我是AI卷王饼干哥哥。
最近我在社群里发现一个极度割裂的现象：
一边是看着Sora 2生成的电影级视频、Claude写出的复杂系统惊叹不已，焦虑得睡不着觉；
另一边是想学AI却不知道从哪下手的迷茫。
当我建议从提示词开始入手时，很多新朋友却告诉我：一些博主说提示词工程已死，现在AI理解力这么强，像人一样随便聊聊不就行了吗？
听到这里，我整个人是懵的。
确实，现在的模型能听懂人话，但听懂和能干活完全是两个维度的概念。
你随便聊聊，它就给你随便回回。
想让Cursor写出的代码没有逻辑死循环、让Veo生成的视频镜头不乱晃、让数据分析出的结论不是一本正经的胡说八道，靠随便聊聊绝无可能。
甚至可以说，模型越强大，对提示词精度的要求反而越高。因为强模型的发散性更强，如果你不懂得用结构化的指令去约束它的边界、定义它的路径，它的聪明只会变成不可控的幻觉。
无论技术怎么迭代，AI的底层逻辑依然是提示词驱动。
所以在2026年，想真正掌控AI而不是被AI糊弄，第一件事依然是死磕提示词。
这最有价值，也最见功力。
之前我写过一些不同场景下的提示词方案。
有通用做HTML、SVG的：
AI做SVG的终极方案，一套提示词模板无痛搞定：小红书知识卡片、数据可视化图表、原型图、动态图……
AI做HTML的终极方案，一套提示词模板搞定所有应用：PPT、简历、高保真原型图、知识卡片、动态交互组件等
有专门用于生图、生视频的：
Awesome Nano Banana！迄今最强生图模型的28个玩法合集 | 附提示词
最强视频模型S2上线Lovart，总结了9大实战技巧
VEO 3.1 正面硬刚Sora 2！我扒了 5 个极限场景，Sora竟然输麻了？
有专门用于做数据分析、用户洞察、财报的：
7000字深度对比Claude4、Kimi k2和云听AI，谁才能真正在商业洞察落地？
9000字落地实操：AI做用户购后评论洞察分析
AI做财报分析、行业分析的5大步骤与11个提示词
但老实说，作为日常左右开弓卷自己的AI博主，我觉得这些提示词还有很大的提升空间
所以我重新整理了一个更全、更专业的提示词技巧。
划分成了10个场景，每个场景都有最佳实践的5个技巧，加起来就是50个。
并且整理了官方出版的各种提示词教程合集，加起来上百个。
按饼干哥哥量大管饱惯例，这些完全免费获取。
入口见文末。
接下来说下节选一些场景，讲一下痛点和常见问题在哪。
场景一：AI生视频 (Video Generation)
为什么视频生成这么难？
视频生成模型本质上不是在生成图像，而是在模拟物理世界的时间切片。
大多数人在视频生成上受挫，核心原因是用 静态思维 去驱动 动态模型。在文生图 MJ/SD 时代，你只需要描述画面里有什么；但在视频生成时代，如果你只描述画面，模型就必须对 时间维度 和 物理规律 进行全量幻觉补全。
这会导致三个最常见的痛点：
- 1. 动态坍塌：画面是动的，但主体像幻灯片平移，或者背景不动只有嘴动，缺乏物理惯性。
- 2. 语义漂移：视频前 2 秒是男人，后 2 秒变成了女人，或者衣服颜色随光影变化而改变。
- 3. 镜头失控：想要推镜头（Dolly In），模型却生成了主体变大（Scale Up），导致空间透视关系崩塌。
因此，视频提示词的核心逻辑必须从 画面描述 升级为 状态控制指令。你必须显式定义 主体、动作、运镜、光影、物理属性 这五个维度的参数。
最佳实践与技巧
在 Veo 3.1 和 Sora 2 的高频讨论中，被验证最有效的提示词结构并非自然语言长句，而是 分层结构化指令。
完整版见文末
1. 通用七层结构框架 (The 7-Layer Structure)
2. 运镜控制的标准化术语
3. 物理与动态的描述技巧
4. 结构化 JSON Prompting (进阶)
5. 负向提示词 (Negative Prompts)
场景二：AI 生图 (Image Generation)
为什么生图总是要抽卡？
现在的生图模型（如 Flux, Midjourney V6, Nano Banana）虽然画质极高，但在精准控制上依然存在巨大痛点。
核心问题在于模型对 自然语言的非结构化理解 与 像素生成的空间逻辑 之间存在断层。大多数用户习惯堆砌形容词（High quality, 8k, beautiful），导致三个典型问题：
- 1. 语义溢出 (Semantic Bleeding)：你写“蓝色的帽子和红色的鞋”，结果生成了红色的帽子。模型无法将颜色属性精准绑定到特定物体上。
- 2. 一致性丢失 (Identity Loss)：生成了一张完美的人像，微调提示词想换个背景，结果脸变了。
- 3. 指令混淆 (Instruction Confusion)：尤其在 Nano Banana 这类支持图像编辑的模型中，用户分不清是在“描述新画面”还是在“下达修改指令”，导致模型只生成了新图而忽略了原图约束。
因此，最佳实践的核心是从 标签堆砌 转向 分层构建 与 工单式指令。
最佳实践与框架
基于 Nano Banana 和 Flux 的最新讨论，以下四种提示词策略被验证为最高效的工业级写法。
1. 编辑模型的“工单式”提示词 (The Work-Order Protocol)
2. 摄影分层结构 (The S-E-L-C Framework)
3. 结构化反向工程 (The Reverse-Engineering JSON)
4. 证件照/规范图的“约束前置” (Constraint-First Prompting)
场景三：AI 编程 (AI Coding / Engineering)
场景四：结构化提示词 (Structured JSON Prompting)
什么是 JSON？它和自然语言写提示词有何本质区别？
JSON (JavaScript Object Notation) 本质上是一种数据交换格式，但在 AI 提示词工程中，它是一种 强制性的思维导图。
自然语言 (Natural Language) 的提示词是线性的流式信息。当你写一段长文时，模型需要自己去拆解哪句话是指令、哪句话是背景、哪句话是约束。这容易导致 注意力分散 或 指令遗忘。
JSON 提示词 则是结构化的键值对信息。它通过 { Key: Value } 的形式，强行将指令拆解为独立的模块。
核心区别对比：
- 自然语言 (NL)：
- 请帮我生成一段视频，画面是一个赛博朋克的武士在下雨的东京街头拔刀，镜头要慢动作推近，光线要霓虹感，不要有任何模糊。
- 缺陷：修饰词容易混淆（霓虹感是修饰街头还是修饰刀？），长难句容易导致模型漏掉“慢动作”这个指令。
- 结构化提示词 (JSON)：
{
"Subject": "Cyberpunk Samurai",
"Action": "Unsheathing katana",
"Environment": {
"Location": "Tokyo Street",
"Weather": "Heavy Rain"
},
"Camera": "Slow motion, Dolly In",
"Lighting": "Neon ambiance",
"Negative_Prompt": "Blurry, Low resolution"
}
什么场景下最适合用 JSON 写提示词？
并非所有对话都适合用 JSON。在简单的问答中，JSON 会增加 Token 消耗且显得繁琐。但在以下场景中，JSON 是绝对的统治者：
- 1. 高精度视频生成 (Sora 2 / Veo 3.1)：
如前文所述，视频包含主体、环境、运镜、物理规律等多个维度。用 JSON 可以确保模型不会把“镜头向左移”理解成“主角向左走”。
- 2. 批量化内容生产 (Programmatic SEO / Ads)：
当你需要生成 1000 条格式统一、但内容不同的广告文案时。你只需要固定 JSON 的结构（Schema），然后用脚本动态替换其中的变量（如产品名），即可保证输出质量的高度一致性。
- 3. 复杂角色扮演 (Complex Roleplay)：
需要维护复杂的角色状态时。例如：{"Current_Mood": "Angry", "Memory": ["Insulted by user"], "Goal": "Seek revenge"}。用 JSON 显式定义状态，比用自然语言描述“你现在很生气”更稳定。
- 4. API 对接与工作流自动化 (Agents)：
当提示词是自动化程序的一部分，需要被代码解析时。
最佳实践与注意事项
1. 键名即指令 (Semantic Keys)
2. 伪代码与注释 (Pseudo-code & Comments)
3. 模块化复用 (Modularity)
4. 避免过度嵌套 (Avoid Deep Nesting)
5. 显式定义负向约束 (Negative Constraints within JSON)
场景五：数据分析 (Data Analysis)
场景六：去AI味 (De-AIing / Humanizing)
补充阅读：怎么一眼识别中文、英文内容是AI写的？
场景七：创意写作与角色扮演 (Roleplay & Writing)
场景八：深度调研与搜索 (Deep Research & Search)
场景九：实时语音/对话 (Real-time Voice)
场景十：长期运行与自主智能体 (Long-Running & Autonomous Agents)
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限制AI上限的，从来不是算力，而是你的逻辑
刷完前面的内容，大家会发现一个残酷事实：
提示词工程，本质上是思维工程。
很多人用不好AI，不是因为不懂技术，而是因为无法清晰地定义问题。
当你脑子里的需求是模糊的一团浆糊时，再强的模型也只能吐给你一堆正确的废话。
我们反复强调结构化、分层、约束、元数据，其实是在逼迫自己把感性的直觉，翻译成理性的工程语言。
未来的分工会非常残酷且清晰：
AI负责极速的执行、穷举和推理，而人类只负责一件事——定义标准。
谁能把模糊的需求定义得越精准，谁就能调用越庞大的算力。
所以，不要去背诵那些所谓的魔法咒语，也不要迷信某种固定的模版。
真正的高手，修练的是把复杂现实问题拆解为机器可执行指令的能力。
当你不再把AI当成一个可以闲聊的网友，而是当成一个需要你用逻辑去编排、去约束、去调试的超级计算集群时，你才算真正跨过了那道门槛。
别让你的思想，成了AI发挥的瓶颈。
