2026年最全AI提示词指令大全,AIGC,Prompt
2026年最全AI提示词库，涵盖170+行业，含教程，支持多端，适合新手，轻松掌握！DeepSeek、Kimi、豆包、即梦、可灵、腾讯元宝等主流AI通用，适用于文案、创作、资料、绘图、视频、设计、运镜，持续迭代……网盘资源：AI提示词指令大全链接: https://pan.baidu.com/s/1-vGiPvndygGcvNe6gDmeaQ?pwd=8888 提取码: 8888--来自百度网盘超级会员v2的分享
AI赋能HR实战：从零构建全模块数字员工
AI+HR实战·第十一期从零基础到人力资源全场景智能化应用（2026年7月26日·全天候·深圳）三人成团，享专属折扣；7月20日前报名，早鸟价2980元/人；7月20日后报名，优惠价3180元/人。小班教学/限15人，额满即止，错过需候下期~聚焦HR实战场景的AI+决策体系构建。1.深度业务融合：围绕招聘画像校准、绩效数据关联分析、培训需求预测、企业文化构建等核心场景，打造AI与业务深度耦合的应用策略；2.管理意图穿透：基于AI推理框架拆解复杂业务问题，精准理解管理意图并实现深度场景融合，输出可落地方案；
AI实战陪跑：手把手带你落地项目
致力于助你让AI真正发挥价值。身边很多人买了课、存了提示词，但面对电脑依旧无从下手。并非智商问题，而是缺乏人手把手指导，完成从理解到实操的跨越。这正是我们的服务宗旨。① AI Agent 入门，直至独立完成任务。无论是 Codex、Claude Code 还是其他主流 Agent，不讲空话，直接指导你配置环境、输入指令、调试排错。前人踩过的坑，你不必重蹈覆辙。② 协助搭建个人知识库。利用 Obsidian 构建专属知识体系，并接入 AI，打造一个持续进化的‘第二大脑’。这套系统本人每日实战使用，非纸上谈兵
中天策略：7 月 10 日行情深度解析
责任编辑：陈平 新浪财经声明：本文内容源自合作媒体转载，新浪财经发布此文旨在传递更多信息，仅供参考，不构成任何投资指导。 重要提示：1.依据《证券法》规定，严禁捏造、散布虚假或误导性信息，扰乱证券市场秩序；2.用户在本社区发布的所有资料及言论仅代表个人看法，与本网站立场无关，不视为任何投资建议。用户应依据自身独立判断，自主决定证券投资并自行承担相关风险。
学数讲堂首课：AI赋能公文写作实战
3月10日下午，区数据局推出的“学数讲堂”AI工具入门与实战系列课程正式启动，首场讲座围绕“如何借助AI优化公文写作？”这一热点话题展开。全区各部门及镇街近70名参与者到场学习。讲座伊始，AI应用提效教练、AIGC导师李亚楠深入分析了公文写作面临的难点以及AI工具带来的变革优势。随着AI技术的普及，传统公文写作模式正逐渐摆脱耗时费力、易出错的困境，迈向更高效、精准的新阶段。同时，AI工具也存在固有局限，这要求写作者思考如何有效引导和驾驭AI，确保生成内容贴合实际需求。李老师生动演示了与AI协作进行公文写作
AI全栈实战教程：1700+应用场景精讲，融合算法底层逻辑与落地操作全攻略
人工智能算法的核心本质在于运用数学模型来模拟人类的认知活动，其关键在于搭建从输入数据到输出决策之间的映射机制。算法演进主要经历了以下三个重要阶段：数学根基：算法的有效运转离不开线性代数与概率统计的支撑。举例来说，推荐系统里的用户画像通常用128维向量来表征，借助余弦相似度来衡量兴趣关联程度。AI并不是脱离传统编程的全新领域，而是编程范式的合理延伸——从确定性规则（if-else结构）过渡到概率性决策（模型预测输出），从显式编码方式转变为数据驱动模式。这一演进引发了三个核心层面的变革：输入输出模式重构：传统
AI使用避雷手册：别把概率机器当百科全书
Hello，大家好，我是Bluxe。清华大学沈阳团队近期发布了一项大模型事实性幻觉评测，结果令人警醒：多个主流大模型在事实类问题上的错误率突破19%。什么意思？你问五次，可能有一次它用极其笃定的语气给你编个谎。可与此同时，无数人正把AI当百科全书用——历史年份、药物副作用、法律条文，问了就信。这种认知错位，正是多数AI使用误区的源头。问题不在AI「不够聪明」，而在大多数人根本没搞懂它是什么。我先拆开讲。大语言模型的底层机制，归根结底就一个：预测下一个词。你给它一段文字，它算出最可能接上的词，拼上去，再猜下
AI绘画避坑指南：如何用负面提示词精准剔除干扰元素
AIGC档案 · 第8期正面提示词决定"画什么"，负面提示词决定"不画什么"。 很多时候，画面质量的飞跃不在加词，而在减词。在AI绘画中，大多数人的注意力都放在正面提示词上——怎么描述人物、风格、光线。但真正让出图质量从"还行"到"精良"的关键，往往藏在负面提示词里。本期AIGC档案，系统梳理负面提示词的作用原理、通用词库、场景分类模板，以及新手最容易踩的坑。负面提示词（Negative Prompt）就是告诉AI排除某些元素。在Midjou
AI工作流构建指南
AI工作流的构建，实际上是将“一次性、非自动化的AI交互”转变为“可重复使用、自动执行的任务流程”。其核心思想是“分解任务、指定角色、连接工具、固化规则”。以下是系统性的构建方法：一、 明确场景与分解任务（规划阶段） 筛选高频重复任务：优先选择重复性高、步骤相对固定、AI能显著降低执行成本的任务（如：写周报、会议纪要、内容生成、数据清洗等）。 分解任务步骤：将复杂任务分解为清晰的线性或分支步骤，明确每个步骤的输入、输出及负责人（人负责决策，AI负责执行）。 示例（写文章）：选题判断 → 资料收集 → 提炼
大模型如何重塑软件工程：构建标准化AI开发体系
借助人工智能技术完成软件工程任务：以交互式网站开发为例科技与管理大多数人仅仅把AI当作代码搜索引擎，殊不知大模型正悄然改变着延续六十载的软件工程底层逻辑。同样是开发网站，有人耗时三个月漏洞百出，有人仅用十天便实现完整商业闭环，两者的本质差距不在于技术功底，而在于是否掌握了成体系的AI工程方法论。许多同学常受困于AI生成的残缺代码，问题根源往往不在于模型本身，而是缺乏标准化的操作范式。绪论：软件工程范式的历史性变革。随着人工智能技术的飞跃，大模型已迅速渗透至软件开发各领域。长久以来，同学们在交流中常遇到关于
AI换装提示词秘诀：保留原貌，只换造型
这张图特别适合探讨 AI 写真换装的核心逻辑。不是那种单纯美白瘦脸、模板化处理的修图。而是更精细、更具挑战性的需求。人还是那个人。脸还是那张脸。但整体造型彻底重构。看原图。画面干净利落。白色背心，自然室内光，神态放松自然。这种影像正是 AI 写真的优质底片。因为面部清晰、五官无遮、头肩比例完整，模型能精准识别人物特征。我们仅用一条简洁提示词，就让它变成了这样。变化一目了然。背景替换为纯白底。人物戴上蓝粉拼色针织帽，帽上点缀小熊、小兔、星星发夹与软糖挂饰。发型改为双马尾，围巾、袖套、蕾丝背心均延续蓝粉色调。
AI硬件板块：十大领涨龙头股解析
1. 浪潮信息（服务器）作为国内AI服务器的领军企业，与英伟达深度合作，是大模型算力基础设施的关键供应商。随着AI算力需求的激增，服务器出货量保持高位增长，液冷及高端AI服务器产品的占比不断提高，盈利能力大幅改善，是资金高度认可的板块核心标的之一。2. 威尔高（PCB相关）该公司深耕PCB行业，在AI服务器和数据中心的高多层PCB产品上拥有技术壁垒，直接受益于AI硬件产业链的扩产。近期订单充裕，产能利用率高企，加之PCB行业景气度回升，使其成为板块内具有高弹性的标的。3. 朗威股份（机架电源）国内机架式服
AI图像生成背后的运作原理
起初我和多数人一样，只是输入一段文字，期待它能否产出一张不错的图像。满意就保留，不满意就调整提示语。但频繁使用后，我产生了一个好奇：它究竟如何将一句话转化为一幅图？以前我不太在意这个问题，觉得能用就好。后来为了精准操控、制作产品视频、探索工作流程，才开始探究其底层逻辑，分析图像为何会偏离预期。我初次尝试AI绘画时，感觉提示词像某种玄妙咒语。多塞几个英文词汇，叠加几种风格描述，似乎图像就会更出色。随后我意识到并非如此，提示词实际在向模型传达：我需要什么主体、什么风格、什么布局、什么光照、什么质感。例如你输入
AI安全困境：漏洞风险激增，修复滞后严重
AI应用的风险密度远超传统软件2.7倍首先从一个令人不安的数据切入。在各类接受渗透测试的资产中，AI及大语言模型（LLM）应用的高风险检出率高达32%，而其他资产类型的平均数值仅为12%。用更通俗的话解释：面对同样的安全检测，AI应用暴露出重大漏洞的可能性，几乎是传统软件的三倍。更值得警惕的并非该数值本身，而是其长期稳定性——2024年为31%，2025年为33%，2026年为32%。三年间几乎毫无改善。这并非所谓的“新技术初期阵痛”，而是一个已固化的结构性难题。整个行业在加速推进AI能力落地的同时，安全
AI工具全面付费时代来临！普通人如何低成本用上顶级AI？六招实用省钱攻略
🔥 本周热点 ChatGPT免费版现在聊不到三轮就弹出“额度已用完，请切换低配模型”；连国内一直以“免费亲民”为卖点的豆包，也正式全面收费了。有人算了一笔账：让AI帮你写一篇5000字商业企划书，后台算力成本就要几毛钱——1000万个“重度白嫖”用户，一个月能把一家独角兽吃破产。说真的，前两年用AI那种“随便聊、不花钱”的日子，彻底结束了。这不是某一家的策略调整。是整个AI行业的商业逻辑变了——不付费的用户，不再是资产，而是负债。为啥？因为AI和传统App完全不一样。你用微信、刷抖音，多一个用户，平台的成