随着 AI 图像生成的不断发展，掌握有效提示词艺术的内容创作者将拥有前所未有的创作自由。

本文分享了10个精心制作的提示，涵盖了令人惊叹的卡通和动画风格范围——从经典的橡胶软管动画到现代3D CGI渲染。

在 2022 年，提示工程的突破性发现引发了 AI 领域的一场革命。要模型逐步思考释放了大型语言模型中以前未开发的推理能力。但三年后的今天，情况已经发生了变化。

每个模型都有独特的“方言”和最佳提示策略。提示中的词语稍有变化，就会显著改变输出质量。

手工编写提示的时代即将结束。下一波技术浪潮将来自那些能够理解意图、编译工作流程并随着每次使用而改进的系统。

LLM提示领域已经沉迷于各种巧妙的技巧，但有一种方法脱颖而出——并非因为它的巧妙，而是因为能够解决实际问题：基于 XML 的提示。

在这篇文章中，我们将探讨适用于LLM的实用提示工程技术。

最难的部分不是技术。不是产品。是提示。

上下文工程是最近的热门话题，自从安德烈·卡帕蒂在推文中推广它后，每个人都为之疯狂。

在这份指南中，我将分享我用来头脑风暴想法、分析趋势、起草引人入胜的帖子并优化参与度的具体提示。

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通过让AI先犯错再修正，可以提高其推理能力。因为它给我们提供了两个对比明显的输出：一个显然是错误的答案，另一个是明智的纠正。

作为一个AI初创公司的人，我可以告诉你，提示工程绝对是一项需要时间和精力去掌握的复杂技能，但它并不比构建应用程序所需的其他任何技术技能更重要或更不重要。

只需要一点创造力和深思熟虑，你就可以用大模型做一些美妙的事情。我写这份简明指南是为了让使用者一窥我自己构建提示的方法。