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你以为 AI 不好用,其实是你的提示词太烂了 GitHub 上爆火工具:Prompt Optimizer。 它专门解决一个痛点:把你脑子里模糊的一句话,优化成 AI 真能听懂、能执行、能出结果的专业 Prompt。 你只要输入: “帮我写个口播稿” 它就能自动补全目标受众、内容结构、语气风格、输出格式和注意事项。 最实用的是它的“提示词花园”,覆盖编程、文案、翻译、职场、金融、自媒体等几十个分类,大量高质量 Prompt 可以直接复制使用。 GitHub:

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看我作为一个 AI 博主是如何用飞书 + 【可联网的】DeepSeek R1 搭建简单自动化工作流提升工作效率的 作为一个 AI 博主,日常一大部分工作是阅读和分享各种海外的AI资讯,这就少不了要翻译各种英文文章。之前我很多操作是手动的,比如复制粘贴文章到 Markdown 编辑器,然后从编辑器复制到 DeepSeek R1 或者 ChatGPT 去翻译,再改写后发布。 之前看 orange ai 分享的飞书多维表格接入 DeepSeek R1 的教程,【加上这周飞书的AI直播】,按照我自己的场景定制了几个工作流,最开始只是简单的文本翻译,后来发现也能用支持从图片提取文字,那意味着我可以直接先把图片转成文字,再基于翻译好的文本用 DeepSeek R1 翻译。简单设置后就成功了。 再后来我甚至更进一步,直接从 URL 抓取内容,然后借助 DeepSeek R1 翻译,最后甚至还可以把翻译后的文章用各种不同的文章风格改写,使用的时候只要输入 URL 就可以自动生成一篇高质量的文章,是真的很方便。 具体来说,就是飞书在添加字段的时候,可以选 ShortCuts(中文可能对应的是“快捷方式”),然后从快捷方式中选择各种不同的工具,比如说 AI 抓取、DeepSeek R1、图片 OCR、图片生成、抠图等等,并且你可以设置某个字段的内容为输入,以及自定义提示词。 就像我前面自动从 URL 生成文章的流程,主要有这样几个字段: - URL:输入 URL - 原始网页内容(AI Web Link Reader):从输入的 URL 中提取标题、内容为 Markdown 文本 - 翻译为中文(DeepSeek R1):将抓取后的 Markdown 文本翻译为中文 - 翻译为中文 - 输出结果:DeepSeek R1 的输出结果 - 风格改写(DeepSeek R1):将翻译后的内容用指定的风格改写,阅读起来更自然 - 风格改写 - 输出结果:DeepSeek R1 的输出结果 除了上面的 URL 生成文章外,里面还包含了几个不同的常用工作流: - 将输入的文本内容翻译为中文 - 将输入的图片内容翻译为中文 - 生成多条爆款标题供选择 工作流的飞书模板链接🔗我放在了评论,建议你也可以试试,应该可以发掘出不少有意思的场景。⬇️

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讲真的,现在的提示词网站都还有很大的优化空间: 大部分提示词网站以“堆量”为主,靠着上千上万的提示词数量来堆砌价值,内容很丰富,但也存在大量重复、低质的提示词出现 如果是自动爬取的帖子,还会出现提示词空档的情况,因为并不是每一个作者都会把提示词直接写在正文中,所以识别不到 在这样的网站想要使用提示词,往往需要经历以下几个步骤: 1️⃣翻了很久,终于找到自己想要的图片效果 2️⃣点进去后会出现几种情况 - 没有提示词,只能放弃或者去原帖中找 - 语言不通,看不懂提示词 - 复制的文本里有其他文案,需要手动删除 3️⃣折腾十分钟,终于把提示词处理好了 4️⃣打开gemini/第三方生图网站 5️⃣复制提示词进行生图 6️⃣运气不好,发现提示词效果根本不是作者提供的那样,卒 想要丝滑的把中意的提示词变成图片,基本做不到 直到我用了MeiGen,一个开源的项目,它可能是今年使用体验最丝滑的提示词网站 因为MeiGen不是传统的提示词网站,它不只是收录,而是解决了从提示词源到创作的整条链路 想要什么效果,只需要轻轻拖动画面到右侧,点击生成就结束了,从查看到生成,只需要两步 「拖动-生成」结束 1. 对于AI创作来说,保持心流状态是非常重要的,在MeiGen,你可以先收藏喜欢的提示词,不用担心找不到,在素材收集完成后进行统一的创作 2. 你可以上传参考图,或者把提示词翻译成中文再进行修改,这些都可以在MeiGen中一站式完成 3. 精选热门 AI 图片提示,这些都是已被证实能够生成高质量图片的提示词,由开发者亲自把关 4. 网站采用周更的节奏,保证提示词可用性和质量 想要享受丝滑的创作体验,来试试MeiGen吧:

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推荐个好东西:火山引擎的 PromptPilot。 之前看 Google 的提示词白皮书,有个点让我印象很深: 他们直接用 Google Doc 管理 prompt,写任务、版本、评估效果。 那时候我就在想,有没有人真把这事儿做成一套完整系统? 现在看到火山这套,有点意思了。 它不只是“帮你写好提示词”,而是把这事儿当作工程问题来解的。 最打动我的,是它在 prompt 优化这件事上做得极其系统,甚至有点狠。 ✅ 从任务出发构造 prompt(带结构、带变量、不是拍脑袋) ✅ 每一版 prompt 都挂着独立评测集 + 自动评分机制 ✅ 没有理想答案也能比对打分(GSB 模式) ✅ 每轮迭代都能 trace 效果,版本可控、可回溯 我们之前做客服对话调 prompt,最常见的就是“改了一句,但说不上来到底有没有变好”。 很多时候上线的版本其实就是“看着还行就先上”。 现在它是:“打一套样本集,系统直接帮你跑出哪一版效果稳定”。 我一直坚持: 模型越强,对 prompt 的要求只会更高。 尤其是在多轮任务、复杂场景里,prompt 不只是“写得好”,而是“是否可控、可管理、可进化”。 PromptPilot 解决的,是这个底层问题。 它不仅能让 prompt 生出来,更重要是——能持续改下去。 版本有 trace,样本能评分,逻辑能反推,工具还能外接, 整个就是“prompt 的 AutoML + GitOps” 一体化工具链。 顺带说一句:这是 2025 火山引擎 FORCE 大会上刚发布的产品,免费版和 Plus 版都开放,9 月前能直接上手全功能体验。 现在市面上很多 prompt 工具做的是“编辑器 + 改写器”, 但你会发现,真正上线之后需要的是一整套治理机制。 PromptPilot 是我目前看到国内第一个跑通这个闭环的, 不是 fancy 的界面,而是认真在解决 prompt 系统演化能力这个问题。 如果你也在做 AI 应用落地,推荐你认真研究一下。 要说缺点:自定义模型没找到海外模型,差评!

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