前言¶
在生成式 AI 领域，不同模型对提示词的偏好差异明显。直接把一段提示词从 Midjourney 换到 Stable Diffusion，往往效果不佳。为不同模型编写适配的提示词，需要了解各模型的特性与偏好，这个成本在实践中并不低。
牛马提示词就是为这类问题提供的解决方案。
这是什么¶
牛马提示词是一个多模态模型提示词工程专家 Skill，由社区开发者 user_6efee5b0 维护，版本为 1.0.0。它覆盖全球主流的生图、生视频和多模态模型，包括 Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion、Flux、GPT Image 2、Nano Banana Pro、即梦、可灵、通义万相/千问、文心一格、智谱清言、腾讯混元HY、Seedance、Kling、Sora、Runway、Pika、Veo、Luma、Wan、海螺AI、Vidu、HappyHorse、HunyuanVideo 等。当用户需要为 AI 生图/生视频编写优质提示词、跨模型转换提示词，或分析模型提示词机制时，可以调用它。
核心功能¶
根据官方简介，它提供以下能力：
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多模型覆盖：支持 20+ 主流生图/生视频/多模态模型，包括 Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion、Flux、GPT Image 2、Nano Banana Pro、即梦、可灵、通义万相/千问、文心一格、智谱清言、腾讯混元HY、Seedance、Kling、Sora、Runway、Pika、Veo、Luma、Wan、海螺AI、Vidu、HappyHorse、HunyuanVideo。
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提示词优化：针对不同模型的特性，生成或优化提示词，提升输出质量。
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跨模型转换：将一个模型的提示词转换为另一个模型的表达方式，适配不同模型。
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机制分析：分析模型的提示词工作机制，帮助理解不同模型的偏好与约束。
典型用法¶
当需要为某模型生成或优化提示词时，可以向它发送请求。例如，可以提供原始提示词或描述，由它根据目标模型调整表达方式。
由于目前没有提供具体的命令行示例，实际使用方式取决于 SkillHub 的调用接口。一般流程是：提供输入（原始提示词或需求）+ 指定目标模型，由 Skill 返回适配后的提示词。
适用场景与注意¶
适合需要频繁在多个生成式模型间切换、或希望提升提示词质量的开发者与创作者。它尤其适合对提示词工程有需求，但不希望深入研究每个模型特性的用户。
使用时需要注意：不同模型间的差异较大，即使是同一段提示词，在不同模型下的表现也可能差异明显。建议在拿到输出后，根据实际效果进行微调。
短结尾¶
牛马提示词提供了一个统一的入口，帮助用户快速适配多个生成式模型的提示词需求。如果你正在使用多种 AI 生图/生视频工具，这个 Skill 可以减少提示词适配的工作量。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_6efee5b0/niuma-parompt
