AI 艺术家 Drew Brucker(x: dcbruck) 分享的 15 组精美的 Midjourney 风格参考代码。
















AI艺术家Drew Brucker公开15组高质量Midjourney风格提示词,覆盖写实、插画、赛博朋克等多种视觉风格与构图范式,可直接调用或作为提示工程优化参考。
AI 艺术家 Drew Brucker(x: dcbruck) 分享的 15 组精美的 Midjourney 风格参考代码。
















Factory 工程师 Luke 分享多智能体系统 Missions 架构,核心在于解决人的注意力瓶颈。该系统采用编排、工作、验证三角色分工,强调“先定义完成标准”再写代码,通过串行执行降低协调开销,并强制结构化交接以支撑长周期任务。不同角色匹配专用模型,编排逻辑主要依赖提示词,使团队能同时处理的工作流数量从 10 条提升至 30 条。

在多智能体系统中,提示词质量而非模型能力才是决定表现的关键。通过对主智能体、分析智能体、编码智能体和评判智能体提示词的系统性演进,工作流效率能够提升 30%。核心方法包括:明确智能体角色边界,将约束显式编码,将编码智能体从“作者”降格为“编译器”,以及依据失败模式驱动迭代。这一实践揭示了工业级 AI 工作流的本质。越确定性的任务越需要确定性的约束,而非期待模型自行领会意图。

大语言模型本质是概率引擎,通过 Token 切分和数字编码逐步预测下一个内容。由于概率采样的非确定性特性,输出存在自然波动,这是设计而非缺陷。温度参数控制输出创意度,最大 Token 数限制回复长度, Top-P 核采样限定选词范围,上下文窗口决定记忆容量。实操建议:温度和 Top-P 只调其一,配合最大 Token 数系统性配置,可有效提升提示词工程的可控性。
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