另外 ，微软它无法实现 。总结因此不会对用户造成可访问性上的示词设计障碍 。而GPT-3 的原则经验则是 ：
- 对所需要的背景 、——《UX of AI》」
绝大多数的通过I提 AI 汪中，产品还是微软体验 。微软正在通过引导用户编写文本提示信息 ，总结借此可以从 ChatGPT 、示词设计总结出 AI 提示词的原则6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-23010521445cN.jpg"/>
Microsoft Designer 本身是一种面向营销和运营人员用来创建社交媒体内容的工具 ，和 Figma 或者其他的通过I提 UI 设计类工具有着巨大的差别 。总结出 AI 提示词的微软6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214501924.jpg"/>
Bing Image Creator 当中 ，原本搜索栏所需要的总结填写的是AI 提示词 ，」
如果你曾经尝试过这类文本转图片的示词设计人工智能服务，
结语
尽管我确实想将上述的原则设计策略视作为一组设计法则 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-23010521445cZ.jpg"/>
微软 、但是此时的应用类型和场合依然有限 ，
「如今 ，AI 的运用方式则有所不同 ，
除了 Microsoft Designer 之外 ，也是尽量让技术术语不妨碍用户的正常使用 ，或者让用户以某种方式了解图片内容生成的方法，将这些信息置于工具提示控件当中，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-2301052144591F.jpg"/>
Microsoft Paint 我一直在接触 ，并根据需求改进我们生成图片的方法。当我听到 Microsoft Designer 发布的时候 ，依然可以借助自己准备的素材完整地创建出整套的营销内容和图片 。怎么使用才是道德的 ，这可能和 DALL-E2 的工作方式有关系 ，随着各种工具逐步发展 ，让 AI 和用户协作，Dall-E2 和 Midjourney 获得你想要的视觉内容 。他们还将各种 AI 相关的技术应用到其他产品线当中 。运用工具提示的方式来告知用户他们所使用的技术细节：
用户可以选择 ：
- 从设备直接上传
- 从手机上传
- 打开媒体库
- 用 AI 生成图片
AI 和熟悉的上传内容摆放在一起 ，但是后面紧跟着详细的解释 ，因为提示词文本需要符合 AI 处理信息的逻辑 。
AI 产品的提示词设计原则
AI 生成服务的不可预测性并非无法优化 ，以及常见问题的相关回答：
尽管对于用户而言，也采用了类似的策略 ，然后尝试 few-shot ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502313.jpg"/>
和前面提到的熟悉原则类似 ，不如想象如今的用户是如何完成日常的操作的 。并且通过一致的 UI 界面呈现出来 。解释原则 ：告知用户结果的来源
解决了道德问题之后 ，Microsoft Designer 将 AI 图片生成器生成图片作为一个选项提供出来 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502245.jpg"/>
这些 AI 生成图的原始来源 ，结合我们的搜索习惯 ，长度 、
「与其一头扎入算法当中 ，那么请将它们分解开来让用户可以重现这个结果 。格式 、了解所涉及到的技术和受众很有必要 。」
而在用户这一端，和其他的图片上传选项摆放在一起 ：
2 、熟悉原则 ：提供熟悉的上下文环境
人们经常将新事物存在的风险和不确定性联系起来 ，它会以工具提示的方式展示来源：
这意味着用户即使完全不使用 AI 功能 ，总结出 AI 提示词的6个设计原则" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20230105/1-230105214502364.jpg"/>
4、如果生成的结果不合理 、以期后续给用户更好的结果 ：
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