先说说一个让很多用即梦AI的人头疼的问题：你花了不少功夫让它帮你写一段课程预告视频的口播稿，结果出来的内容看着面面俱到，可你心里清楚，观众看完也搞不清这课到底讲什么、学完能干点什么。这个问题的根源，多半出在提示词的结构本身——模型虽然有不错的语言能力，但它不会自动替你提炼信息的主次。换句话说，提示词怎么给，它就怎么输出，你要是没限定好框架，它就容易偏到“你懂的”那种含糊里去。

解决思路其实很简单：给它的指令加上硬性约束，让它必须在规定格式里说话。实际操作上，我拆成了几步来改，下面具体讲讲怎么做。

你可能会发现，很多生成的视频脚本之所以信息模糊，原因在于模型没有被要求输出特定维度的内容。所以第一步，就是在你给出的提示词开头，直接用分号隔开四个强制模块：【课程名称】；【一句话解决什么问题】；【学完能做什么】；【适合谁学】。分号这种硬性分隔符对即梦AI来说非常管用，模型对这个结构响应稳定，漏掉任何一个模块的输出比例会大幅上升，导致内容变得越来越空。举个例子，你这么写：“请按以下四部分生成30秒课程预告口播稿：【课程名称】；【一句话解决什么问题】；【学完能做什么】；【适合谁学】。”——模型自然就会沿着这个模板去填充，而不是自己“发挥”。

禁用抽象形容词，绑定具体动作和结果

这可能是最容易被忽略但最核心的一条。像“高效”“轻松”“全面”“深度”这类修饰词，放到提示词里基本等于白送，模型看到后会以为你只想要华丽的大词，后面的内容立刻就开始飘了。真正的关键，是把这些词全部替换成可以验证的动作动词加明确交付物。比如“轻松掌握Python”改成“写出能自动整理Excel表格的3个脚本”；“全面理解AIGC工具链”改成“配置好Flux或Midjourney并导出第一张图片”。

为什么这么做？因为即梦AI会把“掌握”“理解”“提升”这类虚词当作结束信号——它一出现，模型就默认后续内容可以模糊化了。只有出现“写出”“生成”“导出”“配置好”“跑通”等动词，模型才会继续填充具体的操作步骤。两个常用的实操方法：

方法一：在提示词里加上一句约束，比如“必须出现3个带‘→’的操作动词短语”。这样它会按你的要求输出类似“新建项目→导入数据→运行清洗函数”这种有步骤感的表达。

方法二：直接给定输出格式，比如说“每句话含1个动词+1个名词成果”，例如：“调用API→获取实时天气JSON；解析字段→提取温度与湿度；存入CSV→生成本地报告表”。

植入真实用户困惑点作为校验锚点

这一步操作起来非常简单，但效果立竿见影。直接在提示词的末尾追加一句校验指令：“生成后，请自查：是否有人看完能立刻回答——这个课教我做哪件事？要用什么工具？做完能导出什么文件？如果任一问题答不出，重写。”即梦AI会把这句话视为终止条件，而不是可有可无的建议；如果它检查自己没满足，就会重新生成。这步过滤掉的信息浪费非常可观——至少九成以上含糊其辞的版本会在这一关被筛掉。你只需要把这段校验文字粘到提示词最后就行了，不用额外解释。

用对比案例锁定风格基准

最后，为了让模型从一开始就不走偏，给它一正一反两个例子作为参考依据。正面例子要真实、简短、带工具名和输出物。例如：

“《用ChatGPT+Notion做读书笔记》：把PDF拖进ChatGPT→提取核心观点→复制到Notion模板→生成带标签的双链笔记页。”

反面例子则要典型到让人一眼看出问题，同时附上错误归因：“《智能时代学习力》：帮你打开新视野，建立系统思维，拥抱终身成长（❌没提工具、没说动作、没给成果）”。

有个细节很有意思：即梦AI对“❌”符号极其敏感，你只要在反面例子里写了它，后续生成的脚本就会努力避开那种风格。所以，想要模型输出什么风格，用正反例来“定调”几乎是性价比最高的一步操作了。

把这几步合起来试试看，你会发现课程预告脚本的信息密度和清晰度会明显提上来。关键就这几点：模块化结构、具体动作词替换、校验锚点、对比案例定风格。改好了，观众看预告片就知道这门课能帮他解决什么问题，值不值得花时间看下去。