understand-prompt - 基于编程、绘画、写作的 Prompt 工程探索与总结

项目简介

phodal（黄峰达）总结的 AI Prompt 工程实践仓库，从编程、绘画、写作三个维度系统探索如何写好 Prompt，让 AI "遇强则强"。项目包含大量真实案例、对比实验与可复现的提示词模板，Star 5.3k，Fork 436。

核心内容

1. AI 绘画：Stable Diffusion 精准控图

• 从文本描述到高质量图像的 Prompt 演进过程
• Negative Prompt 的严格化验收条件
• ControlNet 精准控线与骨骼绑定
• DreamBooth 个人模型训练与风格化
• InPaint 局部修复技巧

2. AI 写作：ChatGPT 主题文章生成

• 如何围绕特定主题构建完整上下文
• 框架化（Frameworks）写作方法
• 充足 Prompt 对输出质量的提升对比

3. AI 编程：GitHub Copilot 加速开发

• DDD + ChatGPT + Copilot 完整实战示例
• 代码生成开源模型对比
• Prompt 编程理念：从需求到代码的直接转换

延伸思考

• Prompt 编程：探讨自然语言即代码、生成式软件架构的可能性
• 个人 AI 策略：拥抱变化、强化构架能力、构建领域小模型
• AI 就像占卜：遇强则强，遇弱则弱，关键在 Prompt

配套工具

• ClickPrompt — 集成上述模式的 Prompt 交互工具

适用人群

• 想系统学习 Prompt Engineering 的开发者与创作者
• Stable Diffusion / Midjourney 用户想提升出图质量
• 希望用 AI 辅助写作、编程的效率提升者

GitHub: https://github.com/phodal/understand-prompt 作者: phodal（黄峰达）