必须用“设计类型+载体+风格”结构化短语替代宽泛表述，如“【LiblibAI】ui组件、figma文件、极简线性”，并补全“纯白背景,正面平铺构图,无阴影无道具,高分辨率商业摄影,8K,RGB 255 255 255”等强制参数，删除虚词，文件名同步小写短横线格式。
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想让LiblibAI设计提示词合集在平台内被精准检索、被用户一眼点开，必须把“设计提示词合集”这种宽泛表述，替换成含具体设计场景、工具链路和视觉结果的结构化短语，否则搜索时根本不会出现在前3页。
先筛出不可删减的硬信息
打开你的提示词合集文档或文件夹，逐条扫视每条提示词的用途——不是看标题文字，而是看它实际生成什么。圈出三项：①设计类型（UI组件/海报/图标/3D建模）；②交付载体（Figma插件/Figma文件/SVG源码）；③视觉特征（极简线性/玻璃拟态/赛博朋克/手绘质感）。这三项必须真实存在，不能靠猜。例如“UI组件提示词”这条，若实际只生成Figma里的按钮+输入框+卡片三类，那“UI组件”就是真设计类型，“Figma文件”是真载体，“极简线性”是真风格——漏掉任一，SEO标题就失去锚定依据。
【必须手动核对每条提示词的真实输出，Copilot自动提取会把“图标提示词”误判为“平面设计”，导致关键词错位】
按LiblibAI搜索习惯重组短语
方法一：设计类型+载体+风格，小写无标点拼接
例如：“ui组件figma文件极简线性”比“UI组件设计提示词合集（Figma版）”更匹配LiblibAI搜索分词逻辑。模型训练数据中，这类组合出现频次是带括号版本的17倍（2026年5月平台日志统计）。
方法二：加前缀强绑定搜索入口
在短语最前面插入“【LiblibAI】”，确保前15字符内锁定平台名。例如：“【LiblibAI】ui组件figma文件极简线性”。不加这个前缀，搜索“ui组件 figma”时，结果里会混入Midjourney和Stable Diffusion的无关提示词。
方法三：用顿号替代空格强化意图簇
把“ui组件、figma文件、极简线性”作为完整搜索单元输入。LiblibAI搜索模块对中文顿号识别精度比空格高42%，尤其当用户连输多个关键词时，顿号能防止被切分成孤立词。
补全平台强制参数
第一步：在重组后的短语后，用英文逗号隔开，追加固定参数串：
“纯白背景,正面平铺构图,无阴影无道具,高分辨率商业摄影,8K,RGB 255 255 255”
第二步：确认RGB值写法是“255 255 255”，不是“#FFFFFF”或“white”。Seedream 4.0模型对十六进制色码解析不稳定，已知会导致生成图底色泛灰。（2026年6月13日平台公告）
第三步：删掉所有“模板”“合集”“大全”“精选”等虚词。这些词在LiblibAI搜索权重中为负值，加了反而降低排序——系统判定为低信息密度内容。
验证并替换文件名
① 复制最终标题，粘贴到Word中→审阅→字数→确认字符数≤30（含空格和标点）
② 打开文件属性→重命名文件为小写字母+短横线形式，例如原文件叫“Design-Prompt-Collection.md”，新文件命名为“liblibai-ui-component-figma-minimal.md”
③ 【务必同步更新文件名】GitHub和本地搜索都依赖文件名索引，只改标题不改名等于白做。
