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

> 从 Stable Diffusion 绘画、ChatGPT 写作到 GitHub Copilot 编程，phodal 的 AI Prompt 工程实战指南（5.3k⭐）

## 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](https://github.com/prompt-engineering/click-prompt) — 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）

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**分类**：教程
**标签**：编程 · AI · Prompt
**作者**：Xiao.Xi
**链接**：https://octohz.com/p/1671