一、为什么你需要「提示词反推」？
做 AI 绘图的同学都懂：
- 好不容易找到一张“梦中情图”，却写不出同样味道的提示词；
- 训练 LoRA/角色模型时，需要给成百上千张图写标注，手打到天荒地老；
- 多人协作，标注风格不统一，炼出来的丹直接“歪脸”。
共绩算力刚刚上线的「提示词反推工具」一次性解决以上痛点：
- 支持 JoyCaption-3 / Qwen3 / Ovis2.5 三大 SOTA 多模态模型；
- 批量拖拽，500 张图 3 分钟打完标签，显存占用 <6 G；
- 反推结果可直接复现 80%+ 原图灵魂，支持中文/英文/双语输出；
- 系统提示词完全开放，想写“古风仙侠”还是“赛博机甲”随你改；
- 云端运行，无需本地配置，按量计费 0.29 元/千张起。
下面带来完整体验报告，附带高级玩法，建议收藏。
二、一分钟快速上手
在共绩算力控制台中选择云主机，创建云主机——选择社区镜像——选择提示词助手—图象打标批处理
先点击 8888 的回传链接 然后按照指引启动提示词反推工具
运行完成后推出 jupyterlab 点击 7860 端口的回传链接
三、实测案例：蓝白裙萝莉复刻挑战
反推提示词（JoyCaption-3 中英双语）
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复现参数
- Model: DreamShaper 8
- Sampling: DPM++ 2M Karras, 30 steps
- CFG: 7.5
- Seed: 12345
- Resolution: 512×768
肉眼评价：发色轻微变暖，但连衣裙白边、露肩剪裁、蓝玫瑰与藤蔓光影全部保留，整体完成度 ≥80%，可直接当训练集正样本。
四、高级玩法：自定义系统提示词
工具镜像已内置角色文件，路径：
/root/PromptHeler/roles├── caption.txt # 反推模型系统提示├── translator_zh.txt # 中→英翻译模型提示└── translator_en.txt # 英→中翻译模型提示
示例 1：让模型输出“Stable Diffusion 风格”标签
打开 caption.txt，追加：
You are an AI assistant that describes images in Stable Diffusion tags.Output only tags, separated by comma. Avoid sentences.Keywords: masterpiece, best quality, ultra-detailed, official art, 8k wallpaper...示例 2：专精“古风仙侠”
You are a Chinese ancient-culture expert.Describe characters with wuxia/xianxia elements: 汉服，发簪，玉佩，仙剑，霓裳，轻纱，水墨背景...保存后无需重启，下一条任务立即生效。
小技巧：把常用风格做成
roles文件夹模板，团队共享，标注一致性直接拉满。