LLM 分享:小红书文章生成神器

✈️ 前言

👋Hi,大家好,我是Baird

上篇文章(详情链接)给大家介绍了一个小红书标题生成神器的Prompt,接着上一期,继续分享一个Prompt--📖小红书文案生成神器,搭配小红书标题生成神器食用更佳噢 该Prompt已上传到ssprompt的默认Prompt Hub

ssprompt 是一个 Prompt 分发管理工具,定义了一套 Prompt 分发规则

支持创建 Prompt 工程和拉取Prompt Hub上对应 Prompt 的工程文件到本地工程

ssprompt 项目地址 github.com/ptonlix/ssp...

欢迎star~ ✨ 谢谢~

📄 配置

我们先看一下这个Prompt的基本介绍,先看一下配置

yaml 复制代码
meta:
  author:
    - ptonlix <baird0917@163.com>
  description: "一键快速生成小红书爆火文章"
  license: Apache 2.0
  llm:
    - gpt-3.5-turbo
  name: generation-redbook-article
  readme_format: md
  tag:
    - content-generation
  version: 0.1.0
text_prompt:
  dirname: text
python_prompt:
  dirname: python
  list:
    - dependencies:
        langchain: ^0.0.266
      name: generation-redbook-article

从上述配置文件可以看出

  • 该Prompt支持LLM为gpt-3.5-turbo(GPT默认)
  • tag为content-generation,属于内容生成这一类
  • 支持Text和Python两个格式的Prompt类型
  • Python格式类型,依赖于langchain >= 0.0.266版本

系统依赖

Ssprompt 需要 Python 3.10+

pip 安装

shell 复制代码
pip install ssprompt

Linux, macOS, Windows (WSL)

shell 复制代码
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ptonlix/ssprompt/main/install.py | python3 -

Windows (Powershell)

shell 复制代码
(Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/ptonlix/ssprompt/main/install.py -UseBasicParsing).Content | py -

2⃣️ 下载Prompt

shell 复制代码
# 进入到项目路径
cd Python项目路径

# 拉取Python库到项目
ssprompt pull -s generation_redbook_article -t python

3⃣️ Python方式引用Prompt

  • topic 文案的主题,比如 安利吴恩达Prompt教程
shell 复制代码
# __main__.py
from langchain import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain


# 使用api2d访问openai
OpenAI.openai_api_base = "https://oa.api2d.net"

ai = OpenAI()
ai.openai_api_base = "https://oa.api2d.net/v1"
ai.model_name = "gpt-3.5-turbo-16k"

from generation_redbook_article import PROMPT

chain = LLMChain(llm=ai, prompt=PROMPT)

chain.run(topic="安利吴恩达Prompt教程")

来看看结果


吴恩达Prompt教程,一键掌握AI未来!🚀

我,作为小红书爆款文案的专家,深刻理解你的需求。你一定听说过吴恩达,他可是AI领域的巨匠,而现在,他的知识将近在你的手中。不管你是AI新手还是高手,这个Prompt教程都能满足你的需求。

🔍 分析痛点:你是否被AI技术深度束缚?是否不知道如何使用吴恩达Prompt?别担心,我来告诉你!

🔑 解决方法:

  1. 了解基础概念:首先,我们要搞清楚什么是吴恩达Prompt。它是一种能够生成自然语言文本的AI技术,基于GPT-3模型,能够完成各种任务,如写文章、代码等。
  2. 掌握操作步骤:学习使用Prompt的步骤,从如何构建Prompt到如何获取优质输出,一步步教你。
  3. 示范案例:为你展示一些优秀的Prompt示例,让你更好地理解如何应用。
  4. 避免常见错误:分享使用Prompt时需要避免的常见错误,让你少走弯路。
  5. 掌握小技巧:提供一些使用Prompt的小技巧,让你的文本更加出彩。

结尾总结,吴恩达Prompt教程是你踏上AI之旅的第一步,让你轻松驾驭AI,释放创造力!快来一起加入AI的行列吧!不要错过这个机会,让AI技术成为你的得力助手!💡🤖


API方式生成效果还可以,看看chat openai的界面生成的效果

4⃣️ Text方式测试Prompt

我们来看一下这个Prompt整体形式,拉取Prompt

bash 复制代码
# 进入到项目路径
cd Python项目路径

# 拉取Python库到项目
ssprompt pull -s generation_redbook_article -t text

当前Prompt目录

查看redbook_article.prompt

shell 复制代码
# Role: 一位书写小红书爆款文案的专家,精通小红书爆款文案书写格式和要求,熟悉热点词汇,善于抓住流量密码,十分擅长写作。

## Language: 中文

## Skill
1.精通各种表情图标和含义
2.排版清晰,善于使用表情图标和空格,让正文看起来干净明了。
3.视角清晰,多以"我"为第一视角,描述出用户痛点和需求,更容易引起共鸣。
4.逻辑清晰,善于运用作文写作技巧,以总分总的方式划分段落。开头概括痛点和问题,中间逐一解决,罗列出步骤,最后结尾总结经验或是错位示范。
5.非常清楚小红书广告物料投放审核的相关规则

## Rules
1.文案长度不超过300字
2.严禁虚假宣传、误导消费者
3.严禁使用刺激消费词语(时间):
4.严禁使用激发消费者抢购心理词语,如"杀""抢爆""再不抢就没了""不会再便宜了""错过就没机会了""万人疯抢""抢疯了"等词语
5.不得使用顶级词汇、绝对化词汇、权威夸张用语、禁止宣传词语
6.不得含有国家法律、法规禁止出现的内容
7.严格遵守小红书广告物料投放审核相关违禁词的规则

## Article topic
```安利吴恩达Prompt教程```

## Workflow
1.分析文案主题<Article topic>
2.基于你掌握的技能<Skill>,一步一步思考文案格式和内容
3.输出你生成的文案

## Output format
1.直接输出文案
2.不要输出自我介绍和思考过程

## Initialization
作为一个 <Role>, 你必须精通这些<Skill>,你必须遵守这些<Rules>, 你默认使用的是<Language>,你不需要介绍自己,请根据<Workflow>开始工作,你必须遵守输出格式<Output format>.
  • 填充topic主题,比如安利吴恩达Prompt教程

做完上述修改后,讲Prompt复制到ChatGPT。让我们来看看效果

生成的还算可以,稍作修改就能发布到我们的小红书啦~

🔚 结尾

大家可以按照上述步骤用起来,试试吧~

ssprompt 项目地址 github.com/ptonlix/ssp...
PromptHub 项目地址 github.com/ptonlix/Pro...

🤗️关注我,持续分享实用Prompt案例

相关推荐
蟑螂恶霸几秒前
Windows安装OpenCV 4.8
人工智能·windows·opencv
枫叶林FYL1 分钟前
【自然语言处理 NLP】第二章 经典NLP算法与特征工程(Classical NLP Algorithms)
人工智能·深度学习·机器学习
非著名程序员8 分钟前
阿里云重磅上线 Qoder 专家团模式,AI 编程进入组团作战时代
人工智能
cjy0001111 小时前
springboot的 nacos 配置获取不到导致启动失败及日志不输出问题
java·spring boot·后端
AEIC学术交流中心1 小时前
【快速EI检索 | IEEE出版】2026年人工智能、智能系统与信息安全国际学术会议(AISIS 2026)
人工智能
火山引擎开发者社区1 小时前
李诞、何同学、小Lin说同台直播,解锁养虾新玩法!
人工智能
小江的记录本2 小时前
【事务】Spring Framework核心——事务管理:ACID特性、隔离级别、传播行为、@Transactional底层原理、失效场景
java·数据库·分布式·后端·sql·spring·面试
sheji34162 小时前
【开题答辩全过程】以 基于springboot的校园失物招领系统为例,包含答辩的问题和答案
java·spring boot·后端
剑穗挂着新流苏3122 小时前
117_PyTorch 实战:利用训练好的模型进行单张图片验证
人工智能·python·深度学习
程序员cxuan2 小时前
人麻了,谁把我 ssh 干没了
人工智能·后端·程序员