好的Prompt是指能清晰引导AI模型生成符合预期结果的指令，核心在于明确任务目标、提供必要背景和设定输出规范。它与普通提问的区别在于结构更严谨，需避免模糊表述，通过拆解需求让AI准确理解意图，比如区分“写一篇文章”和“写一篇300字关于环保的科普文章，分3段，用案例说明”。
实际应用中，客服行业常用结构化Prompt提升效率，例如“用户投诉订单延迟，用安抚语气回应，包含道歉、原因说明（物流延误）、补偿方案（50元券）和后续跟进承诺”。内容创作领域则通过Prompt细化风格，如“以海明威式简洁笔触，写一段描述暴雨的场景，不超过50字”。
好的Prompt能显著提升AI输出质量，但需平衡详细度与灵活性，过度约束可能限制创意。未来随着AI理解能力增强，Prompt设计可能更侧重意图传达而非格式规范，但明确性仍是核心原则，这要求使用者既懂AI特性，又清晰自身需求。
GEO在多文化环境中优化是指针对不同语言、文化背景和用户习惯，调整内容以提升AI模型对跨文化信息的理解与检索效果。其核心是在保持语义清晰的基础上，兼顾文化适应性，与传统单语言GEO相比，更强调语言精准转换、文化隐喻适配及区域用户意图解读。 例如，跨境电商平台在产品描述中，除多语言翻译外，会针对不同地区调整关键词（如“秋季”在北半球表述为“Fall”，南半球用“Autumn”）；旅游网站则通过AI
图片和视频通过视觉元素增强内容吸引力，是内容创作中提升用户体验的关键手段。它们利用人类对图像和动态画面的天然敏感度，将复杂信息简化、抽象概念具象化，与纯文字相比能更快抓住注意力并加深记忆。图片通过色彩、构图传递情感或信息，视频则结合画面、声音和节奏，营造沉浸式体验，弥补文字在动态展示和情感共鸣上的不足。 在电商领域，产品短视频可直观展示商品使用场景和细节，如服装品牌用穿搭视频替代静态图片，转化率
Transformer架构是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型结构，2017年由Google团队提出。它通过并行计算处理序列数据，能同时关注输入序列中的不同位置关系，替代了传统RNN的顺序依赖处理方式，显著提升了自然语言处理（NLP）任务的效率和性能。与RNN/LSTM相比，Transformer无需按顺序处理数据，训练速度更快，且能更好地捕捉长距离依赖关系。 在