name: prompt-engineering description: “掌握AI模型的提示工程：LLM、图像生成器、视频模型。技术：思维链、少样本学习、系统提示、负向提示。模型：Claude、GPT-4、Gemini、FLUX、Veo、Stable Diffusion提示。用途：更好的AI输出、一致的结果、复杂任务、优化。触发词：提示工程、如何提示、更好提示、提示技巧、提示指南、LLM提示、图像提示、AI提示、提示优化、提示模板、提示结构、有效提示、提示技术” allowed-tools: Bash(infsh *)

提示工程指南

通过inference.sh CLI掌握AI模型的提示工程。

提示工程指南

快速开始

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login

# 结构良好的LLM提示
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "您是一位高级软件工程师。审查以下代码的安全漏洞：

```python
user_input = request.args.get(\"query\")
result = db.execute(f\"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}\")

提供具体问题和修复方法。" }’


> **安装说明：** [安装脚本](https://cli.inference.sh)仅检测您的操作系统/架构，从`dist.inference.sh`下载匹配的二进制文件，并验证其SHA-256校验和。无需提升权限或后台进程。[手动安装与验证](https://dist.inference.sh/cli/checksums.txt)可用。

## LLM提示

### 基本结构

[角色/上下文] + [任务] + [约束] + [输出格式]


### 角色提示

```bash
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "您是一位拥有15年机器学习经验的专家数据科学家。向初学者解释梯度下降，使用简单类比。"
}'

任务清晰性

# 坏：模糊
"帮我处理代码"

# 好：具体
"调试这个Python函数，它应该返回列表中偶数之和，但对所有输入返回0：

def sum_evens(numbers):
    total = 0
    for n in numbers:
        if n % 2 == 0:
            total += n
        return total

识别错误并提供修正代码。"

思维链

infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "逐步解决：

商店以每个$2卖苹果，每个$3卖橙子。如果有人买5个水果，花费$12，每种水果各买了多少个？

在给出最终答案前逐步思考。"
}'

少样本示例

infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "将这些句子转换为正式商务英语：

示例1：
输入：gonna send u the report tmrw
输出：我明天会发送报告给您。

示例2：
输入：cant make the meeting, something came up
输出：很抱歉，但由于突发情况，我将无法参加会议。

现在转换：
输入：hey can we push the deadline back a bit?"
}'

输出格式指定

infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "分析这些客户评论的情感。返回一个JSON数组，包含对象，对象中有\"text\"、\"sentiment\"（正面/负面/中性）和\"confidence\"（0-1）。

评论：
1. \"很棒的产品，发货快！\"
2. \"嗯，我觉得还行\"
3. \"最差的购买，完全浪费钱\"

只返回有效的JSON，无解释。"
}'

约束设置

infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "用恰好3个要点总结这篇文章。每个要点不超过20字。仅关注可操作见解，而非背景信息。

[文章文本]"
}'

图像生成提示

基本结构

[主题] + [风格] + [构图] + [照明] + [技术]

主题描述

# 坏：模糊
"一只猫"

# 好：具体
infsh app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "一只长毛橙色虎斑猫，绿色眼睛，坐在复古皮扶手椅上"
}'

风格关键词

infsh app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "一位女性的肖像照片，使用Kodak Portra 400胶片拍摄，柔和自然光，浅景深，怀旧情绪，模拟摄影美学"
}'

构图控制

infsh app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "夜间赛博朋克城市天际线的广角建立镜头，三分法构图，前景霓虹灯牌，背景高耸摩天楼，雨湿街道"
}'

质量关键词

照片级真实感、8K、超详细、锐利焦点、专业、
杰作、高质量、最佳质量、复杂细节

负向提示

infsh app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "专业头像肖像，干净背景",
  "negative_prompt": "模糊、扭曲、额外肢体、水印、文字、低质量、卡通、动漫"
}'

视频提示

基本结构

[镜头类型] + [主题] + [动作] + [场景] + [风格]

摄像机运动

infsh app run google/veo-3-1-fast --input '{
  "prompt": "缓慢跟拍镜头跟随一位女性走过阳光照射的森林，黄金小时照明，浅景深，电影感、4K"
}'

动作描述

infsh app run google/veo-3-1-fast --input '{
  "prompt": "手揉面包面团在木桌上的特写，面粉飘浮在晨光中，慢动作、温馨烘焙美学"
}'

时间关键词

慢动作、延时摄影、实时、流畅运动、
连续镜头、快速剪辑、冻结时刻

高级技术

系统提示

infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "system": "您是一位有帮助的编码助手。始终提供带注释的代码。如果不确定某事，请说明而不是猜测。",
  "prompt": "写一个使用正则表达式验证电子邮件地址的Python函数。"
}'

结构化输出

infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "从此文本提取信息并返回为JSON：

\"John Smith，TechCorp的CEO，昨天宣布公司筹集了$5000万B轮融资。此轮由Venture Partners领投。\"

架构：
{
  \"person\": 字符串,
  \"title\": 字符串,
  \"company\": 字符串,
  \"event\": 字符串,
  \"amount\": 字符串,
  \"investor\": 字符串
}"
}'

迭代优化

# 开始广泛
infsh app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "山上的城堡"
}'

# 添加具体
infsh app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "草山上的一座中世纪石城堡"
}'

# 添加风格
infsh app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "草山上的一座中世纪石城堡，戏剧日落天空，幻想艺术风格、史诗构图"
}'

# 添加技术
infsh app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "草山上的一座中世纪石城堡，戏剧日落天空，幻想艺术风格 by Greg Rutkowski、史诗构图、8K、高度详细"
}'

多轮推理

# 第一：分析
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "分析这个业务问题：我们的电子商务网站有70%购物车放弃率。列出潜在原因。"
}'

# 第二：优先级排序
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "给定这些购物车放弃原因：[前输出]，按可能影响和修复难易度排名。格式为优先级矩阵。"
}'

# 第三：行动计划
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{
  "prompt": "针对识别的前3个原因，提供我们可以运行的具体A/B测试以验证并修复每个问题。"
}'

模型特定技巧

Claude

擅长细腻指令
对角色扮演反应好
善于遵循复杂约束
偏好明确输出格式

GPT-4

在代码生成方面强
与示例配合好
良好的结构化输出
对“让我们逐步思考”反应好

FLUX

详细主题描述
风格引用效果好
照明关键词重要
支持负向提示

Veo

摄像机运动关键词
电影语言效果好
动作描述重要
包含时间上下文

常见错误

错误	问题	修复
太模糊	输出不可预测	添加具体细节
太长	模型失去焦点	优先关键信息
冲突	混淆模型	移除矛盾
无格式	输出不一致	指定格式
无示例	期望不明确	添加少样本

提示模板

代码审查

审查此[语言]代码的：
1. 错误和逻辑错误
2. 安全漏洞
3. 性能问题
4. 代码风格/最佳实践

代码：
[代码]

对于发现的每个问题，提供：
- 行号
- 问题描述
- 严重性（高/中/低）
- 建议修复

内容写作

写一篇关于[主题]的[内容类型]。

受众：[目标受众]
语气：[正式/随意/专业]
长度：[字数]
要涵盖的关键点：
1. [点1]
2. [点2]
3. [点3]

包括：[特定元素]
避免：[要排除的内容]

图像生成

[带细节的主题]，[场景/背景]，[照明类型]，
[艺术风格或摄影风格]，[构图]，[质量关键词]

提示工程Skill prompt-engineering

提示工程指南

快速开始

任务清晰性

思维链

少样本示例

输出格式指定

约束设置

图像生成提示

基本结构

主题描述

风格关键词

构图控制

质量关键词

负向提示

视频提示

基本结构

摄像机运动

动作描述

时间关键词

高级技术

系统提示

结构化输出

迭代优化

多轮推理

模型特定技巧

Claude

GPT-4

FLUX

Veo

常见错误

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图像生成

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