言
第1章 提示词的DIY改造及提示词管理1
1.1 从“拿来主义”到“随我所想”1
1.2 豆包办公场景提示词模板进阶3
1.2.1 原版提示词痛点分析3
1.2.2 提示词DIY改造:加入“语感降维”5
1.2.3 效果对比与总结7
1.3 为输出立规:巧用“约束”定制结构化表达9
1.3.1 原版提示词痛点分析9
1.3.2 提示词DIY改造:增加“格式锁”11
1.3.3 效果演示12
1.4 为AI 注入灵魂:巧用“示例”定义你的专属风格12
1.4.1 原版提示词痛点分析13
1.4.2 提示词DIY改造:植入“范例芯”14
1.4.3 实战对比:同一素材,两副面孔15
1.5 提示词万能DIY参数表18
1.5.1 提示词调参表18
1.5.2 提示词DIY调参建议19
1.6 从克隆自己开启提示词DIY应用落地20
1.6.1 真实案例:那些年我写的“手写信”20
1.6.2 核心操作:运用DIY参数表构建“数字分身”21
1.6.3 效果与感悟:从2天到30分钟的效率跃迁25
1.7 会议通知提示词模板改造:从“行政公文”到“活动号召”26
1.7.1 原版提示词痛点分析26
1.7.2 提示词DIY改造:安装“调频器”28
1.7.3 效果对比30
1.8 新闻稿提示词模板改造:一篇通稿,多维分发33
1.8.1 原版提示词痛点分析34
1.8.2 提示词DIY改造:开启“并行处理”模式35
1.8.3 效果对比37
1.9 营销文案提示词模板改造:从“优雅导购”到“金牌销售”40
1.9.1 原版提示词痛点分析41
1.9.2 提示词DIY改造:植入“消费心理学”41
1.9.3 效果对比43
1.10 提示词资产的管理与迭代45
1.10.1 观念升级:提示词就是你的资产45
1.10.2 我们需要什么样的管理系统46
1.10.3 提示词管理系统核心功能详解46
1.11 AI分身助手的快速调用49
1.11.1 第一步:搜索并复制(唤醒助手)50
1.11.2 第二步:完善任务信息(注入灵魂)50
1.11.3 第三步:发送生成52
第2章 豆包智能体设计53
2.1 什么是智能体53
2.1.1 为什么要把提示词封装成智能体53
2.1.2 豆包智能体的三层核心结构54
2.1.3 如何创建一个豆包智能体54
2.2 公文写作智能体56
2.2.1 原版提示词的痛点:黑盒困境56
2.2.2 提示词DIY改造:植入“工作流程”与“开场白”58
2.2.3 智能体的场景演示63
2.3 工作周报写作智能体64
2.3.1 原版提示词的痛点:关键结果缺失65
2.3.2 提示词DIY改造:植入STAR思维65
2.4 会议纪要写作智能体68
2.4.1 原版提示词的痛点:线性思维69
2.4.2 提示词DIY改造:植入“逻辑重组”与“责任审计”69
2.5 朋友圈文案写作智能体71
2.5.1 痛点分析:朋友圈既要又要,好难72
2.5.2 提示词DIY改造:职场文案的“三维人设”72
2.6 小红书爆款文案智能体76
2.6.1 提示词DIY改造:植入三段式结构76
2.6.2 场景演示:从推销员到种草官78
第3章 豆包辅助可视化演示材料制作81
3.1 豆包&PicDoc:文字转高颜值演示图表81
3.1.1 使用豆包生成结构化方案83
3.1.2 使用PicDoc一键生成高颜值图表84
3.2 豆包&Mermaid:零成本制作专业级图表88
3.2.1 思维导图:一键生成会议纪要结构89
3.2.2 甘特图:项目排期可视化94
3.2.3 流程图:厘清业务逻辑98
3.2.4 时序图:跨部门“扯皮”终结者100
3.3 豆包&HTML:动态数据图表制作101
3.3.1 饼状图/南丁格尔玫瑰图102
3.3.2 柱状图107
3.3.3 散点图109
3.3.4 桑基图 109
3.3.5 漏斗图112
3.4 豆包&HTML:高颜值演示页面制作114
3.4.1 设计原理:把浏览器当画布114
3.4.2 案例一:生成小红书风格科普卡片115
3.4.3 案例二:极速生成高颜值演示课件120
3.4.4 进阶技巧:打造你的专属“排版微调指令”125
3.5 豆包&AiPPT:高效PPT制作126
3.5.1 基于已有内容“一键成片”126
3.5.2 运用AiPPT插件给课件做精装修130
第4章 豆包辅助图片和音视频制作136
4.1 AI绘图指令速通:掌握一套“万能公式”136
4.1.1 AI 绘画的“万能填空题”138
4.1.2 让豆包更听话的两个关键技巧139
4.1.3 终极捷径:把专业的事交给AI智能体140
4.2 豆包:全能图片素材工坊—从识图到生图的闭环141
4.2.1 第一步:慧眼识图141
4.2.2 第二步:AI绘画提示词专家注入灵魂142
4.2.3 第三步:即刻出图,所见即所得145
4.3 视频指令的速通:用镜头语言做导演147
4.3.1 动态场景描述:让画面“活”起来147
4.3.2 镜头语言:调度观众的视线147
4.3.3 你的随身导演:AI视频镜头语言大师148
4.4 豆包&即梦:创意动态视频制作153
4.4.1 豆包:拓展你的分镜脚本153
4.4.2 导演介入:注入镜头语言155
4.4.3 即梦:智能多帧生成大片156
4.5 豆包&Lovart:活动海报制作158
4.5.1 第一步:用豆包把“小白”变成“设计总监”159
4.5.2 第二步:用Lovart 生成海报161
4.5.3 第三步:黑科技—编辑海报文字与物体163
4.6 豆包&Lovart:品牌Logo创作及全套VI系统设计165
4.6.1 豆包深度思考:不仅要有创意,更要有“品牌感”165
4.6.2 Lovart:一个指令交付完整VI设计方案167
4.7 豆包:创作主题曲172
4.8 豆包&悠船&剪映:打造震撼全场的舞台背景MV174
4.8.1 悠船批量生产“大片”174
4.8.2 剪映“卡点”成片176
第5章 豆包与飞书多维表协作179
5.1 飞书多维表:打造你的AI批量处理工厂179
5.1.1 从“1对1聊天”到“N对N批量处理”180
5.1.2 搭建骨架:创建承载AI智慧的数据表182
5.2 多维表的“字段捷径”功能:为你的表格安装“AI技能包”185
5.2.1 字段捷径—封装了AI能力的表格字段186
5.2.2 理解类快捷应用:信息提取、实体识别、关键词抽取188
5.2.3 生成类快捷应用:文本创作、图片生成、视频合成188
5.2.4 分析类快捷应用:情感分析、分类打标、趋势预测191
5.2.5 交互类快捷应用:联网搜索、社媒数据抓取、生活服务193
5.3 把火山引擎大模型接入多维表194
5.3.1 什么是火山引擎194
5.3.2 火山引擎大模型如何接入多维表195
5.3.3 认识大模型能力—深度思考、视觉理解、上下文长度202
5.3.4 豆包、DeepSeek、Kimi大模型的性能对比205
5.4 数据运营岗:信息采集自动化208
5.4.1 痛点还原:沉睡在Excel里的“信息黄金”208
5.4.2 解决方案:“采集—打标—量化”三步法208
5.5 财务岗:智能发票提取与管理215
5.5.1 字段捷径:智能提取发票信息216
5.5.2 生成表单:生成智能发票收集系统216
5.6 法务岗:智能合同提取与管理219
5.6.1 合同信息提取:给合同建立“电子档案”219
5.6.2 证据提取:证据混乱的“智能助理律师”220
5.7 人力资源岗:智能简历提取与人才测评221
5.7.1 第一阶段:搭建AI智能人才库221
5.7.2 第二阶段:数据流转与面试管理223
5.8 图片设计岗:图片批量创作流水线225
5.8.1 告别“抽卡”,拥抱SOP226
5.8.2 三步搭建你的AI绘画流水线226
5.8.3 让流水线转起来:自动化与可视化230
5.9 多维表自动化进阶—配置“工作流”功能232
5.9.1 什么是工作流232
5.9.2 怎么配置?像搭积木一样简单232
5.10 数据分析岗:智能数据分析报告233
5.10.1 第一步:搭建“咨询室”233
5.10.2 第二步:搭建“AI分析师”234
5.10.3 第三步:生成“问卷表单”234
5.10.4 第四步:自动送信234
5.10.5 第五步:测试工作流238
第6章 豆包应用生成239
6.1 豆包的应用生成:进入“人人应用”时代239
6.2 单位换算小应用243
6.2.1 第一步:结构化你的需求243
6.2.2 第二步:确认设计要求244
6.2.3 第三步:成品体验244
6.3 视频处理小应用246
6.3.1 设计“双保险”架构246
6.3.2 编写“全栈工程师”级提示词247
6.3.3 豆包的交付247
6.4 图片压缩小应用249
6.4.1 第一步:场景化提示词的设计249
6.4.2 第二步:成品体验—体验“专业级”的交互细节251
6.5 文件格式转换小应用252
6.5.1 “左右互搏”的视觉设计252
6.5.2 商业级的前端应用交互253
6.5.3 API的调用说明254
6.6 汇率转换小应用254
6.6.1 第一步:汇率转换应用设计需求254
6.6.2 第二步:豆包的“项目立项”255
6.6.3 第三步:一键生成应用255
6.7 TRAE:专业级应用开发平台入门257
6.7.1 什么是TRAE及它与豆包的区别257
6.7.2 下载与安装258
6.7.3 TRAE的操作界面260
6.7.4 TRAE的四种协作模式260
6.7.5 Vibe Coding:AI协同项目编程开发的黄金法则262
6.8 TRAE项目开发实操演示263
6.8.1 本地创建项目文件夹264
6.8.2 TRAE引用项目文件开发264
6.8.3 开发部署测试269
第7章 飞书多维表×扣子工作流272
7.1 什么是扣子272
7.2 扣子能帮我做什么273
7.3 内容运营岗:热点新闻监控与新闻二次创作278
7.3.1 第一步:设计“内容生产流水线”278
7.3.2 第二步:多维表自动化284
7.3.3 第三步:搭建“自动抓取工”286
7.4 数据处理岗:图片一键转成表格数据库302
7.4.1 第一步:建立“智能台账”302
7.4.2 第二步:改造工作流(从搜新闻到看图片)305
7.4.3 第三步:搭建用户上传交互界面316
7.5 客户服务岗:客户服务智能化321
7.5.1 第一步:导出飞书多维表知识库321
7.5.2 第二步:导入扣子知识库322
7.5.3 第三步:创建AI客服工作流324
7.5.4 第四步:创建AI智能对话界面329
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收起)
0 有用 WHM 2026-05-01 21:56:07 上海
作者在2026年依然坚守GPT-4时代的提示词框架不知是何用意,随着大模型能力的提升,如今已不需要如此复杂的提示词了。