图像提示词

Nano Banana Pro 缩略图的高级两步提示策略

这条推文概述了一种先进的两步提示策略，旨在显著提高 AI 输出的质量，特别是用于使用 Nano Banana Pro 生成 YouTube 缩略图。该策略首先要求一个强大的 LLM（例如 GPT-5.2）系统地总结创建 Nano Banana Pro 提示的最佳实践、术语和限制（创建一张“地图”）。然后，用户要求 LLM 根据该既定系统和用户要求生成最终的具体提示，从而产生更一致和更有针对性的输出。

提示词

实际上，有一种更巧妙的使用方法。

首先，让它系统地总结信息
→ 然后，在此基础上，让它创建输出/深化讨论
仅仅这样做，输出的质量就会完全不同。

这是因为如果你首先在 AI 的“思维”中创建一个蓝图——包括“术语”、“判断标准”、“禁止事项”、“模式”和“优先级”——

那么接下来的指令就会根据这个蓝图输出，从而减少偏离的可能性。

例如，如果你想让 Nano Banana Pro 创建一个缩略图：

① 首先，询问 GPT-5.2：
“彻底研究并系统化使用 Nano Banana Pro 创建 YouTube 缩略图提示词的最佳实践。同时包含常见错误。”

② 之后，询问：
“基于当前的系统，为主题为 {argument name="theme" default="XX"} 的 YouTube 视频使用 Nano Banana Pro 创建一个缩略图提示词。视频内容是这样的，我想包含 {argument name="wording" default="这种措辞"}。”

然后，将完成的提示词输入到 Nano Banana Pro 中。这样就更容易获得所需的输出。

如果你每次都只是让它“创建”，AI 会根据当下情况输出，导致结果不一致。但如果你先创建一个地图（系统），它就会非常强大。

此外，这种方法也适用于副业策略、销售文案和视频脚本。其多功能性令人惊叹。

我强烈建议在让 AI 执行任务之前，先让它整理如何创建好的输出，然后让它基于这种整理进行思考。

顺便说一下，这次创建的缩略图是第三张图片。
由于第一次尝试效果平平，我让它系统化了如何创建有吸引力的 YouTube 缩略图，然后才生成了提示词。