在线提示词生成器
深度优化提示词,支持多模型、多语言与结构化增强
提示词输入与分析
自动识别提示词类型
对比与预览
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使用说明与优势
使用说明
输入原始提示词,选择优化模板、强度与目标模型,点击智能优化。支持自动识别类型与中英文切换。可在对比视图中复制优化后提示词,并查看模型识别的问题与修改摘要。
操作步骤:粘贴原始提示 → 选择模板与强度 → 选择目标模型与语言 → 执行优化 → 在对比视图检查变更与说明 → 复制优化后的提示词用于实际任务。
应用场景
创意写作(剧情、人物、风格)、技术文档(规范、示例、约束)、数据分析(指标、方法、可视化)、教育辅导(水平设定、步骤、评估)、代码生成(接口约定、边界、测试)、图像生成(主体、环境、光影、材质、风格)。
适用于不同模型的语言风格与结构要求,提升可执行性与稳定性,便于复用与迭代。
工具优势
结构化输出、问题检测与修改可视化、模板化策略、多语言支持、差异对比与一键复制,兼顾清晰度与专业化改写。
提供强度可调与模型定制指导,便于适配 ChatGPT/Claude/Midjourney/Stable Diffusion/代码生成等多类任务。
模板选择指南
通用:角色/任务/上下文/约束/输出格式/质量准则;创意:强化叙事框架与风格特征;技术:强调术语规范、版本兼容与示例;数据:明确数据来源、指标与方法;教育:设置水平、目标、练习与反馈。
模型选择建议
ChatGPT/Claude:适合对话与长文分析;Midjourney/Stable Diffusion:采用分层英文描述与参数化控制;代码生成:指定语言、运行环境、接口与测试样例,避免歧义。
质量评估与最佳实践
清晰性(无歧义)、完整性(要素齐备)、可执行性(可落地)、结构化(易复用)。建议提供示例输入/输出与评判标准,便于稳定复现与自动化评估。
学习与建议
提示词工程最佳实践
• 明确角色、任务、上下文、约束、输出格式与评判标准
• 使用编号与分段组织结构,减少歧义与遗漏
• 提供示例输入/输出,约束术语与长度
• 根据模型特性调整语言风格与细节密度
• 以质量准则进行自检:清晰、完整、可执行、结构化
常见错误提醒
• 指令过于模糊,缺少目标、约束与输出格式
• 同时提出冲突目标,未明确优先级
• 术语不一致或混合语言,影响理解
• 图像提示缺少主体、环境、构图、光线与材质
• 代码生成未指定语言、运行环境、测试样例与错误处理
优化技巧教程
• 迭代流程:原始→识别问题→补充约束→验证→归档模板
• 模板化构建:通用骨架+场景特征+模型指导
• 术语统一与语言切换,减少跨语言误差
• 图像任务加入负向提示与参数控制(如 --ar、采样器、CFG)
• 代码任务采用测试用例驱动,明确接口与边界条件