多模态提示词库:5 类 9 条,给「能看图的模型」写指令
能看图的模型不是「自动读懂」,而是要你指定看哪里、按什么顺序看、输出成什么格式。 这一页按图片理解、OCR、图表、长文档、字幕五类分组,每条都遵循「先读图指令,后输出格式」, 并统一要求:读不清要标注、没把握的数字标「约」、不编造图中没有的信息。
👁图片理解
看图描述、找细节、按图生成可复用的生图提示词
2 条
🔎OCR 与表格识别
图转文字、证件/票据字段抽取、表格还原
2 条
📊图表解读
读柱状/折线/饼图,抽出趋势与结论
1 条
📄长文档问答
PDF 长文摘要、按章检索、多文档比对
2 条
🎧字幕与音频
字幕校对、分段、翻译与时间轴整理
2 条
👁 图片理解
看图描述、找细节、按图生成可复用的生图提示词看图找细节(结构化描述)
适用:GPT-4o / Gemini / 通义千问-VL
请观察这张图片,按以下结构输出: 1. 主体:是什么,数量,外观特征(颜色/材质/文字); 2. 环境:场景、时间、天气、背景元素; 3. 构图:视角、景别、主体位置、视线引导; 4. 光线:光源方向、色温、明暗对比; 5. 图中文字:逐项抄录(无则写「无」); 6. 不确定项:明确指出哪些是你没看清、只能推测的。 不要脑补画面外不存在的信息。
什么时候用:要一张图的精确信息,而不是「一只猫在草地上」这种泛泛描述时
看图反推生图提示词
适用:视觉模型 + 生图模型配合
请分析这张图,输出一段可用于生图的提示词(中英各一版),包含: 主体与外观、动作、环境、光线方向与色温、镜头与景别、整体画风与质感、色调倾向。 要求: - 只描述画面中真实存在的元素,不要添加主观臆测的剧情; - 中文版用于即梦/可图,英文版用于 Midjourney/SD,英文版末尾附建议参数(如 --ar 与风格化强度建议值); - 最后列出 3 个「可替换变量」(如主体、场景、色调),说明换成别的会是什么效果。
什么时候用:看到一张喜欢的图,想复刻同款风格去生成时
🔎 OCR 与表格识别
图转文字、证件/票据字段抽取、表格还原票据/证件字段抽取
适用:视觉模型(OCR 能力)
请识别这张图片并抽取字段,只返回 JSON,不要解释:
{
"document_type": "类型(发票/行程单/收据/证件…)",
"fields": {
"名称/号码": "",
"日期": "",
"金额": "",
"开票方/签发方": ""
},
"raw_text": "完整原文(保持原有换行)"
}
规则:
- 逐字识别,看不清的字符用 [不清] 标记,不要猜;
- 数字、编号、日期严格保留原格式(不要格式化、不要补零);
- 若图中无对应字段,值填 null。什么时候用:要把一张票据或证件里的关键字段抽成结构化数据时
截图表格还原
适用:视觉模型
请把这张表格截图还原成 Markdown 表格。 要求: 1. 表头逐列照抄,不合并、不改名、不调序; 2. 逐行还原,空单元格留空,不要用 / 或 - 填充; 3. 合并单元格在内容里用「同上」或重复值注明,不要乱拆; 4. 数字保留原样(含单位与千分位); 5. 表后另起一行写:共 X 行 × Y 列。 若某处看不清,在对应单元格写 [不清]。
什么时候用:要把一张表格截图转成可编辑的 Markdown 表或 CSV 时
📊 图表解读
读柱状/折线/饼图,抽出趋势与结论读图表给结论
适用:视觉模型
请解读这张图表,输出: 1. 图表类型与坐标轴含义(X 是什么、Y 是什么、单位); 2. 数据要点:最高/最低点及其数值、关键转折点、整体趋势(升/降/波动); 3. 异常与拐点:哪些位置有明显异常,可能原因(说明是推测); 4. 一句话结论:这张图想说明什么; 5. 提醒:若图例或刻度不清,明确指出读数可能不准。 只依据图中可见数据,不要引入外部知识补数。
什么时候用:汇报里塞了一张图,需要快速读懂它想说明什么时
📄 长文档问答
PDF 长文摘要、按章检索、多文档比对长 PDF 分章摘要
适用:GPT-4o / Claude / Kimi 长文
这是一份长文档。请按以下要求处理: 1. 先列出文档的章节结构(编号 + 标题); 2. 每一章给出 2-3 句摘要,说清该章讲了什么、得出什么; 3. 标注每一章中「需要重点看的具体页/段」; 4. 最后给一份「一页纸总览」:核心结论 3 条、关键数据 3 个(附出处段落)。 要求:只依据文档内容,不补充外部信息;文档没写的不要推测。
什么时候用:一份几十上百页的文档,想先拿到分章摘要再决定细看哪章时
多文档比对
适用:长文模型
我给你两份文档,请做对比,输出表格:维度 | 文档 A | 文档 B | 差异与影响。 比对维度:核心目标、关键条款/参数、金额与时间、责任划分、遗漏项。 要求: - 只呈现两份文档里真实写的内容; - 一方没有的项,写「A 未提及」,不要脑补; - 最后列出:3 处最需要关注的差异,以及各自可能对谁更有利。
什么时候用:同一件事有几份文件(如两份合同、两版方案),要看出差异时
🎧 字幕与音频
字幕校对、分段、翻译与时间轴整理字幕校对与分段
适用:任意模型
请校对下面这段字幕,输出修正后的版本(保留原有时间轴格式): 处理规则: 1. 改错别字与同音字,依据上下文判断,不确定的加 [待核]; 2. 每行不超过 18 个汉字,按语义断句,不拆散词组; 3. 去掉口水词(呃、那个、就是说),但保留必要语气; 4. 数字、专有名词用规范写法; 5. 末尾给一张「改动清单」:原文 → 改后 → 原因。 原字幕: 【粘贴带时间轴的字幕】
什么时候用:拿到自动生成的字幕,有错别字、断句乱、时间轴不合适时
字幕翻译(双语对照)
适用:任意模型
请把下面的字幕翻译成英文,输出双语对照(每行:时间轴 | 中文 | English)。 要求: 1. 口语化、符合英语说话习惯,不要逐字硬译; 2. 单行英文控制在阅读舒适的长度(约 42 个字符内),过长的行拆分并给合理时长; 3. 专有名词、品牌名保留原文,首次出现可加简短注释; 4. 文化特定表达用意译,不直译可能造成误解的说法。 原字幕: 【粘贴中文字幕】
什么时候用:要给出中英双语字幕,且翻译要贴合口语、能对上时间轴时
常见问题
多模态提示词和纯文本提示词最大的区别是什么?
多了「你看到的内容」这一层输入。写的时候要先给「读图指令」(看哪里、按什么顺序看),再给「输出格式」。否则模型容易随手描述,抓不到你要的信息。
OCR、表格提取为什么强调「按标注输出」?
因为模型容易「顺」——把缺失值补全、把模糊数字猜成合理值。要求它「读不清就写 [不清]」能防住编造,比事后逐项核对省事得多。
图表解读类怎么防止它瞎编数据?
要求它「只依据图中可读的数值,并标注是估算还是精确值」。凡是它没把握的数字必须标「约」。这条是所有图表类提示词的通用兜底。
字幕、音频类要注意什么?
输出格式要固定(时间码 + 文本),并要求保留口语停顿和口头禅——很多场景需要真实语感,过度润色反而丢信息。
长文档问答和多文档比对用法一样吗?
不一样。单文档问答重「定位」(第几章、哪一段),多文档比对重「对齐」(同一维度分别是什么、谁优谁劣)。提示词要写清是「找」还是「比」,模型才会用对的策略。