不要纠结写提示词了！一文盘点AI自动生成提示词、提示词反推、提示词自动迭代方法
2025年11月9日
模型本身、提示词、工程能力，均会影响AI输出的质量。
提示词是我们最容易接触和感知到的。
但大多数人不知道，写提示词不仅仅是向对话框输入指令。
本文不讲解写提示词的具体方法，将讲解获得提示词的几种方法：直接让AI生成提示词、专业工具辅助生成提示词、开源框架自动生成、反推提示词。
直接让AI生成提示词
不需要任何工具，直接和ChatGPT、Claude等AI就能生成专业提示词，即用一个提示词来生成另一个提示词。
最简单的做法：
我需要让AI分析财报数据并给出投资建议。
请生成一个完整的提示词，要包括：
- 明确的角色定位
- 具体的分析步骤
- 清晰的输出格式
- 必要的约束条件
AI会自动补充提示词。
如果已经有了提示词初稿或者不满意上面方法生成的提示词，可以让AI分析和优化提示词：
"这是我写的提示词：[你的初稿]
请分析存在的问题(比如指令不够明确、缺少示例、格式混乱等)，
然后重写一个更专业的版本。"
此处，还有个小技巧，当AI生成提示词时，可以告诉它参考成熟的提示词框架结构：
"参考CRISPE框架（Capacity角色、Role立场、Insight洞察、
Statement任务、Personality风格、Experiment示例）生成提示词"
或者更直接：
用这个结构生成提示词：
1. 角色定位（你是...专家）
2. 背景上下文（在...场景下）
3. 具体任务（需要完成...）
4. 输出格式（以...形式呈现）
5. 约束条件（注意...，避免...）
6. 示例（比如输入...时输出...）
这样生成的提示词结构完整，效果更稳定。Claude的提示词生成器会自动应用角色设定、思维链推理、XML标签结构化等写提示词的最佳实践。
直接用别人写好的提示词
这个方法简单直接，但要注意提示词是否符合你的需要。
如果你深耕某个行业或者领域，可以总结这个领域最常用的提示词，不断实践迭代，这些提示词非常有价值，会有人愿意出钱购买。
下面分享几个获取提示词的方法
PromptBase（全球最大的付费市场之一）：提供ChatGPT、Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion等的大量高质量提示词，界面友好，提示词经过验证。
直接访问网址 promptbase.com 即可。
Cherry Studio：界面上提供了上千种角色，提示词封装在里面的，可参考。
Anthropic的Claude提示词库：提供系统提示词集合，比OpenAI的提示词库更全面，特别适合构建自定义GPT。质量很高，但数量相对较少。
直接访问网址 docs.anthropic.com/en/prompt-library 即可。
PromptHero（视觉生成专用）：PromptHero主要为AI艺术生成工具提供提示词，包括ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion和OpenJourney。如果你做图片生成，这里质量最高。
Awesome ChatGPT Prompts（GitHub开源）：GitHub上的开源提示词库，目前参考价值一般。
你也可以直接搜搜某某领域提示词合集，或者找我们定制。
提示词生成工具生成
使用提示词生成工具，直接生成。目前国内的智能体平台如扣子、智谱可以自动生成和优化提示词。
另外，可以试试这些提示词生成工具。
PromptPilot：豆包的提示词生成工具 打开即可操作：https://promptpilot.volcengine.com/home
PromptPerfect：支持所有主流AI工具的提示词优化器，包括ChatGPT、Stable Diffusion、MidJourney、Claude等，能将简单提示词自动扩展为详细、具体、可执行的版本。
Anthropic Console的提示词生成器：直接在Anthropic开发控制台中描述任务，Claude会生成生产级的提示词模板，自动应用思维链推理和XML标签等最佳实践。
PromptStorm (谷歌浏览器插件)：出现在ChatGPT、Claude和Gemini界面添加侧边栏，提供分类提示词库和引导式提示词生成。
开源自动化（适合开发者）
最推荐DSPy，把提示词当成代码一样，无需手动优化提示词。
代码示例(情感分析任务)：
import dspy
# 定义任务：输入文本，输出情感标签
class SentimentAnalysis(dspy.Signature)：
text = dspy.InputField()
sentiment = dspy.OutputField(desc="positive， negative， or neutral")
# 使用思维链模块
predictor = dspy.ChainOfThought(SentimentAnalysis)
# 准备训练数据
trainset = [
dspy.Example(text="这产品太棒了!"， sentiment="positive")，
dspy.Example(text="完全浪费钱"， sentiment="negative")，
dspy.Example(text="还行吧"， sentiment="neutral")，
# ... 更多样本
]
# 自动优化提示词
optimizer = dspy.BootstrapFewShot(metric=lambda x， y： x.sentiment == y.sentiment)
optimized_predictor = optimizer.compile(predictor， trainset=trainset)
# 使用优化后的模型
result = optimized_predictor(text="这家餐厅服务一般")
print(result.sentiment) # 自动选择最佳提示词结构
DSPy会自动决定：是否需要"让我们一步步思考"、few-shot示例的最佳数量和内容，指令的最佳表达方式，是否需要多步推理等。
此方法适合生产环境、需要稳定可靠输出、有评估数据集、任务明确可量化。
图片反推提示词
从现有图片反推生成提示词，介绍几种常用方法：
直接上传图片到AI平台
最简单方法是直接上传图片到AI平台。然后：
"如果要用Midjourney/Stable Diffusion重新生成这张图，
提示词应该怎么写?包括：
- 主体和构图
- 艺术风格
- 光影和色调
- 技术参数"
AI 会分析图片并生成详细提示词，比如：
A cozy coffee shop interior， warm afternoon sunlight streaming through
large windows， vintage wooden furniture， potted plants on shelves，
customers reading books， soft bokeh background， shot with 50mm f/1.4 lens，
cinematic color grading， golden hour lighting， photorealistic style，
--ar 16：9 --v 6
用PNG元数据读取
使用Stable Diffusion的AUTOMATIC1111等工具生成的PNG图片，会在元数据的tEXT chunk中存储完整的提示词、模型、采样参数等信息。
工具：https://sd-pnginfo-viewer.shinshin86.com/index.html
这个方法只对保留了元数据的AI生成图有效。社交媒体上传时通常会删除元数据。
CLIP Interrogator专业反推
CLIP Interrogator结合OpenAI的CLIP和Salesforce的BLIP模型，分析图片并生成优化的文本提示词。
在线打开这个使用：huggingface.co/spaces/pharmapsychotic/CLIP-Interrogator
本地安装使用pip install clip-interrogator
还可以通过WebUI扩展AUTOMATIC1111的CLIP Interrogator插件
对于Stable Diffusion 1.5，推荐使用ViT-L-14-336/openai模型；对于SDXL，使用ViT-g-14/laion2b_s34b_b88k模型。
Midjourney原生功能
Midjourney的/describe命令：
/describe [上传图片]
会立即生成4个不同风格的提示词，每个都可以直接用于生成。速度快，但细节不如CLIP Interrogator丰富。
提示词演变趋势
提示词逐渐内化为AI能力等一部分，或者可以封装为AI可调用的一种能力（就像积木一样）。
这并不意味着提示词不重要了，专业领域的提示词依然非常有价值，就像一个实习生和行业老专家，问同一个问题的方法是不一样的。
此外，产品级的提示词是不断迭代的，比如自动化测试每次提示词修改效果、监控生产环境表现、持续迭代优化。
对于个人/小项目，80%场景用"直接问AI生成提示词"就够了，把常用的保存为提示词模板，持续迭代。
中型项目/团队可以用Git管理提示词，也可以使用DSPy等框架实现自动化，写清楚版本说明，定期review和更新。