用途：这是一份提示词工程（Prompt Engineering）指南，帮助用户为 LLM、图像生成模型和视频模型编写更有效的提示词。
主要能力与覆盖内容：
- LLM 提示：基本结构（角色/上下文+任务+约束+输出格式）、角色提示、任务明确化、思维链（chain-of-thought）、少样本示例（few-shot）、输出格式指定、约束设置。
- 图像生成提示：基本结构（主体+风格+构图+光线+技术），涵盖主体描述、风格关键词、构图控制、质量关键词与负面提示（negative prompt）。
- 视频提示：基本结构（镜头类型+主体+动作+场景+风格），涵盖镜头运动、动作描述与时间类关键词。
- 高级技巧：系统提示（system prompts）、结构化输出、迭代式细化、多轮推理。
- 模型特定建议（Claude、GPT-4、FLUX、Veo）与常见错误对照表。
- 提示词模板：代码审查、内容写作、图像生成。
使用方式：通过 inference.sh CLI 操作。安装与登录命令为： curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login 随后用 infsh app run 调用具体应用，例如 infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{...}' 调用 LLM，infsh app run falai/flux-dev --input '{...}' 进行图像生成，infsh app run google/veo-3-1-fast --input '{...}' 进行视频生成。可用 infsh app list 浏览全部应用。
适用场景：需要为对话模型、代码辅助、文本转换、元素抽取、图像与视频生成等任务撰写或优化提示词时参考。
限制：资料未提供各模型或平台的收费、价格、额度与可用性信息；未说明各命令的具体环境要求与版本兼容性，这些事实暂未提供。命令与代码需按原样使用。