圖像提示詞

Nano Banana Pro 縮圖的進階兩步驟提示策略

這則推文概述了一種進階的兩步驟提示策略，旨在顯著提升 AI 輸出的品質，特別是用於使用 Nano Banana Pro 生成 YouTube 縮圖。該策略首先要求強大的 LLM（例如 GPT-5.2）系統性地總結創建 Nano Banana Pro 提示的最佳實踐、術語和限制（建立一個「地圖」）。然後，使用者根據該既定系統和使用者要求，請 LLM 生成最終的具體提示，從而產生更一致和更有針對性的輸出。

提示詞

實際上，還有一個更巧妙的使用方法。

首先，讓它系統性地歸納資訊
→ 然後，再根據這些資訊，讓它生成輸出或深化討論
光是這樣做，輸出的品質就會截然不同。

這是因為，如果你先在 AI 的「腦海」中建立一個藍圖——包括「術語」、「判斷標準」、「禁止事項」、「模式」和「優先順序」——

那麼接下來的指令就會按照這個藍圖輸出，大大降低了偏離預期的可能性。

例如，如果你想讓 Nano Banana Pro 製作縮圖：

① 首先，詢問 GPT-5.2：
「請徹底研究並系統化使用 Nano Banana Pro 製作 YouTube 縮圖提示的最佳實踐。同時也要包含常見錯誤。」

② 之後，再詢問：
「根據目前的系統，請為主題為 {argument name="theme" default="XX"} 的 YouTube 影片，使用 Nano Banana Pro 製作一個縮圖提示。影片內容是這樣的，我希望包含 {argument name="wording" default="這類文字"}。」

然後，將完成的提示輸入到 Nano Banana Pro 中。這樣就能更容易獲得你想要的輸出。

如果你每次都只是讓它「製作」，AI 會根據當下的情況輸出，導致結果不一致。但如果你先建立一張地圖（系統），它的威力就非常強大。

此外，這個方法也適用於副業策略、銷售文案和影片腳本。它的多功能性令人驚嘆。

我強烈建議在讓 AI 執行任務之前，先讓它整理如何產生好的輸出，然後再根據這個整理進行思考。

順帶一提，這次製作的縮圖是第三張圖片。
由於第一次嘗試的效果平平，我在生成提示之前，先讓它系統化了如何製作吸引人的 YouTube 縮圖。