创意提示词库：科技与设计融合

引言：当工程思维遇见设计直觉

技术团队与设计团队之间的协作，长期存在一个翻译鸿沟——工程师用逻辑描述需求，设计师用感觉回应方案，两者的语言体系天然不同。AI生成工具的出现，意外地成为了这道鸿沟的桥梁：提示词同时承担了"工程规格"和"设计意图"的双重职能。

本文构建一套面向产品经理和技术负责人的创意提示词库，覆盖六大创意应用领域：UI界面设计、数据可视化、品牌视觉识别、建筑与空间渲染、技术文档插图、营销物料生成。每个领域提供可直接复用的结构化模板、变量化参数以及真实场景下的输出案例分析。

核心方法论：创意提示词 = 业务意图（Business Intent）+ 视觉规格（Visual Spec）+ 情感锚点（Emotional Anchor）+ 技术约束（Technical Constraint）。四者缺一不可。

提示词工程的结构化方法

BVET四维模型

传统的提示词编写往往是"想到什么写什么"的线性方式。BVET模型将创意提示词分解为四个正交维度，每个维度独立调整，互不干扰：

Business Intent          Visual Spec
  (WHY)                    (WHAT)
    \                      /
     \                    /
      +--  PROMPT  ------+
     /                    \
    /                      \
Emotional Anchor       Technical Constraint
  (FEEL)                   (HOW)
  • Business Intent (B): 这张图要解决什么业务问题？给谁看？在什么场景下使用？
  • Visual Spec (V): 构图、色彩、字体、元素布局等视觉规格。
  • Emotional Anchor (E): 看到这张图的人应该产生什么情感反应？信任？兴奋？安心？
  • Technical Constraint (T): 输出格式、分辨率、平台适配、品牌规范等硬约束。

以下是BVET模型的代码化表示：

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Optional

@dataclass
class PromptSpec:
    """BVET structured prompt specification."""

    # Business Intent
    purpose: str              # "landing page hero image"
    audience: str             # "enterprise SaaS decision makers"
    context: str              # "above the fold, first impression"

    # Visual Spec
    style: str                # "flat illustration, tech-forward"
    composition: str          # "centered, asymmetric balance"
    palette: List[str]        # ["#1E40AF", "#3B82F6", "#DBEAFE"]
    elements: List[str]       # ["dashboard mockup", "data charts", "team avatars"]

    # Emotional Anchor
    mood: str                 # "confident, innovative, trustworthy"
    energy: str               # "calm-professional" | "dynamic-exciting"
    metaphor: Optional[str]   # "a lighthouse guiding ships through data fog"

    # Technical Constraint
    aspect_ratio: str         # "16:9"
    min_resolution: str       # "2048x1152"
    format: str               # "PNG with transparency"
    brand_guidelines: Optional[str] = None

    def to_prompt(self) -> str:
        parts = [
            f"{self.metaphor or self.elements[0]},",
            f"{self.style},",
            f"{self.mood} atmosphere,",
            f"color palette: {', '.join(self.palette)},",
            f"{self.composition} composition,",
            f"featuring {', '.join(self.elements)},",
            f"professional {self.context}",
        ]
        return " ".join(parts)

    def to_negative(self) -> str:
        defaults = [
            "text", "watermark", "logo", "low quality",
            "blurry", "amateur", "clip art"
        ]
        return ", ".join(defaults)

领域一：UI界面设计

应用场景

产品经理在需求评审阶段，经常需要快速生成UI概念图来辅助沟通。AI生成的UI概念图不是最终交付物，而是"视觉化的需求文档"——它让所有人看到同一个画面，而不是各自脑补不同的方案。

结构化模板

Dashboard概念图模板:

A modern {industry} analytics dashboard UI,
{layout_type} layout with {card_count} data cards,
featuring {chart_types} charts,
{color_scheme} color scheme,
{design_system} design language,
clean typography with {font_style},
{device_frame} mockup,
professional UI/UX design, Dribbble quality

变量填充参考表:

变量 选项A 选项B 选项C
industry fintech healthcare logistics
layout_type sidebar navigation top navigation dashboard grid
card_count 4-panel 6-panel 8-panel
chart_types line and bar donut and heatmap scatter and treemap
color_scheme deep blue and white dark mode with cyan accents warm neutral
design_system Material Design 3 Apple HIG custom minimal
font_style Inter/SF Pro Plus Jakarta Sans IBM Plex
device_frame MacBook Pro iPad landscape desktop browser

移动端界面模板:

A mobile app screen for {app_type},
{screen_type} screen,
iOS style with {ios_version} design patterns,
featuring {ui_components},
{interaction_state} state,
{brand_color} primary color,
clean and modern, App Store featured quality

最佳实践

  1. 指定设计系统：写"Material Design 3"比写"modern design"精确10倍
  2. 指定交互状态：empty state、loading state、error state、success state各需独立模板
  3. 指定设备上下文：同一界面在手机和桌面上的最佳布局完全不同
  4. 避免写"beautiful UI"：这类形容词对AI模型几乎没有信息量

领域二：数据可视化

应用场景

数据可视化是产品经理和技术负责人的日常刚需——周报、季度汇报、投资人Pitch Deck、技术架构文档都需要清晰美观的数据图表。AI可以快速生成"数据可视化概念图"，用于确定风格方向后再用D3.js/ECharts等工具实现。

结构化模板

信息图表模板:

An infographic about {topic},
{chart_arrangement} arrangement of {chart_count} visualizations,
including {viz_types},
{visual_style} style,
{color_strategy} color strategy,
data labels and annotations visible,
{background_style} background,
professional information design

风格-数据类型匹配矩阵:

数据类型 推荐可视化 推荐风格 关键提示词
时间序列 折线图/面积图 科技感渐变 gradient area chart, timeline
占比分布 环形图/Treemap 扁平配色 donut chart, flat colors
地理分布 热力地图 深色底图 choropleth map, dark theme
关系网络 力导向图 节点发光 network graph, glowing nodes
流程漏斗 漏斗图/桑基图 渐变过渡 funnel chart, sankey diagram
多维对比 雷达图/平行坐标 线条清晰 radar chart, spider chart

领域三：品牌视觉识别

应用场景

创业公司或新产品线在早期阶段需要快速探索品牌视觉方向。AI可以在几分钟内生成数十个品牌概念，大幅压缩"视觉探索"阶段的时间成本。

结构化模板

Logo概念探索模板:

A {logo_type} logo for {company_description},
{design_approach} approach,
using {shape_language} shapes,
{color_mood} color palette,
{typography_style} lettermark,
scalable vector style,
{industry_reference} industry appropriate,
white background, centered

品牌Moodboard模板:

A brand moodboard for {brand_name}, a {brand_positioning},
grid layout of 9 images showing:
- color palette: {colors}
- texture references: {textures}
- typography samples: {font_category}
- photography style: {photo_style}
- iconography: {icon_style}
{overall_mood} overall aesthetic,
professional brand strategy presentation

品牌色彩心理学速查

情感定位 推荐主色 Hex范围 适用行业
信任/专业 深蓝 #1E3A5F - #2563EB 金融、企业服务
创新/活力 紫色渐变 #7C3AED - #A855F7 科技、AI
健康/自然 绿色 #059669 - #34D399 医疗、环保
温暖/友好 橙色 #EA580C - #FB923C 教育、社区
奢华/品质 黑金 #111827 + #D4AF37 高端消费、金融
清新/年轻 青色/薄荷 #06B6D4 - #67E8F9 社交、生活方式

领域四：建筑与空间渲染

应用场景

办公空间规划、展厅设计、零售门店概念——这些场景下，产品经理或项目经理需要快速获得"空间感知"来辅助决策，但不需要建筑级精度的BIM图纸。

结构化模板

办公空间概念模板:

A {space_type} office interior,
{design_era} design aesthetic,
featuring {furniture_style} furniture,
{lighting_type} lighting,
{material_palette} materials,
{greenery_level} indoor plants,
{occupancy} activity level,
{camera_angle} architectural photography,
{time_of_day} natural light

空间氛围参数矩阵:

参数 创业公司 企业总部 创意工作室
design_era contemporary minimal corporate modern industrial loft
furniture_style modular, standing desks executive, conference reclaimed wood, eclectic
lighting_type pendant + natural recessed + ambient exposed bulbs + neon
material_palette white oak, white walls marble, glass, chrome concrete, brick, metal
greenery_level abundant trailing plants curated statement plants wild vertical garden
occupancy collaborative, casual structured, formal creative chaos

领域五：技术文档插图

应用场景

技术文档中的架构图、流程图、概念图如果只用PlantUML或Mermaid生成，虽然准确但视觉吸引力有限。AI可以生成更具视觉表现力的"概念性技术插图"，适合用在演示、博客、白皮书等面向非技术读者的场景。

结构化模板

系统架构概念图模板:

A {architecture_style} system architecture diagram,
showing {component_count} interconnected services,
{visual_metaphor} visual metaphor,
{connection_style} connections between nodes,
{color_coding} color coding for different layers,
{annotation_level} labels and annotations,
technical illustration style,
dark background with {accent_glow} highlights

/* Technical illustration color system */
:root {
  /* Layer colors - from infrastructure to user */
  --layer-infra: #1e293b;     /* Infrastructure: dark slate */
  --layer-data: #1e40af;      /* Data layer: deep blue */
  --layer-service: #7c3aed;   /* Service layer: purple */
  --layer-api: #059669;       /* API gateway: green */
  --layer-frontend: #ea580c;  /* Frontend: orange */
  --layer-user: #e11d48;      /* User/client: red */

  /* Connection types */
  --conn-sync: #60a5fa;       /* Synchronous: bright blue */
  --conn-async: #34d399;      /* Asynchronous: green */
  --conn-event: #fbbf24;      /* Event-driven: yellow */

  /* Backgrounds for technical diagrams */
  --bg-light: #f8fafc;
  --bg-dark: #0f172a;
  --bg-blueprint: #1a237e;

  /* Glow effects for dark mode */
  --glow-primary: 0 0 20px rgba(59, 130, 246, 0.5);
  --glow-accent: 0 0 20px rgba(124, 58, 237, 0.5);
}

/* Node styling for architecture diagrams */
.arch-node {
  border-radius: 12px;
  padding: 16px 24px;
  font-family: 'JetBrains Mono', monospace;
  font-size: 14px;
  box-shadow: var(--glow-primary);
  backdrop-filter: blur(8px);
}

.arch-node--service {
  background: linear-gradient(135deg, var(--layer-service), #5b21b6);
  border: 1px solid rgba(124, 58, 237, 0.3);
  color: white;
}

.arch-connection {
  stroke-width: 2px;
  stroke-dasharray: none;
  marker-end: url(#arrowhead);
}

.arch-connection--async {
  stroke: var(--conn-async);
  stroke-dasharray: 8 4;
  animation: dash 1s linear infinite;
}

技术插图风格对照

场景 推荐风格 关键提示词
架构概览（非技术受众） 等距3D + 柔和配色 isometric, soft gradient, friendly
微服务拓扑（技术团队） 节点图 + 深色底 network topology, dark theme, neon
数据流管道 蓝图风格 blueprint style, technical drawing
API交互序列 时间线 + 分层 sequence diagram, layered, clean
安全架构 盾牌隐喻 + 红蓝对抗 shield metaphor, red-blue team

领域六：营销物料生成

应用场景

产品发布、活动推广、社交媒体运营——营销团队需要大量视觉素材，而设计资源永远是瓶颈。AI可以快速生成"初稿级"营销物料，经人工微调后直接投入使用。

结构化模板

社交媒体卡片模板:

A {platform} social media post for {campaign_type},
{visual_style} design,
featuring {hero_element} as focal point,
{text_area} space for text overlay,
{brand_color} brand colors,
{mood_descriptor} vibe,
{aspect_ratio} format,
high contrast, scroll-stopping visual

平台参数对照:

平台 最佳尺寸 aspect_ratio 视觉特征要求
Instagram Feed 1080x1080 1:1 高饱和度、视觉冲击力
Instagram Story 1080x1920 9:16 全屏沉浸、文字友好
Twitter/X 1200x675 16:9 信息密度高、缩略图可读
LinkedIn 1200x627 1.91:1 专业感、数据驱动
微信公众号 900x383 2.35:1 中文排版友好、简洁
小红书 1080x1440 3:4 生活感、精致感

提示词质量评估框架

当团队积累了大量提示词模板后，需要一套客观的质量评估方法来管理这些资产：

QUALITY_DIMENSIONS = {
    "specificity": {
        "weight": 0.25,
        "description": "How precisely the prompt defines the desired output",
        "scoring": {
            5: "Every visual element explicitly specified",
            3: "Core elements specified, some left to model interpretation",
            1: "Vague, relies heavily on model defaults"
        }
    },
    "reproducibility": {
        "weight": 0.25,
        "description": "How consistent are outputs across multiple generations",
        "scoring": {
            5: "90%+ of outputs match intent",
            3: "50-70% of outputs match intent",
            1: "Highly variable, unpredictable results"
        }
    },
    "portability": {
        "weight": 0.20,
        "description": "How well the prompt transfers across platforms",
        "scoring": {
            5: "Works on MJ + DALL-E + SD with minor param changes",
            3: "Works on 2 platforms, needs rewrite for 3rd",
            1: "Platform-specific, not transferable"
        }
    },
    "composability": {
        "weight": 0.15,
        "description": "How easily the prompt combines with other templates",
        "scoring": {
            5: "Clean variable slots, modular structure",
            3: "Some variables, some hardcoded elements",
            1: "Monolithic, cannot be decomposed"
        }
    },
    "efficiency": {
        "weight": 0.15,
        "description": "Token economy - achieving max effect with min tokens",
        "scoring": {
            5: "Under 75 tokens, every word carries weight",
            3: "75-150 tokens, some redundancy",
            1: "Over 150 tokens, significant bloat"
        }
    }
}

def evaluate_prompt(scores: dict) -> float:
    total = sum(
        scores[dim] * spec["weight"]
        for dim, spec in QUALITY_DIMENSIONS.items()
    )
    return round(total, 2)

评估阈值建议:

  • 4.0+：可纳入团队标准模板库
  • 3.0-3.9：需要优化后再入库
  • 低于3.0：重写或废弃

工作流集成建议

将创意提示词库集成到产品开发流程中，建议遵循以下工作流：

  1. 需求阶段: 产品经理使用UI界面模板生成概念图，附在PRD中，替代纯文字描述
  2. 设计评审阶段: 使用品牌/Moodboard模板生成多个方向，加速设计决策
  3. 开发阶段: 使用技术文档插图模板生成架构图、流程图，嵌入技术文档
  4. 发布阶段: 使用营销物料模板批量生成社交媒体素材初稿
  5. 复盘阶段: 使用数据可视化模板快速生成报告图表的概念稿

每个阶段的提示词使用记录应该回流到提示词库中，形成"使用-评估-优化"的闭环。提示词库不是静态资产，而是随产品和团队一起进化的活文档。

结语

技术与设计的融合不是口号，而是一种可以工程化落地的实践。提示词作为连接"人类意图"与"AI能力"的接口层，其质量直接决定了AI辅助创意工作的效率上限。本文提供的六大领域模板和BVET结构化方法，旨在帮助团队从"碰运气式"的提示词使用升级为"可管理、可评估、可迭代"的工程化实践。

Maurice | maurice_wen@proton.me