 通过这些插件,你可以更加灵活地控制AI模型的输出,以便更好地满足你的需求。例如,一些插件可以让你在提示词中添加特定的颜色、形状和纹理,从而让AI模型生成更加细致和精确的图像。 提示词语法不同的AI绘画工具可能使用不同的提示词语法。一般来说,提示词应该包含尽可能多的细节,以便AI模型可以准确地理解你的意图。 总之,了解AI绘画提示词prompt插件与语法是非常重要的,它们可以帮助你更好地控制AI模型的输出,并生成更加细致和精确的图像。
它几秒钟就搞定了。 02.描述统计:一键生成“三线表” 在做复杂的回归之前,我们都需要先对数据进行描述性统计分析。 核心功能:快速生成基线表格。
让我们看看这个网站要怎么玩儿: 首先,用户需要输入一个提示词或一小句提示语,用来描述想要创建的视频的主题。 比如本文开头的视频,就由短短的两个提示单词“Machine Learning”生成。 接着,根据这些提示,QuickVid会从免版税的媒体储备库Pexels中选择一个背景视频,并使用DALL-E2生成覆盖图像。 生成的背景视频内容往往十分随机,有的和提示词只能有拐十八道弯的一丢丢联系。 当Techcrunch进行测试时,QuickVId在“批判性种族理论教育学生”这个提示下,生成了一个视频,其内容暗含观点,认为批判性种族理论可以用来给学生洗脑。
对经常要产出推广/培训材料的人,这套打法值得复用:用 Ask 模式想方案、省积分;用 Craft 模式一次性把文件交付出来;提示词遵循"目标读者 + 目的 + 结构"三要素,少返工。 如果你也在用 WorkBuddy 做产品/运营材料,欢迎在评论区交流你的提示词套路。
定量研究专属设计提示词: 本文研究主题为XXX,核心研究目标是验证自变量A对因变量B的影响关系,请为我设计一套完整的定量研究方案。 定性研究专属设计提示词: 本文研究主题为XXX,核心研究目标是探索A现象对B机制的内在影响逻辑,请设计一套规范的定性研究方案。 研究结论与建议提示词: 基于以下两组数据分析结果:1.X与Y显著负相关;2.Z对Y的影响不显著。 学术伦理:规范标注文献引用来源,规避无意识抄袭与学术不端问题,贴合查重规范11. 文献管理:适配Zotero、EndNote工具,高效分类整理文献,统一中英文引用格式12. DeepSeek + 白果AI论文,解锁科研写作顶配效率 看完以上全套教程,相信大家已经能熟练用DeepSeek搞定论文全流程写作。
与传统AI绘图工具不同,ComfyUI采用可视化节点连接的方式——每个步骤都通过节点呈现,你能清晰看到从提示词到成品的完整链路。 二、零基础部署:3分钟搞定,不花一分钱2.1 环境要求(真的很低)硬件最低要求推荐配置操作系统Windows 10/11 或 Linux—显卡NVIDIA RTX 2060+RTX 3060 12GB+ 三、实战:搭建你的第一个AI绘画工作流3.1 基础文生图(5分钟上手)Step 1:添加节点在空白处双击,搜索并拖入以下节点:CLIP文本编码器(正向提示词) ↓CLIP文本编码器(反向提示词) 逻辑很简单:模型 + 提示词 → 采样器去噪生成 → VAE解码成图像 → 输出保存Step 3:填写提示词正向提示词示例:"一位穿着未来主义服装的武士站在霓虹灯街道上,赛博朋克风格,4K高清,细节丰富 ,电影级照明"反向提示词:"模糊,低质量,变形,多余手指"Step 4:调整关键参数参数推荐值说明采样步数20-30步低于20步画质明显下降CFG值7-12控制AI听从提示词的程度种子值固定数值固定种子可复现相同结果分辨率
电商主图需清除背景/水印,传统PS操作繁琐。内容创作者常需图文注释、重点标记,制图效率低。希望拓宽图像边界制作海报、拼图、故事板。 对象替换(Replace Object)采用 PowerPaint + Stable Diffusion,选区涂抹后输入提示词,如“蓝天”“卡通人物”,自动替换。 技术架构概览技术优势一览技术模块优势亮点SOTA AI 模型包括 LaMa、Stable Diffusion、PowerPaint 等,处理效果领先插件化扩展支持多模型与插件组合,扩展灵活前后端分离Web 切换 “PowerPaint” 模式 → 涂抹区域 → 输入提示词 → 自动替换效果立显。选择 “Out‑painting” 模式 → 扩展画布 → 指定方向 → AI生成拓展内容。 如果你是摄影爱好者、电商从业者、内容创作者或设计师,IOPaint 都是最高性价比的 PS 替代方案,无门槛上手、一键搞定图像处理。
于是,这周,我基于小红书封面的工作流,进行调整改造,制作了这个n8n自动批量生成小红书笔记的工作流 我使用飞书表格作为载体,在飞书表格填入提示词,然后运行n8n工作流,工作流就会帮我们一条一条进行内容创作 整体思路 1、通过飞书社区节点,批量读取飞书表格内容 2、将提示词一栏提取出来分割成批量执行item 3、使用循环处理节点依次对每个提示词进行内容生成 4、在内容生成的时候,使用提示词,规划出需要生成多少张图片 ,以及每张图片上需要哪些内容(这个内容生成的提示词比较关键,我附在文末,大家可以参考) 5、再次使用循环节点,对笔记图片进行批量的生成 (这里我调用了一个我之前开发的coze工作流来处理,也可以自己按照 如果确实有需要并发生成多条的,估计把它改造一下,使用飞书多维表格来调用应该可以搞定,毕竟那是飞书自己内部的。 接下来,我会使用RPA写一个脚本,将这个小红书模板进行自动发布!敬请期待! 以下是附件: 小红书内容生成提示词: # 小红书爆款内容生成器 **C - Context (背景与约束):** -**核心目标:** 为小红书平台创作一篇高互动率的爆款笔记。