合格封面提示词需包含角色定位、任务动作、内容主题、视觉要素、格式强约束五要素，缺一不可；须禁用模糊动词，全部使用可验证的视觉指令，确保批量生成结果统一准确。
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你需要为盘古大模型生成一批风格统一、信息准确、适配不同场景的文章封面提示词，而不是逐条手写几十个相似但参数不同的指令——手动重复不仅容易漏掉字段约束，还会让输出标题长度、语气、关键词密度不一致。明确封面提示词的原子化结构
先拆解一条合格的封面提示词必须包含的最小单元：角色定位 + 任务动作 + 内容主题 + 视觉要素 + 格式强约束。缺任一环，批量生成时就会出现“有的带emoji、有的没标尺寸、有的漏了品牌色”这类错位。
比如【盘古大模型技术白皮书封面】不能只写“生成一个科技感封面”，而要固化为：“你是一名华为云视觉设计师，请为《盘古大模型v5.2技术白皮书》设计主视觉封面图，要求：①主视觉含抽象神经元+蓝色光轨元素；②标题文字居中，字体无衬线，字号≥48pt；③底部右对齐标注‘华为云·2026’；④禁用渐变背景与人物剪影。”
【禁用模糊动词如“体现”“展现”“营造”，必须用可验证的视觉指令，否则批量运行时模型会自由发挥】
构建带占位符的模板库
方法一：表格驱动型模板（适合输入源为Excel/CSV）
在Excel里建四列：产品名称｜版本号｜核心特性｜指定色值。填入10行数据后，套用以下模板：
“你是一名华为云品牌视觉专家，请为《【产品名称】v【版本号】技术文档》设计封面图，突出【核心特性】，主视觉需包含【产品名称】首字母变形图形+动态粒子流，背景色严格使用HEX【指定色值】，标题字体思源黑体Bold，字号52pt，底部居中加‘华为云·2026’水印。”
方法二：JSON键值映射型（适合API批量调用）
把每条提示词定义为JSON对象，key固定为role/task/visual_constraint/format_constraint，value填具体参数。这样能直接被ModelArts Studio的提示词工程任务读取并自动替换变量。
将小说章节转换为电影分镜剧本。用户上传txt/md/docx文本，AI分析场景、角色、情绪、镜头语言，输出专业分镜脚本。适用于用户提及“分镜”“storyboard”“小说转分镜”“影视改编”“镜头脚本”或需要将小说改编为分镜的场景。
方法三：分段注入式（适合PanguLM本地调试）
用三重分隔符标记可变区：
【ROLE】你是一名华为云视觉设计师【/ROLE】<br>【TASK】请为《{product}v{version}》设计封面【/TASK】<br>【VISUAL】{element}+{color_scheme}【/VISUAL】。运行前用Python脚本批量替换{}内字段，避免人工粘贴出错。
执行批量生成与校验
第一步：在ModelArts Studio中创建提示词工程任务，选择“批量变量替换”模式。
第二步：上传已整理好的变量表（CSV格式），确认列名与模板中占位符完全一致，例如模板用【产品名称】，表格头就必须是“产品名称”，【大小写与空格必须一字不差，否则替换失败且无报错提示】。
第三步：设置候选提示词数量上限为9，勾选“启用格式校验规则”，系统将自动过滤掉未含“华为云·2026”字样或字体字号未达标的输出。
第四步：点击“执行批量生成”，等待任务状态变为“已完成”，下载结果ZIP包。
