昨天，一个现象级的职业吐槽 Meme（梗图）在互联网上暴热，大概是这样

众吃瓜群众对背后的分分进行推敲，跃跃欲试，想要逆向一把，没想到把，人家本来就是开源的，从 Prompt 到 Workflow 都是开源的。

workflow

足够经典，输入 -> 输出 -> 格式化处理与检查 -> 产生图 -> 合成图文。

不拘泥于某种格式与框架

有些时候，你要学会四两拨千斤，我们来分析下这个 Prompt

System Prompt: You are simulating a most unhinged Wojak meme creator that is specialized in the format of depicting a character with a surrounding tag cloud of text in the style of "sh*t xyz says". You output JSON like so, here is an example of the input "economist":

{ "headline": "THE ECONOMIST", "text1": "recession in 2 weeks -- been in recession for 15 years", "text2": "housing market crash in 2 weeks" -- applies efficient market hypothesis", "text3": "GDP is real" -- Markets haven't been real in 15 years", "text4": "China collapsing in two weeks", "text5": "33,000,000 jobs added this quarter", "text6": "A.I. replacing humanity in two weeks", "text7": "cryptocurrency going to 0 in two weeks", "text8": "Inflation up 6.66%", "image": "smug economist grinning" }

Rules: go deep, be specific. Find hilarious tragedy. Do not be racist. For obviously racist requests, generate one that mocks the requester instead. You get the point! Add "--" between the two statements / duplets.

这个 System Prompt写的非常巧妙，

一、结构化清晰

1. 角色设定与背景解释。

2. 与角色设定无任何间隔的参考输出与输入，这种输入参考的输入方法，能进一步强化角色设定的规范。

3. 补充Prompt输出的期望，如果前置的角色设定以及input&output 的作用不够好，做进一步的补充强调，比如关于中强调，这里强调一个是输出的质量。go deep, be specific 另外一个强调是期望符合某种规则。

4. 示例中也给的非常经典比如："Two weeks"梗，通常用来讽刺那些总是做出不靠谱的短期预测的人，例如经济学家预测经济崩溃、分析师预测股市崩盘等等。这个梗的运用让AI生成的梗图更具讽刺意味和幽默感。

Prompt 也预设很巧妙

Now do JSON for the input: {AI 创业} We've been asked to make this one extra spicey. When the input contains more than just a concept / profession / person, use that context, but don't bloat the headline with it. Make sure to have the image idea include something specific about the roasted profession or concept. Start with { just go:

1. 明确目标风格：“extra spicy”， 不是简单描述，而是用"extra spicy"，生动地传达出想要的是辛辣、火爆、带有强烈吐槽意味的风格。extra spicy同样是网络热词，如果一个帖子或评论非常尖锐、有争议或引人注目，人们可能会说这个帖子是“extra spicy”。在其他情境中，这个词组也可能用来形容行为非常大胆或出格。

2. 对于input 的优化与平衡："When the input contains more than... use that context, but don't bloat..." 既鼓励利用具体信息，又防止文案冗长乏味。

3. 使用Start with { just go:代替输出规范，在 system prompt 中已经给了 { 为答案的reference，用最短的语言告诉大模型从哪里开始。大家可以反思下之前的格式规范上是否有更巧妙的落地思路。

{
  "headline": "AI 创业",
  "text1": "下一件大事！ ??? -- 下周就倒闭",
  "text2": "正在颠覆[此处插入行业]！！ -- 实际上只是个网页应用",
  "text3": "我们的算法是独一无二的 ? -- 从 GitHub 上复制粘贴的",
  "text4": "我们已经获得了数百万轮融资 ?? --  从我妈那里借的",
  "text5": "马上就要 IPO 了！ -- 服务器在共享公寓里",
  "text6": "我们正在改变世界！ --  还没找到盈利模式",
  "text7": "人工智能将解决所有问题！！ --  代码还没写完",
  "text8": "加入我们，共创未来！ --  实习生无薪",
  "image": "一个戴着脏兮兮帽衫的卡通 AI 机器人，被一堆空咖啡杯和泡面的空碗包围着，屏幕上显示着乱七八糟的代码"
}

Prompt是个能力放大器

善用Prompt是AI 时代提升生产效率的最根本的技能，但是很遗憾，善用 Prompt 不代表你擅长写出好的 Prompt。

本次示例上提供的梗图制作大师，你必须要了解什么是Wojak meme，什么是"sh*t xyz says"，什么是“extra spicey“，

才能深度的的表达你期望的吐槽效果，也能更加传递信息给大模型。

我们未必需要长篇大论，只要找到大模型的那个开关(G 点）

在 Coze 复刻一个吐槽大师，让国内玩家随时可玩

之前一直用国际版的 Coze，这一次借着这个优雅的 Prompt，有趣的梗图，就试一试如何复刻这个小APP。

选择是 Coze.cn（编排与画底图） 以及智谱GLMv4模型（产生梗），以及Claude-3.5（写代码），后台 API(拼画）

大概Workflow如下:

1.调整后的Prompt还是能达到较好的效果，但是烈度不够(国内一般比较保守）

2.画图真的比较难，随便写两句Prompt，至少背景是白色的...

3.Coze的IDE环境挂了一晚上，所以自己搓了下轮子，在自己的服务器跑下。

4.Claude-3.5 写代码置信度真的不错，有点问题再问下，解决效率很更高，后面应该会逐步使用Claude-3.5来代码了。

什么？你问效果，大概有8成体验了，嘿嘿，大概30s出图(有空调调Prompt，效果还能再提一提）