
提示词:[人物名称] comics, minimalist, draw style
这段咒语不仅能够制作漫威、DC中的人物,也可以制作自己原创的人物。如果在提示词中加入动作,表情关键词就能制作属于自己的漫画作品。
黑寡妇

美国队长

死侍

奇异博士

钢铁侠

蜘蛛侠

绿巨人

雷神

毒液

金刚狼

超人

神奇女侠

蝙蝠侠

罗夏

曼哈顿博士

绿箭

地狱男爵

用“[人物名称] comics, minimalist, draw style”这一极简咒语,Midjourney即可生成黑寡妇、蝙蝠侠、超人等16个经典美漫角色,也支持原创人物;添加动作或表情关键词,还能快速定制个性化漫画风格图像。

提示词:[人物名称] comics, minimalist, draw style
这段咒语不仅能够制作漫威、DC中的人物,也可以制作自己原创的人物。如果在提示词中加入动作,表情关键词就能制作属于自己的漫画作品。

















AI 工程化演进并非替代而是叠加,包含四个关键维度:Prompt engineering 解决单次输出准确性;Context engineering 通过 RAG 等技术优化信息输入;Harness 赋予模型工具与环境以具备行动能力;Loop 则通过迭代验证提升多步执行稳定性。这四个阶段分别对应模型的表达、记忆、手脚与工程纪律,缺一不可。成熟的 AI 产品需同时整合这四层能力,当前行业仍在探索如何平衡 Loop 的自动化与人工验证机制。
“上下文工程” 正取代 “提示词工程”,成为 AI Agent 开发的核心范式。随着模型能力提升、Agent应用普及及企业合规需求,交互重点从单轮指令转向多步骤工作流中的动态信息编排。该领域涵盖系统指令、用户输入、检索知识、对话历史及工具定义五层结构。由于上下文窗口资源有限且易出现中毒、分心等失败模式,需通过ACE框架实现上下文的自进化与增量更新。实操建议包括外部化状态、按需检索、压缩累积及隔离多Agent上下文。本质上,上下文工程是提示词工程的超集,标志着 AI 开发进入以系统架构和状态管理为主导的工程时代。

掌握大语言模型(LLM)的核心在于理解其底层机制与交互技巧。首先,Token 是模型处理文本的最小单位,直接影响输入输出长度及费用。默认的非确定性模式赋予模型创意,但也导致结果不可预测。其次,温度、最大 Token 数和 Top-p 三个参数共同调控模型的随机性、回复长度及词汇选择范围,用户可根据精准或创意需求灵活调整。此外,受限于上下文窗口,模型仅能记忆当前对话片段,超出部分会被丢弃。最后,提示词质量决定输出效果,高质量的提示词应包含清晰指令、背景信息及期望格式,通过缩小猜测空间来提升回答的准确度。
围绕《Midjourney 生成经典美漫人物极简咒语》展开交流,未登录用户可浏览评论,登录后可参与讨论。