AI产品库的提示词怎么用？

AI产品库本身不提供现成提示词模板，而是要先按分类选工具、读详情页弄清能力边界，再针对工具写指令：工具越垂直提示词越短，越通用则越长越需约束。想要现成能力包可去子平台SkillHub填参数即可。文中以水印云、标小信、Seko、Lorka AI等为例说明不同产品的提示词策略。

如果你说的「AI产品库」是指那个做 AI 产品收录、评测与分享的导航站（AIProductHub），那它本身并不提供一套「提示词模板库」给你复制粘贴——它更像一本黄页加评测手册，提示词要配合站内收录的具体产品来用：先按分类找到工具，再进到产品详情页看它的功能定位，然后针对那个工具的能力边界去写指令。换句话说，提示词不是从导航站「领」的，而是从导航站「选完工具之后」自己写的。

下面把我理解的用法拆开讲，顺便把站内收录的几类产品当例子，说明不同产品该怎么配提示词。

一、先搞清楚 AI产品库（AIProductHub）是什么

它是一个专注于人工智能产品收录、评测和分享的专业导航平台，定位是帮人「找工具、看评测、做对比」。站内除了主库，还有一个子平台 SkillHub，专门收录和分享 AI Skills、Agents & Plugins（技能与插件），可以理解为「给 AI 装能力」的那一层。所以提示词的正确用法分两条线：

• 主库线：用导航筛选出合适的 AI 工具，再针对工具写提示词；
• SkillHub 线：直接找现成的技能/插件，很多技能本身就内置了提示词逻辑，你只需要填参数。

这两条线的思路完全不同：前者靠你自己写，后者靠别人写好的能力包。搞混了就会一直在主库里翻，却找不到「现成提示词」。

二、主库线：三步把提示词用起来

第 1 步：按任务类型选工具，而不是按热度选

导航站的价值在于分类。你要先明确自己这次的任务是「生成」「处理」还是「接入」，再进对应分类。举几个站内能看到的类型：

• 图像/视频处理类：比如 水印云，核心是 AI 消除笔（去水印）、智能抠图、视频/图片去水印、画质高清修复、视频转文字、AI 绘画，支持 Windows、macOS、iOS、Android 多端及网页。这类工具的「提示词」其实很轻——多数是选参数、框选区域，文字指令只在 AI 绘画那部分才真正吃 prompt。
• 垂直文档类：比如 标小信，杭州二号宇宙科技开发的垂直 AI 标书工具，定位是面向中小企业和个人用户的智能标书生成平台，解决的是传统标书制作平均 3–5 天、内容容易雷同的问题。这类产品的提示词重点不在「写得花」，而在把项目信息、资质、评分点喂全。
• 修复类：比如 立刻修相片，网页端 AI 老照片修复工具，由做音乐视频生成的「立刻MV」团队打造。这类基本不需要写提示词，一键处理为主。

第 2 步：进详情页读「能力边界」，再决定提示词写多细

这是最容易被跳过的一步。同一个 prompt，丢给一个定位清晰的小工具和一个「什么都能干」的聚合平台，效果天差地别。比如：

• Lorka AI 是一体化 AI 平台，产品类型为聊天机器人，主要面向学生、职场人士以及开发者和技术人员，核心定位是把 GPT、Gemini、DeepSeek 等模型聚合起来。这种平台适合写长、结构化、带角色设定的提示词，因为它背后是可切换的通用大模型。
• Leap 则提供简单的 API、SDK 以及无代码工具，目的是降低 AI 技术使用门槛，让开发者和非技术用户都能用。它的提示词往往嵌在工作流节点里，你写的是「这一步要输出什么格式」，而不是一段聊天式指令。

结论很直白：工具越垂直，提示词越短；工具越通用，提示词越长、越要讲清约束。

第 3 步：把「产品能力清单」直接翻译成提示词要素

详情页里列出的功能点，就是提示词该覆盖的维度。以 中漫智声 DubMic 为例，它从配音社区起家，做成音频社区 + AI 影像生成的一站式创作平台。那么你的提示词至少要交代：文本内容、音色/情绪倾向、输出是音频还是影像、时长与画面风格。少一个维度，产出就得重来。

再比如 Seko，商汤旗下的「创编一体」AI 短片 Agent，定位不是单一视频生成器，而是把编剧、导演、美术、摄影、剪辑打包成多 Agent 协作框架，用户只给创意。这类产品恰恰相反——提示词要短，创意要具体，你写得越像分镜脚本，反而越限制它的多 Agent 发挥。

三、SkillHub 线：想要「现成提示词」应该来这里

很多人问「AI产品库的提示词怎么用」，其实真正想要的是「有没有现成能抄的」。答案是：去 SkillHub。它是 AI产品库旗下专业的 AI Skills、Agents & Plugins 收录与分享平台，致力于收录、评测与分享高质量的技能与插件。用法上：

1. 按你的场景（写作、数据处理、图像、自动化）筛技能；
2. 看评测确认它解决的是不是你这个问题；
3. 调用时只填它要求的输入项——技能内部的提示词逻辑已经封装好了，你不需要、也改不动。

所以正确的心理预期是：SkillHub 给你的是「能力」，不是「提示词文本」。想学提示词写法，还是得回到主库看产品评测里对功能边界的描述。

四、开发者场景：提示词之外还有一层「接入」

如果你是要把模型接进项目，那提示词只是其中一环，前面还有网关问题。Sublyx 就是干这个的——它是开发者 API 聚合网关，解决的是 OpenAI、Claude、Gemini 等大模型不断更新、开发者却要在同一个项目里用多家模型服务、得分别注册不同平台并管理多套密钥的麻烦。这类场景下，「提示词怎么用」的实际问题是：同一段 prompt 在不同模型上的表现差异，怎么统一管理。建议把 prompt 抽成配置项，按模型分别维护版本，而不是硬编码在业务逻辑里。

五、内容生产场景的两个例子

Filmora.TV 是万兴科技（300624.SZ）全球首发的 AI 原生 TVC 工作台，主打从创意到交付一键打通。它的提示词更像「brief」：品牌调性、卖点、时长、投放平台。CakeGrowth 则是聚焦 AI 应用领域的一站式联盟营销平台（Affiliate Marketing Network），广告主与流量主双视角都能用。它不太吃自然语言提示词，吃的是投放配置和素材。

六、一张表总结：不同产品，提示词该写多长

最后提醒一句：站内各产品的具体收费方式、额度、版本差异，页面更新较快，以官网为准，别拿旧评测当准数。

相关问题

1. AI产品库和 SkillHub 是什么关系？
SkillHub 是 AI产品库旗下的子平台，前者收录 AI 产品与评测，后者专注 AI 技能、智能体与插件的收录与分享，一个管「工具」，一个管「能力」。

2. 导航站上的评测能直接当提示词教程看吗？
不能完全替代。评测讲的是产品定位与功能边界，你要把功能点翻译成提示词要素，这一步得自己做。

3. 多个模型混用时提示词要分别写吗？
建议分别维护。像 Sublyx 这类聚合网关解决的是接入与密钥管理，模型间对 prompt 的敏感度差异仍需你自己调。

4. 标书、短片这类垂直工具，提示词越长越好吗？
不是。垂直工具的关键是信息完整度而非篇幅，Seko 这类多 Agent 产品尤其忌讳写死分镜。

5. 收费信息在哪看比较准？
站内评测可能滞后，直接看产品官网的定价页最稳妥。

参考链接

• AI产品库（AIProductHub）
• SkillHub ↗
• 水印云 ↗
• Leap ↗
• 立刻修相片 ↗
• Lorka AI ↗
• CakeGrowth ↗
• AI产品库