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Anthropic 工程师讲透 Prompt 工程：先建评估，再谈优化

最近，一段 33 分钟的视频在技术圈流传，它是 Anthropic 官方活动「Code with Claude」伦敦站的公开演讲，讲者是 Anthropic 伦敦的应用 AI 工程师 Margot van Laar。

01用 AI 生成视频，最难的一步是什么？不是挑模型，不是调参数——是写 Prompt。你搜"AI 视频生成"，十篇教程有九篇在讲提示词技巧。

照片转 3D，门槛在显存你拍了张照片，想让 AI 把它变成一个能用鼠标转着看的模型。这件事今天确实能做，开源方案也有好几个。

提示词难题：好图难复现GPT Image 2 的横空出世，让 AI 生图能力迈上了新台阶。但当模型本身足够强，真正的瓶颈转移到了另一个环节——提示词怎么写，才能稳定复现想要的效果？

大家好！我是小纬。这几天，我看着一个自己用 Codex 做出来的海外工具站，真的能在浏览器里打开，心里有一点小兴奋。但兴奋过后，我反而冷静下来了。因为我很清楚，这不是一个“上线就成功”的故事。这个站没有被我包装成爆款，也没有什么商业化结果可以拿出来炫耀。

如何制定漫剧角色的参考图和固定Prompt？核心路径是3步：先做一张正面全身、纯白或浅灰背景的角色卡作为ID基准图，再配3到6张多角度与表情拆分参考图，最后按「角色固定段+画风固定段+可变镜头段+质量参数」四段结构写死Prompt，其中角色固定段从头到尾不能改。

看到一张喜欢的图，问作者用了什么提示词，多半问不出来。反推提示词这事一直有人做，路子却没怎么变：把图描述一遍，再补几个风格词。不如试试 image-prompt-reverse 按画面证据倒推最可能的原始提示词，中英各给一套。

Figure 11|Scene Editing 与 Robotics & Trajectory Control 的原始及编辑结果对照。