7 天免费试用；无需信用卡
Veo 3 是一种先进的 AI 工作流程引擎，可将多个模型、数据源和流程集成到无缝管道中。为 Veo 3 制作结构化提示可确保可预测的高效工作流程，并使输出与业务需求保持一致。以下是生成有效提示的方法：
{TIME_PERIOD}， {数据源}）。通过执行这些步骤，您可以创建可靠、可扩展的提示，使其符合企业工作流程。像这样的工具 Prompts.ai 简化流程，提供集中式模板、合规性跟踪等功能，并可访问超过 35 个 AI 模型进行并排比较。
每个 Veo 3 提示都建立在七个基本组件之上，每个组件都旨在为 AI 工作流程提供清晰且可操作的指令。这些元素是制作提示的基础，这些提示可在各种模型和应用程序中提供一致的结果。
这个 主题 确立了提示的核心焦点。无论你是要求人工智能生成内容、分析数据还是处理信息，特异性都是关键。例如，与其说 “分析客户反馈”，不如尝试 “分析 2024 年第三季度支持服务单中的客户满意度分数，以确定前三个投诉类别”。
背景和环境 通过提供 AI 理解任务所需的背景细节来做好准备。这可能包括数据源、行业标准、业务限制或特定条件。例如，在处理财务数据时，您可以指定 “使用GAAP会计准则” 或 “考虑当前的美联储利率”。
这个 行动 组件概述了人工智能对主题和背景的期望。使用 “总结”、“分类”、“计算” 或 “推荐” 等精确动词来定义清晰、可衡量的任务。避免使用诸如 “帮助” 或 “合作” 之类的模糊用语。
风格和模式 指示输出应如何显示。这包括语气（例如专业、对话或技术）、格式（例如要点、段落或结构化数据）和长度。对于企业工作流程，通常需要使输出与公司沟通标准保持一致。
技术参数 指定任何处理要求，例如数据格式、响应长度限制或与其他系统的集成需求。这些限制有助于确保模型和工作流程阶段的性能一致。
工作流程移动 说明解释了任务如何融入更大的过程，而 验证和输出提示 指导 AI 检查其工作并格式化响应以供下游使用。
通过组合这些元素，您可以创建不仅有效而且可以适应各种场景的提示。
模块化模板将提示转换为适应性强、可重复使用的工具，从而简化流程并保持一致性。它们无需从头开始执行每项新任务，同时确保提示无缝集成到复杂的工作流程中，从而节省了时间。
精心制作的模板使用 可变元素的占位符 同时保持核心指令不变。例如，客户分析模板可能包含占位符，例如 {TIME_PERIOD}， {产品线}，以及 {分析类型}，同时保持一致的分析结构和输出格式。
有效模板的秘诀在于 将稳定元素与可变元素分开。稳定元素可能包括分析方法、质量标准或首选输出格式，而可变元素可能涉及特定的数据源、时间范围或特定部门的要求。
为了使模板易于使用，请使用以下命令来构造它们 清除章节。从概述模板用途和版本的标题开始。接下来是可自定义的参数、核心逻辑和输出规格。该组织允许团队成员在不中断底层工作流程的情况下调整模板。
版本控制 在团队之间共享模板时至关重要。使用带有版本号和更新日期的明确命名规范，并将模板存储在中央存储库中。这样可以确保每个人都使用最新版本并从更新中受益，而不会冒工作流程错误的风险。
对于相关任务，请考虑创建 模板家族。例如，内容生成系列可能包括博客文章、社交媒体更新、电子邮件活动和产品描述的模板。这些模板可以共享诸如品牌语音指南之类的共同元素，但格式和长度各不相同。
一旦提示的核心和模块化结构到位，就必须整合保障措施以满足行业标准并确保可靠的输出。这些保障措施应从一开始就嵌入到提示结构中。
内容过滤 说明有助于避免不当或有害的输出。这包括对敏感话题设置限制，确保包容性语言，以及为处理可能有争议的话题提供指导方针。例如，财务提示可能包括免责声明，以避免无意中提供投资建议。
数据隐私保护 对于处理个人或敏感信息至关重要。提示应包含对标识符进行匿名化、遵守 GDPR 等法规的指令，或 CCPA，并避免不当存储或传输受保护的数据。在医疗保健领域，提示必须解决患者信息的HIPAA合规问题。
监管合规标志 帮助监控受监管行业的人工智能使用情况。其中可能包括内容的保密级别、敏感产出的批准工作流程以及合规性报告的文档要求。
错误处理协议 指导 AI 在遇到不明确或有问题的请求时该怎么做。提示应包括举报问题、要求澄清或在必要时将任务上报给人工审阅者的说明。
输出验证要求 在集成到工作流程之前，确保 AI 的响应符合质量和安全标准。这可能涉及事实核查、要求引用信息或为其他审查设定阈值。
审计追踪规范 记录 AI 的推理、来源和假设。该文档对于监管审查和流程改进非常宝贵，可为 AI 决策提供透明度和问责制。
在深入进行即时创作之前，建立关系至关重要 明确且可衡量的目标 这与您的业务目标一致。这些目标是制定提示的基础，以提供有意义的结果，而不是通用或无效的产出。
要设定有效的目标，请应用SMART标准：使其具体、可衡量、可实现、相关和有时限。例如，TeamAI的2025年5月即时设计指南提供了这样一个SMART目标：“通过解决客户报告的前三个问题，在未来3个月内将客户满意度得分提高50％。”将其与 “提高客户满意度” 之类的模糊目标进行比较，不难看出特异性如何推动更好的结果。
“在创建提示时，重要的是要明确定义每个提示的目标和预期结果，并系统地对其进行测试以确定需要改进的领域。” — Google Cloud Vertex AI
明确定义问题 通过明确说明您需要人工智能解决的任务或问题。例如，与其要求Veo 3 “分析销售数据”，不如指定：“分析东北地区2024年第四季度的销售业绩，以确定与2024年第三季度相比表现低于15％以上的产品类别。”
一个强有力的目标包括 三个关键要素：目标用户、要解决的具体问题和所需的操作。SySaid 2025 年 3 月的文档提供了一个很好的例子：“人工智能代理应该通过识别缺少关键信息的资产，帮助 IT 团队维护完整而准确的资产记录。它应该生成一份回复，列出细节不完整的资产，并通知相关的IT人员。”这种结构确保了清晰度和可操作的结果。
与之合作时 跨职能团队，让所有相关的利益攸关方参与进来，使目标与其独特的需求保持一致。例如，营销团队可能需要生成符合品牌要求的内容，而财务团队可能需要通过审计记录专注于精确计算。尽早纳入这些观点可确保目标满足每个人的要求。
最后，将您的目标记录在 标准化格式 这可以指导整个提示创建过程。有了这样的清晰度，你就可以精确地构造每个提示组件了。
要创建有效的提示，请系统地完成七个核心组成部分，确保每个细节都支持目标。
通过彻底解决每个组件，您将创建直接解决已确定的业务挑战的提示。完成后，继续测试和完善提示以确保它们按预期运行。
测试对于确保提示在各种场景、数据集和用户环境中可靠运行至关重要。
精炼提示是 迭代过程。使用测试数据调整组件，然后重新测试以验证改进。重复此周期，直到您的提示始终如一地提供所需的结果。这种方法可确保即使条件发生变化，您的 Veo 3 提示也能保持有效。
制作可在不同模型上无缝运行的提示需要注重通用性。使用避免使用系统特定术语并强调清晰度的语言。与其引用与特定模型相关的功能（例如说 “使用你的 GPT-4 推理能力”），不如选择任何高级语言模型都可以遵循的指令，例如 “使用逻辑推理分析数据并提供分步解释”。
标准化数据格式是另一个关键步骤。对于结构化数据，选择 JSON；对于表格数据，使用 CSV；对于叙事内容，坚持使用纯文本。这些一致的格式有助于避免在模型之间切换或在多个系统上使用相同提示时出现兼容性问题。
设计提示时，优先考虑 灵活的参数处理 通过明确区分必选元素和可选元素。在开始时整理基本信息，稍后添加可选的详细信息。这种结构确保即使模型没有完全处理提示的每个部分，核心任务仍然可以有效地完成。
另外，目标是 一致的输出格式 通过在提示中指定所需的结构。无论您需要结构化响应、特定数据类型还是有组织的布局，定义这些要求都能确保输出与自动化工作流程或下游系统保持一致。
测试至关重要。在各种型号上运行提示以确定潜在的兼容性挑战。记录不同的模型如何处理特定的提示结构，并为那些遇到困难的人创建备用版本。此测试阶段可帮助您完善方法，确保在跨平台工作时具有更高的可靠性。
一旦您的提示经过标准化以供跨模型使用，便可以将其集成到自动化工作流程中，以进行更复杂的操作。
自动化将单个提示连接到一个统一的流程中，从而使复杂的任务能够顺利运行。首先绘制出 整个工作流程之旅 在写提示之前。确定流程中的决策点、数据转换和质量检查。该蓝图确保提示符在设计上相互补充，形成一个有凝聚力的系统。
合并 条件逻辑 进入您的工作流程以处理不同的场景。例如，在客户服务系统中，常规查询可以通过标准响应进行管理，而复杂的问题则上报到专门的提示。这种分支逻辑可确保根据情况有效地路由任务。
定义 移交协议 确保工作流程阶段之间的数据平稳过渡。指定每个提示应接收哪些信息以及应如何格式化以供下一步使用。包括验证检查，以尽早发现错误并防止它们影响整个流程。
设置 监控和记录系统 实时跟踪工作流程的性能。移交失败、延迟或质量指标不合格时发出警报可帮助您快速识别和解决瓶颈，从而提高整体效率。
最后，整合 人为监督点 在关键阶段。这些检查点允许验证自动决策，在不减缓工作流程的情况下确保质量。通过仅提供必要的信息，您可以保持效率，同时仍能进行明智的人为干预。
Prompts.ai 提供专门的工具，使自动化更加有效和简化。
Prompts.ai 通过旨在提高效率和集成度的功能简化了跨平台提示管理。该平台可在单个界面中访问超过 35 个模型、可重复使用的提示模板和实时跟踪工具，旨在优化您的工作流程。
这个 提示库系统 允许您集中管理可重复使用的模板。这样可以减少冗余工作，并确保成功的即时设计能够始终如一地应用于团队和项目。
充分利用 并排模型比较 以评估不同的模型如何响应您的提示。通过实时查看性能，您可以快速确定特定任务的最佳模型提示组合，从而节省时间并无需手动测试。
Prompts.ai 还包括 合规性审计工具 它会自动记录 AI 交互。这些功能会创建详细日志，显示使用了哪些提示、何时执行了提示以及产生了什么结果。对于监管要求严格的行业或需要证明负责任的人工智能实践的组织来说，这一级别的文件至关重要。
要进一步提高团队的技能，请探索 即时工程师认证计划 和社区资源。这些工具将您与专家设计的工作流程和全球即时工程师网络联系起来，他们可以分享宝贵的见解和解决方案。通过利用这些资源，您的团队可以领先于共同的挑战，并不断提高他们的快速开发能力。
解决常见问题和使用高级方法可以显著提高提示的效率和有效性。
输出格式不一致 是处理 Veo 3 提示时最常见的挑战之一。之所以发生这种情况，通常是因为说明不够清晰。要解决此问题，请在提示中包含特定的格式细节。例如，与其使用 “提供摘要” 这样的模糊请求，不如指定 “用三个要点提供摘要，每个要点不超过 25 个字”。这样的精度消除了歧义，并确保了结果的一致性。
上下文泄漏 当早期交互的细节无意中影响当前输出时出现。在按顺序执行提示的工作流程中，此问题尤其成问题。为防止出现这种情况，请在每个提示开始时使用明确的重置语句，例如 “忽略所有先前的指令，只专注于以下任务”。您还可以使用 “开始任务” 和 “结束任务” 等标记来明确定义边界。
资源效率低下 当提示过于复杂或重复时发生，从而导致不必要的计算压力。通过整合相似的指令来简化您的提示。例如，与其单独说明 “使用专业语气”、“保持正式语言” 和 “专业写作”，不如将它们合并为 “始终使用正式、专业的语言”。
代币浪费 是另一个常见的效率问题。冗长的冗余提示会迅速耗尽代币限制，尤其是在复杂的工作流程中。定期查看提示以避免重复。例如，将 “请仔细分析以下数据并提供详细见解” 替换为 “分析这些数据并提供关键见解”。
错误传播 在多步骤中，工作流程可能会放大小错误，影响后续阶段。为了解决这个问题，请包括 验证检查点 在你的提示范围内。添加诸如 “在继续操作之前，确认先前的输出包含所有必需的元素” 或 “确保数据格式符合指定要求” 之类的指令。
通过解决这些问题，您可以为实施进一步提高即时性能的高级技术奠定基础。
分层指令架构 将提示组织成不同的部分-上下文、处理和输出。这种结构可以精确控制人工智能响应的每个部分，从而确保清晰度和一致性。
动态参数注入 允许根据特定输入以编程方式填充占位符，从而使提示更具适应性。例如，像 “使用 {ANALYSIS_METHOD} 分析 {DATA_TYPE} 并以 {OUTPUT_FORMAT} 呈现结果” 这样的模板可以针对不同的场景进行动态调整，从而提高灵活性和可重用性。
条件逻辑嵌入 使提示可以在单个结构中处理多个场景。与其针对不同的案例分别制作提示，不如直接嵌入决策逻辑。例如：“如果输入包含数值数据，请进行统计分析。如果它包含文本数据，请执行情感分析。如果两者兼而有之，则根据数据量确定优先级。”这种方法减少了对多个提示的需求，同时保持了特异性。
感官和情感线索整合 增强创意或面向客户的输出。与其提出诸如 “撰写产品描述” 之类的笼统要求，不如尝试 “撰写一份能够传达奢华感并包含触觉细节的产品描述，以帮助客户想象如何使用产品”。这种细节水平可确保更具吸引力和生动的效果。
渐进式完善 涉及对输出进行迭代以提高质量。设计提示首先生成初始响应，然后在后续步骤中对其进行批评和完善。这种迭代方法通常比单遍方法产生更高质量的结果。
资源分配优化 对于涉及多个模型或大量处理的工作流程至关重要。在提示中指定资源需求，例如首选模型类型、处理优先级和超时限制。这可确保关键任务在例行任务高效运行的同时获得所需的资源。
完善个人提示后，将其集中到共享库中可以极大地提高团队的工作效率。
集中式即时管理 允许团队访问、编辑经过验证的模板的共享存储库并为其做出贡献。按功能、复杂程度和用例整理提示，使其易于查找和实现。这避免了多余的工作并简化了快速的工程设计。
版本控制实现 确保对提示的更新不会中断工作流程。保留详细的变更记录，包括修改前后的性能指标。如果较新的迭代表现不佳，这使得很容易回滚到以前的版本。
模板标准化 在整个组织中建立一致性。为不同类型的提示开发标准格式，包括分析、创意或工作流程自动化。包括上下文设置、任务定义、输出规范和质量标准等关键部分。
性能文档 将您的提示库变成战略资产。跟踪每个提示的执行时间、代币使用量、成功率和用户满意度等指标。这些数据有助于确定哪些提示需要优先考虑、完善或撤销。它还指导特定任务的模型选择。
访问控制和治理 随着图书馆的发展和处理敏感信息，至关重要。实施基于角色的访问控制，限制谁可以查看、编辑或执行提示。为新的或修改的提示建立批准工作流程，以确保部署前的质量和安全性。
与 Prompts.ai 的库系统集成 通过提供用于即时存储和性能跟踪的企业级工具来简化管理。自动合规性审计和模型比较工具等功能使无需手动测试即可更轻松地优化提示。
社区贡献协议 鼓励团队成员在保持质量的同时分享成功的提示。为记录新提示制定指导方针，包括基准测试、用例描述和实现说明。用户评分和建议等反馈机制可为您的提示库创建持续改进循环。
制定有效的Veo 3提示结构取决于明确的工作流程目标、模块化设计以及适应不断变化的需求的能力。关键要素——上下文设置、任务定义、输出规格和质量标准——有助于消除不确定性，并在各种模型和环境中提供可靠的性能。通过使用模块化提示，可以快速实施更新，同时保持安全性和合规性，从而避免昂贵的修改。这种结构化方法对于在复杂工作流程中利用Veo 3的互操作性至关重要。这些组件共同使用不仅可以简化流程，还可以为企业级管理奠定基础。
为了有效扩展 AI 运营，企业需要能够管理、优化和保护其工作流程的系统。正如 John Hwang 解释的那样：
“提示正在迅速成为像 SOP 这样的关键业务工具，但由于它们可以插入 AI 代理并全天候运行，因此具有更大的杠杆作用。它们将包含敏感的内部流程、专有信息和关键业务见解——本质上是后LLM时代的关键知识产权。”
Prompts.ai 通过提供集中式即时管理来应对这些挑战，包括基于角色的访问控制和全面的审计跟踪等功能，以满足合规性需求。其统一接口支持与超过35种领先型号的集成，显著减少了工具蔓延，并将软件成本降低了多达98％。该平台还包括可观察性工具，用于跟踪输出相关性、响应时间和资源使用等性能指标，从而实现数据驱动的优化。对于管理大量即时库的组织而言，这些见解提供了关键优势。
“提示正在慢慢成为公司'业务逻辑'的存储库，提炼了领域的专业知识、商业秘密等。显然，关键区别在于，提示是为机器编写的，而不是为人类编写的。”
Veo 3中的模块化模板通过提供现成的结构，无需从头开始，从而消除了快速创建的麻烦。这不仅减少了花费的时间，还减少了犯错的机会，从而使工作流程更顺畅、更高效。
这些模板可确保设计的一致性，这是在不同任务和用户之间实现可靠和可重复结果的关键。这种一致性在保持高质量产出的同时支持人工智能运营的无缝扩展方面起着至关重要的作用。
要在使用Veo 3时优先考虑安全性和合规性，请充分利用其集成的安全工具，例如旨在阻止有害或不当输出的内容过滤器。将这些工具与明确定义的治理政策配对，以监管人工智能模型的访问并确保负责任的数据管理。
制作提示时，请专注于 清晰详细的说明，分配特定的角色，并包括相关的上下文。这种方法不仅可以帮助人工智能生成准确和合规的响应，还可以确保与安全指南和用户目标保持一致，同时最大限度地提高性能。
Prompts.ai 通过提供包含有用工具的单一平台，使企业 AI 工作流程的提示处理和微调变得简单。诸如此类的功能 版本跟踪， 实时协作，以及 详细分析 帮助确保提示保持有效、一致并与您的业务目标保持一致。
该平台还优先考虑 成本控制， 安全的工作流程，并且可以顺利整合到多个 35 个 AI 模型，使企业能够简化运营、削减成本并最大限度地发挥其作用 人工智能驱动的流程。
