用途：这是一份提示词工程（Prompt Engineering）指南，帮助用户为 LLM、图像生成器和视频模型编写更有效的提示词，示例通过 inference.sh CLI 调用模型。
主要能力与内容： LLM 提示：基本结构为[角色/上下文]+[任务]+[约束]+[输出格式]；涵盖角色提示、任务明确化、思维链（chain-of-thought）、少样本示例（few-shot）、输出格式指定（如 JSON）、约束设置（如限定要点数量与字数）。 图像提示：基本结构为[主体]+[风格]+[构图]+[光照]+[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：基本结构为[镜头类型]+[主体]+[动作]+[场景]+[风格]；涵盖镜头运动、动作描述与时间关键词。 高级技巧：系统提示（system）、结构化输出、迭代细化、多轮推理。 还包含模型特定提示建议（Claude、GPT-4、FLUX、Veo）、常见错误对照表（过于模糊、过长、冲突、无格式、无示例）以及代码审查、内容写作、图像生成等提示模板。
使用方式：先安装并登录 CLI： curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login 随后用 infsh app run 调用模型，例如： infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{"prompt": "..."}' 图像示例：infsh app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "...", "negative_prompt": "..."}' 视频示例：infsh app run google/veo-3-1-fast --input '{"prompt": "..."}' 相关技能可通过 npx skills add 安装，如 inferencesh/skills@video-prompting-guide、@llm-models、@ai-image-generation、@inference-sh；可用 infsh app list 浏览全部应用。
适用场景：需要为文本、图像、视频生成任务设计提示词，或希望系统学习提示词技巧与模板的用户。
限制：资料未说明具体收费、价格、平台支持范围与效果保证；示例中的模型与命令以资料为准，实际可用性暂未提供。