प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग सीखें, एआई टूल्स खोजें, और विशेषज्ञ गाइड और ट्यूटोरियल के साथ आगे रहें।
इस सप्ताह LiveBench, BenchLM, Aider और LMArena में कोई भी शीर्ष-3 स्थान नहीं बदला। असली हलचल बोर्ड से बाहर थी: Jev और Laya निर्णय मॉडल ने एक ऐसी श्रेणी खोली जिसे अभी तक कोई बेंचमार्क नहीं मापता।
TypeSafe द्वारा Jev लॉन्च करने के कुछ दिनों बाद, Convai Innovations ने Laya जारी किया: एक Apache 2.0, 421M-पैरामीटर निर्णय मॉडल जो 100+ भाषाओं में 33ms निर्णय का दावा करता है। दोनों की तुलना, ईमानदारी से, फाइन-ट्यूनिंग की चेतावनी सहित।
इमेज-टू-वीडियो (I2V) आपको एक स्थिर छवि - जैसे प्रोडक्ट शॉट, कैरेक्टर रेंडर या पेंटिंग - को एक सुसंगत क्लिप में एनिमेट करने की सुविधा देता है। यहाँ पाँच तरीके दिए गए हैं जो काम करते हैं और सर्वश्रेष्ठ I2V परिणामों के पीछे के प्रॉम्प्ट पैटर्न।
TypeSafe AI ने Jev लॉन्च किया, जो एक गैर-चैट "System One" मॉडल है जो गद्य के बजाय कैलिब्रेटेड संभावनाओं के साथ टाइप किए गए निर्णय लौटाता है। यहाँ यह है कि यह क्या है, प्रदर्शन के दावे, और यह जनरेटिव प्रॉम्प्टिंग को क्यों पूरक बनाता है।
निर्माता AI के साथ AAA गेम ट्रेलर, गेमप्ले फुटेज, की आर्ट और कैरेक्टर शीट नकली बना रहे हैं। हमने पांच प्रारूपों और प्रॉम्प्ट पैटर्न को मैप किया है जो एक क्लिप को असली स्टूडियो रिवील जैसा बनाते हैं।
हमने Google के दोनों इमेज मॉडल के लिए हजारों वास्तविक प्रॉम्प्ट की तुलना की। Nano Banana 2 पोर्ट्रेट और एडिटोरियल विशेषज्ञ है; Nano Banana Pro ग्रिड, विज्ञापन और कंपोजिट दृश्यों के लिए बहुमुखी वर्कहॉर्स है।
वीडियो प्रॉम्प्ट्स के पीछे की आदतें जिन्हें हमारा समुदाय सबसे अधिक दर देता है: शॉट दिशा, कट सूची, कैमरा-युग का लुक, मूल ऑडियो, और सही मॉडल चुनना, जो 12,000 वास्तविक उदाहरणों से लिया गया है।
पाँच लीडरबोर्ड पर साप्ताहिक फोटो: क्लॉड फेबल 5.1 टेक्स्ट, लाइवबेंच और बेंचएलएम में शीर्ष पर है; GPT-5 एडर कोडिंग का ताज बरकरार रखता है; GPT-6 एस्ट्रा वेबडेव में हावी है। शीर्ष पर स्थिरता, अनुशासन के अनुसार विभाजित।
हमने Wikiprompt पर मौजूद 11,098 पोर्ट्रेट प्रॉम्प्ट्स को खंगाला ताकि शानदार AI पोर्ट्रेट्स के पीछे के पैटर्न समझ सकें: लेंस की भाषा, नामित रोशनी, बनावट के एंकर, और नौ असली प्रॉम्प्ट्स जो चुराने लायक हैं।
हमने लगभग 3,000 क्यूरेटेड उत्पाद और विज्ञापन प्रॉम्प्ट्स का खनन किया: कौन से इमेज मॉडल वास्तव में उत्पाद शॉट्स के लिए बेहतर परिणाम देते हैं, और शीर्ष-रेटेड परिणामों के पीछे चार प्रॉम्प्ट पैटर्न।
330+ क्यूरेटेड और रेटेड उदाहरणों से सर्वश्रेष्ठ DALL-E प्रॉम्प्ट: made-of ट्रांसफॉर्मेशन, कंटेनर सीन और कैलिग्राफी आर्ट, साथ ही वे टेम्पलेट पैटर्न जो DALL-E को विश्वसनीय बनाते हैं।
550+ रेटेड उदाहरणों से सर्वश्रेष्ठ GPT Image 1 प्रॉम्प्ट: कैम्पेन पोस्टर, कलेक्टिबल कार्ड और टाइपोग्राफी-भारी लेआउट, साथ ही ब्रीफ-शैली प्रॉम्प्टिंग पैटर्न जो उन्हें काम करते हैं।
370+ की रेटेड कोरपस से सर्वश्रेष्ठ Sora प्रॉम्प्ट: OpenAI के लॉन्च डेमो, रीमिक्स चेन और प्रोडक्ट-एड टेम्पलेट, साथ ही वे शॉट-लिस्ट पैटर्न जो Sora क्लिप्स को काम करने योग्य बनाते हैं।
हमने अन्य 111k प्रॉम्प्ट्स के मुकाबले सभी 2,185 फीचर्ड प्रॉम्प्ट्स का विश्लेषण किया: वे 4x लंबे हैं, 4x अधिक वीडियो होने की संभावना है, फिल्म शब्दावली और पुन: प्रयोज्य प्लेसहोल्डर्स पर भारी हैं। डेटा, और एक चेकलिस्ट।
साप्ताहिक फोटो: GPT-6 Astra ने वेबडेव पर 1797 Elo के साथ शुरुआत की (+107 पुराने लीडर से अधिक), क्लॉड फेबल 5.1 ने टेक्स्ट एरेना और लाइवबेंच पर कब्जा किया, और एडर अभी तक पकड़ नहीं पाया है।
Gemini Omni अखाड़े में अग्रणी है, Seedance 2.0 प्रति-क्लिप मानव रेटिंग में जीतता है, और Veo 3 उपयोग में हावी है। तीन डेटासेट, तीन अलग-अलग विजेता - और कैसे चुनें।
Wikiprompt पर सर्वश्रेष्ठ Veo 2 वीडियो प्रॉम्प्ट के लिए एक डेटा-आधारित गाइड: वे सिनेमैटिक पैटर्न जो काम करते हैं, 10 टेम्पलेट जो दोबारा उपयोग करने लायक हैं, और जब आप उन्हें Veo 3 में ले जाते हैं तो क्या बदलना चाहिए।
Anthropic, Google और OpenAI ने सभी ने 72 घंटों में शिप किया। क्या लॉन्च हुआ, हमारे दैनिक बेंचमार्क स्नैपशॉट पहले से क्या दिखाते हैं, और क्यों टियरड एक्सेस नई फ्रंटियर पैटर्न है।
विकिप्रॉम्प्ट पर सर्वश्रेष्ठ Wan 2.1 वीडियो प्रॉम्प्ट के लिए डेटा-आधारित गाइड: ओपन-सोर्स मॉडल क्या अच्छा करता है, काम करने वाले प्रॉम्प्ट पैटर्न, और 10 टेम्पलेट जिन्हें आप उधार ले सकते हैं।
विकिप्रॉम्प्ट ने 100,000 सक्रिय प्रॉम्प्ट पार कर लिए: 1,053 मॉडल, प्रॉम्प्टिंग के 3 प्रलेखित युग, 449k अनुवाद, सभी श्रेय सहित और खुले डेटा के रूप में डाउनलोड करने योग्य।
DiffusionDB विकिप्रॉम्प्ट पर आया: अगस्त-2022 के हजारों वास्तविक प्रॉम्प्ट्स उनकी छवियों और सटीक जनरेशन पैरामीटर्स - सीड, स्टेप्स, सीएफजी और सैम्पलर के साथ। कैटलॉग की समयरेखा अब वहीं से शुरू होती है जहां ओपन इमेज जनरेशन की शुरुआत हुई थी।
विकिप्रॉम्प्ट ने LAION DALL-E 3 डिस्कॉर्ड संग्रह (CC0) को शामिल किया: 2023-2024 के 15,327 दिनांकित प्रॉम्प्ट जो दिखाते हैं कि फोटोरियलिज्म युग से पहले हम कितने अलग तरीके से प्रॉम्प्ट करते थे।
छह LLM लीडरबोर्ड की साप्ताहिक स्थिर तस्वीर: Opus 5 मैक्स टेक्स्ट एरेना में शीर्ष पर है, Fable 5 LiveBench पर काबिज है, gpt-5 Aider कोडिंग में आगे है, और स्रोत अभी भी असहमत हैं।
विकिप्रॉम्प्ट की सूची से 12 उच्च-स्कोरिंग Grok Imagine प्रॉम्प्ट, जिनमें सिनेमाई पोर्ट्रेट, आग और पानी के प्रभाव, और भावनात्मक-कंट्रास्ट वीडियो क्लिप शामिल हैं, साथ ही वह रेसिपी भी जो बताती है कि वे क्यों काम करते हैं।
शीर्ष-रेटेड Seedance 2.5 प्रॉम्प्ट: चरित्र स्थिरता, हैंडहेल्ड और बॉडीकैम टेक्सचर, और पुन: प्रयोज्य व्यावसायिक टेम्पलेट।
शीर्ष-रेटेड क्लिंग प्रॉम्प्ट और उनके पीछे के पैटर्न: कैमरा-पहले प्रॉम्प्टिंग, एकल परिवर्तन चाप, और मौसम प्रतिद्वंद्वी के रूप में।
शीर्ष-रेटेड Veo 3 प्रॉम्प्ट और उनके पीछे के पैटर्न: एक सतत शॉट, भौतिकी मुख्य पात्र के रूप में, और छवि के साथ ऑडियो को प्रॉम्प्ट करना।
नैनो बनाना और नैनो बनाना प्रो गूगल के तेजी से उभरते इमेज मॉडल हैं। हमने विकीप्रॉम्प्ट पर सबसे अच्छे नैनो बनाना प्रॉम्प्ट और उनके पीछे के पैटर्न को खींचा है।
शीर्ष-रेटेड Seedance 2.0 वीडियो प्रॉम्प्ट और उनके पीछे की स्टोरीबोर्ड व्याकरण: समयबद्ध बीट्स, प्रति सेगमेंट एक कैमरा मूव, और सिनेमैटिक एक्शन जो वास्तव में एक साथ कटता है।
विश्वकोश पर सबसे अधिक रेटेड Stable Diffusion प्रॉम्प्ट और उनके पीछे के पैटर्न: स्टाइल स्टैकिंग, नियॉनपंक सौंदर्यशास्त्र, और वे लाइट टोकन जो एक रेंडर को आगे बढ़ाते हैं।
हमने Wikiprompt के सर्वोच्च-स्कोरिंग Midjourney प्रॉम्प्ट्स को रैंक किया और यह विश्लेषण किया कि एक प्रभावशाली इमेज प्रॉम्प्ट को एक भुलाए जाने योग्य प्रॉम्प्ट से क्या अलग करता है - प्रकाश की भाषा से लेकर सामग्री की विशिष्टता तक।
Grok के शीर्ष प्रॉम्प्ट काम के घोड़े हैं: स्रोत-आधारित शोध प्रोटोकॉल, मार्केटिंग रणनीति इंजन, RPG ट्यूटर और X-थ्रेड लेखक। 600+ में से सर्वश्रेष्ठ, उन पैटर्न के साथ जो Grok को अच्छी प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाते हैं।
गौंटलेट लूप मूल्यांकनकर्ता-अनुकूलक पैटर्न है जिसमें तीन कठोरताएँ हैं: दुनिया रूब्रिक की जगह लेती है, अंधा चयन स्कोर की जगह लेता है, और जीतना राउंड बजट की जगह लेता है।
## मूल प्रॉम्प्ट में /loop और ultracode वास्तव में क्या करते हैं, न्यूनतम Claude Code सेटअप, और किसी भी अन्य एजेंट के लिए सादे-शब्दों वाला पोर्ट।
कैटलॉग में आवश्यक गौंटलेट प्रॉम्प्ट्स: मूल क्लॉड ऑफ ड्यूटी तीन-पैराग्राफर, पुन: उपयोग योग्य टेम्पलेट, और वह चीज़ जो एक समुदाय की खोज को सहेजने लायक बनाती है।
एक ही मॉडल, एक ही लक्ष्य, बहुत अलग आउटपुट। गौंटलेट की धार यांत्रिक रूप से कहाँ से आती है, इसकी कीमत क्या है, और प्रत्येक का उपयोग कब करना है इसके लिए एक व्यावहारिक नियम।
अस्पष्ट मानदंड, स्व-मूल्यांकन करने वाले निर्माता, नरम आलोचक, निर्धारित राउंड गणनाएँ और निर्णय लेने के लिए बहुत बड़े टुकड़े: पाँच पूर्वानुमानित विफलताएँ और उनके समाधान।
तीन जानबूझकर किए गए विकल्प एक गौंटलेट को ईमानदार रखते हैं: ताज़ा संदर्भ वाला एक आलोचक, स्कोर के बजाय एक द्विआधारी चयन, और एक ऐसा बार जो शब्दों के बजाय एक वास्तविक चीज़ है।
गौंटलेट लूप में कुछ भी गेम्स या कोड के बारे में नहीं है। एक नामित लेखक के खिलाफ निबंध, एक प्रतियोगी स्क्रीनशॉट के खिलाफ पेज, एक विश्लेषक नोट के खिलाफ शोध।
गौंटलेट प्रॉम्प्ट के पाँच स्लॉट: लक्ष्य, नामित प्राप्त करने योग्य बार, विभाजन, निर्माता प्लस अलग आलोचक, अर्जित निकास। एक काम किए गए 120-शब्द उदाहरण के साथ।
मैट शूमर का क्लॉड ऑफ ड्यूटी प्रॉम्प्ट मुश्किल से 150 शब्दों का है। हर पंक्ति भार वहन करने वाली है। यहाँ बताया गया है कि प्रत्येक पंक्ति क्या करती है और क्या अपनाना चाहिए।
बिल्डर उप-एजेंट, एक अलग कठोर आलोचक, एक वास्तविक गुणवत्ता मानदंड और एक अर्जित निकास: उस प्रॉम्प्ट पैटर्न की संरचना जिसने 55,000-लाइन ब्राउज़र FPS तैयार किया।
LLM लीडरबोर्ड का पहला साप्ताहिक फोटो: LMArena, LiveBench, BenchLM और Aider, एक उद्धरण योग्य पृष्ठ पर स्थिर। Anthropic तीन पोडियम पर कब्जा करता है; GPT-5 कोडिंग का ताज बरकरार रखता है।
विकिप्रॉम्प्ट अब दस क्षेत्रों में LLM लीडरबोर्ड ट्रैक करता है, जिसे प्रतिदिन स्नैपशॉट किया जाता है ताकि रैंकिंग परिवर्तन रिकॉर्ड पर बने रहें। LMArena और OpenRouter से स्रोतित, विकिपीडिया संदर्भों की तरह उद्धृत, सात भाषाओं में।
GPT Image छवि मॉडलों का सर्व-गुणकारी है: संपादकीय फोटोग्राफी, पोस्टर, कैरेक्टर शीट और मजबूत पहचान संरक्षण। यहाँ हमारे समुदाय द्वारा साझा किए गए सबसे उच्च-रेटेड प्रॉम्प्ट हैं।
तीन नैनो बनाना वेरिएंट, 7,800 से अधिक प्रॉम्प्ट, एक सवाल: आप कौन सा चुनते हैं? एक सीधा जवाब जो हमारे समुदाय के वास्तविक उपयोग पर आधारित है।
Nano Banana 2 वह मॉडल है जिसे आप असली त्वचा, बनावट और प्रकाश चाहते हैं तो अपनाएं। यहाँ हमारे समुदाय द्वारा साझा किए गए सबसे उच्च-रेटेड प्रॉम्प्ट हैं, साथ ही वे पैटर्न जो उन्हें काम करवाते हैं।
हमारा पहला ओपन डेटासेट रिलीज़: Hugging Face पर 56,637 क्यूरेटेड AI प्रॉम्प्ट्स, साथ ही एक लाइव API, MCP सर्वर और /dataset एंडपॉइंट। मुफ्त, CC BY-SA, बनाया गया है ताकि इस पर आगे निर्माण किया जा सके।
Wikiprompt पर सबसे अधिक रेटेड DALL-E प्रॉम्प्ट, असली स्लग, असली परिणाम, फोटोरियल बाइबिल स्केल-ट्रिक्स से लेकर क्लेमेशन रेंडर और ब्रांड लोगो तक।
विकिप्रॉम्प्ट पर वास्तविक टॉप-रेटेड सीड्रीम प्रॉम्प्ट: मैक्रो फोटोरियलिज्म, क्लासिकल पेंटरली पोर्ट्रेट्स, सिनेमैटिक पोस्टर्स, और सर्रियल कॉन्सेप्ट्स, जिन्हें ब्राउज़ करने के लिए असली स्लग्स और अपने खुद के लिखने के लिए ठोस टिप्स हैं।
विकिप्रॉम्प्ट पर वास्तविक शीर्ष-रेटेड क्लॉड प्रॉम्प्ट्स: सिस्टम प्रॉम्प्ट्स, एजेंट टेम्पलेट्स, व्यवसाय पर्सनास, और मेटा प्रॉम्प्ट-इंजीनियरिंग, जिनमें पैटर्न से निकाले गए ठोस सुझाव शामिल हैं।
विकिप्रॉम्प्ट पर वास्तविक टॉप-रेटेड फ्लक्स प्रॉम्प्ट्स, गुणवत्ता और वाह स्कोर के आधार पर रैंक किए गए: सिनेमैटिक पोर्ट्रेट्स, अतियथार्थवादी कंपोजिट्स, एनालॉग फिल्म लुक्स, और कमर्शियल शॉट्स, साथ ही अपने खुद के लिखने के टिप्स।
विकिप्रॉम्प्ट पर वास्तविक टॉप-रेटेड Adobe Firefly प्रॉम्प्ट: फोटोरियल मैक्रो और फूड फोटोग्राफी, डबल-एक्सपोज़र कंपोज़िशन, स्टाइलाइज़्ड डियोरामा और मेटाफ़ोर-आधारित प्रोडक्ट शॉट्स, साथ ही अपने खुद के प्रॉम्प्ट लिखने के टिप्स।
विकिप्रॉम्प्ट पर सबसे उच्च-रेटेड ChatGPT प्रॉम्प्ट, वास्तविक सिस्टम प्रॉम्प्ट, शोध कार्यप्रवाह, और भूमिका-आधारित टेम्पलेट, जो वास्तविक सबमिशन से चुने गए हैं और यह समझाते हुए विभाजित किए गए हैं कि उन्हें काम करने वाला क्या बनाता है।
विकिप्रोम्प्ट पर वास्तविक टॉप-रेटेड रनवे प्रॉम्प्ट्स, सिनेमैटिक कैमरा मूव्स से लेकर वीएफएक्स टेक्स्ट इफेक्ट्स तक, अपने खुद के प्रॉम्प्ट्स लिखने के टिप्स के साथ।
विकिप्रॉम्प्ट पर सबसे ज़्यादा रेटेड Nano Banana Pro प्रॉम्प्ट: सिनेमाई बारिश-रोशनी वाले पोर्ट्रेट, Van Gogh और Monet शैली का फ्यूज़न, स्टोरीबोर्ड ग्रिड, और मैक्रो प्रोडक्ट शॉट्स, साथ ही अपने खुद के प्रॉम्प्ट लिखने के लिए ठोस टिप्स।
विकिप्रॉम्प्ट पर सबसे उच्च-रेटेड वास्तविक जेमिनी प्रॉम्प्ट्स, सिनेमैटिक फोटोरियल पोर्ट्रेट्स और JSON-संरचित वीडियो ब्रीफ्स से लेकर विज़न-टू-JSON सिस्टम प्रॉम्प्ट्स तक, साथ ही प्रत्येक को क्या प्रभावी बनाता है।
विकिप्रॉम्प्ट पर वास्तविक टॉप-रेटेड हैलुओ (मिनीमैक्स) प्रॉम्प्ट्स: सिनेमैटिक ब्रांड फिल्में, एनीमे फाइट सीन, सहज मैक्रो ट्रांज़िशन, और व्लॉग-स्टाइल शॉट्स, साथ ही अपने खुद के प्रॉम्प्ट लिखने के लिए ठोस टिप्स।
शोधकर्ताओं, छात्रों और पत्रकारों के लिए एक मार्गदर्शिका, जिसमें बताया गया है कि कैसे Wikiprompt डेटासेट को प्रतिलिपि-योग्य रूप से खींचा जाए, इसे सही ढंग से श्रेय दिया जाए, और एक क्यूरेटेड, विकसित होते, एकत्रित कॉर्पस के रूप में इसकी सीमाओं को समझा जाए।
/dataset मैनिफेस्ट और /dataset/prompts एंडपॉइंट्स का एक सटीक, संदर्भ-शैली वॉकथ्रू: प्रतिक्रिया आकार, हर फ़ील्ड, कीसेट पेजिनेशन, कैशिंग, और त्रुटि प्रबंधन।
विकिप्रॉम्प्ट अब अपने 55,000+ प्रॉम्प्ट कैटलॉग में दो मशीन पथ प्रदान करता है: एक लाइव MCP सर्वर जिसे आपका एजेंट रनटाइम पर कॉल कर सकता है, और एक बल्क JSON डेटासेट जिसे आप अपने स्वयं के RAG या वेक्टर स्टोर में इंडेक्स कर सकते हैं।
विकिप्रॉम्प्ट का सार्वजनिक डेटासेट 55,000 से अधिक वास्तविक, मानव-लिखित प्रॉम्प्ट प्रदान करता है, जो आउटपुट और गुणवत्ता संकेत के साथ जोड़े गए हैं - यह सिंथेटिक कॉर्पोरा से अलग तरह का प्रशिक्षण डेटा है।
विकिप्रॉम्प्ट खोज UI को स्क्रैप करना धीमा, नाजुक, और हमारे सर्वरों पर भारी है। सार्वजनिक बल्क डेटासेट आपको सभी 55,000+ प्रॉम्प्ट्स साफ संरचित JSON में देता है, जिसमें एट्रिब्यूशन शामिल है।
एक डेवलपर वॉकथ्रू जो Wikiprompt के सार्वजनिक 55,000+ प्रॉम्प्ट डेटासेट के ऊपर प्रॉम्प्ट-सर्च UI, प्रॉम्प्ट-ऑफ़-द-डे बॉट, ब्राउज़र एक्सटेंशन या Discord बॉट बनाने के लिए है, जिसमें इन्जेस्ट कोड और एट्रिब्यूशन नोट्स शामिल हैं।
विकिप्रॉम्प्ट के सार्वजनिक डेटासेट का विश्लेषण करके आप क्या सीख सकते हैं, इस पर एक नज़र: कौन से मॉडल हावी हैं, छवि, वीडियो और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट कैसे भिन्न होते हैं, और कॉर्पस पर अपना खुद का विश्लेषण कैसे चलाएं।
विकिप्रॉम्प्ट अपने कैटलॉग को तीन तरीकों से उजागर करता है: एक बल्क JSON डेटासेट, एक लाइव सर्च API, और AI एजेंट्स के लिए एक MCP सर्वर। यहाँ बताया गया है कि प्रत्येक का उपयोग कब करें, वास्तविक उदाहरणों के साथ।
विकिपीडिया ने साबित किया कि पूर्ण डंप प्रकाशित करने से एक संग्रह अधिक आवश्यक बन जाता है, कम नहीं। हमने यही तर्क अपने 55,000+ प्रॉम्प्ट कैटलॉग पर लागू किया, और मूल लेखकों को श्रेय देना वह समझौता है जो इसे काम करता है।
Wikiprompt का सार्वजनिक डेटासेट 55,000+ इमेज, वीडियो, और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स को कवर करता है, जिसमें GPT Image, Midjourney, Seedance, Veo, Kling, ChatGPT, और अन्य शामिल हैं, प्रत्येक के साथ उसका वास्तविक परिणाम मीडिया और संरचित मेटाडेटा भी दिया गया है।
विकिप्रॉम्प्ट कैटलॉग को सार्वजनिक डेटासेट एंडपॉइंट के माध्यम से पूरी तरह से खींचने के लिए एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका, कीसेट पेजिनेशन कर्सर का पालन करते हुए जब तक कुछ भी शेष न रहे, कोई स्क्रैपिंग आवश्यक नहीं है।
Wikiprompt ने अपना पूरा कैटलॉग एक मुफ्त, संरचित, बिना-कुंजी-वाले डेटासेट के रूप में खोल दिया है, जिसमें 55,000 से अधिक AI प्रॉम्प्ट हैं, जो साइट को स्क्रैप करने के बजाय एक लाइन में लाने के लिए तैयार हैं।
विकिप्रॉम्प्ट समुदाय वास्तव में नैनो बनाना और जीपीटी इमेज का उपयोग कैसे करता है, इस पर एक डेटा-संचालित नज़र - फोटोरियलिस्टिक पोर्ट्रेट से लेकर टेक्स्ट-भारी रचनाओं तक - ताकि आपको अपने अगले प्रॉम्प्ट के लिए सही मॉडल चुनने में मदद मिल सके।
विकिप्रॉम्प्ट पर सबसे मजबूत क्लिंग वीडियो प्रॉम्प्ट्स का एक चुनिंदा सारांश, एफपीवी ड्रोन चेज़ से लेकर सिनेमैटिक ट्रांसफॉर्मेशन तक, साथ ही यह कि प्रत्येक को क्या कामयाब बनाता है।
डेटा-आधारित नज़र Seedance 2.5 बनाम 2.0 पर, हमारे समुदाय द्वारा प्रत्येक संस्करण के लिए सबमिट किए गए वास्तविक प्रॉम्प्ट्स के आधार पर, ताकि आप अपने अगले AI वीडियो के लिए सही विकल्प चुन सकें।
wikiprompt पर सबसे उच्च-रेटेड GPT Image 2 प्रॉम्प्ट, संग्रहणीय पोस्टर से लेकर फोरेंसिक-स्तर की पोर्ट्रेट यथार्थता तक, अपने खुद के प्रॉम्प्ट लिखने के लिए एक त्वरित नुस्खे के साथ।
प्रॉम्प्टिंग अब एक वास्तविक कौशल है, और प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी हर जगह हैं: X थ्रेड्स, Reddit, prompts.chat, faymas, पेड मार्केटप्लेस। यहाँ परिदृश्य है, और क्यों एक मुफ्त, खुला, एकत्रित लाइब्रेरी जैसे कि Wikiprompt प्राथमिक बनती जा रही है।
वर्डमार्क, ब्रांड आइडेंटिटी शीट, लोगो रेंडर और लोगो-रिवील वीडियो के लिए बारह असली प्रॉम्प्ट, जो wikiprompt डेटा से चुने गए हैं और जो वास्तव में काम करते हैं उनके आधार पर रैंक किए गए हैं।
wikiprompt पर सबसे अधिक रेटेड Veo 3 प्रॉम्प्ट्स में से बारह, मैक्रो सिनेमैटिक्स से लेकर POV चेज़ तक, साथ ही Veo 3 को क्या अलग बनाता है और अपना खुद का प्रॉम्प्ट कैसे संरचित करें।
विकिप्रॉम्प्ट से स्टूडियो-गुणवत्ता वाले उत्पाद शॉट्स, विज्ञापन अभियानों और पैकेजिंग मॉकअप के लिए वास्तविक प्रॉम्प्ट, बिना किसी फोटोग्राफर की आवश्यकता के।
पोर्ट्रेट, सिनेमैटिक, शैलो डेप्थ ऑफ फील्ड और गोल्डन आवर हमारे 54,000+ प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी में सबसे आम वाक्यांशों में से हैं। यहाँ वह है जो एक पोर्ट्रेट को सिनेमैटिक बनाता है, साथ ही 12 वास्तविक प्रॉम्प्ट जो इसे सही तरह से पेश करते हैं।
हमने X पर AI प्रॉम्प्ट-शेयरिंग के पूरे इतिहास को इंडेक्स किया है। इन 10 अकाउंट्स ने किसी और से ज़्यादा हाई-क्वालिटी प्रॉम्प्ट साझा किए हैं, जिनमें LudovicCreator 3,000 से अधिक के साथ सबसे आगे है। उन्हें फॉलो करें और उनके पूरे कलेक्शन देखें।
सशुल्क मार्केटप्लेस प्रति प्रॉम्प्ट कुछ डॉलर चार्ज करते हैं। Wikiprompt एक मुफ्त, खुली लाइब्रेरी है जिसमें 54,000+ AI प्रॉम्प्ट हैं जिन्हें आप एक क्लिक में कॉपी, चला और रीमिक्स कर सकते हैं। यहां बताया गया है कि आपको वास्तव में क्या चाहिए, इसे कैसे खोजें।
Seedance विकीप्रॉम्प्ट पर सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला AI वीडियो मॉडल है। यहाँ सिनेमैटिक शॉर्ट्स, एनीमे एक्शन, वन-टेक सीक्वेंस और व्लॉग्स के लिए सर्वश्रेष्ठ Seedance प्रॉम्प्ट्स दिए गए हैं।
टोक्यो के नियॉन पोर्ट्रेट से लेकर माउंट फ़ूजी ट्रैवल पोस्टर और रेमन-शॉप शॉर्ट्स तक, यहाँ विकिप्रोम्प्ट पर सबसे बेहतरीन जापान-थीम वाले AI प्रॉम्प्ट हैं, जो इमेज और वीडियो दोनों में हैं।
हमने Wikiprompt पर 447 AI इन्फ्लुएंसर प्रॉम्प्ट्स का विश्लेषण किया ताकि यह पता चल सके कि एक स्क्रॉल-रोकने वाले वर्चुअल क्रिएटर को एक स्पष्ट नकली से क्या अलग करता है: पैटर्न, सर्वश्रेष्ठ प्रॉम्प्ट्स, और प्रत्येक लुक के लिए कौन सा मॉडल इस्तेमाल करना चाहिए।
54,000 से अधिक प्रॉम्प्ट्स वाली लाइब्रेरी के साथ, Wikiprompt इतना बड़ा है कि यह वही जवाब दे सके जो लोग वास्तव में पूछते हैं: कौन सा AI मॉडल सबसे ज्यादा उपयोग होता है, कौन सा सबसे कम, प्रत्येक किसमें सर्वश्रेष्ठ है, और लगभग हर अच्छे प्रॉम्प्ट में शामिल शब्द।
छवियों और दृश्यों में चेहरों को सुसंगत बनाए रखने की कला में निपुणता हासिल करें, साथ ही सिद्ध प्रॉम्प्ट पैटर्न, टोकन एंकर और व्यावहारिक उदाहरणों के साथ।
मास्टर प्रॉम्प्ट लेखन सीखने के लिए: लक्ष्य परिभाषित करें, व्यक्तित्व (personas) का उपयोग करें, चरणों को श्रृंखलाबद्ध करें, और सामान्य गलतियों से बचें। टेम्पलेट्स और उदाहरण शामिल हैं।
मास्टर एआई प्रोडक्ट फोटोग्राफी प्रॉम्प्ट्स: लाइटिंग, कम्पोज़िशन, स्टाइल और नेगेटिव प्रॉम्प्ट्स। इसमें उदाहरण और एक चेकलिस्ट शामिल है।
Midjourney प्रॉम्प्ट्स को प्रभावी ढंग से तैयार करने की कला सीखें, जिसमें ठोस तकनीकें, उदाहरण और एक चेकलिस्ट शामिल है, ताकि हर बार शानदार AI कला उत्पन्न हो सके।
मास्टर प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स और वेरिएबल्स का उपयोग करके पुन: प्रयोज्य, गतिशील AI प्रॉम्प्ट बनाएं जो समय बचाते हैं और परियोजनाओं में स्थिरता में सुधार करते हैं।
गूगल के नैनो बनाना और जेमिनी इमेज मॉडल के लिए मास्टर प्रॉम्प्ट लेखन। वास्तविक उदाहरणों के साथ संरचना, शैली और पुनरावृत्ति सीखें।
फew-shot और zero-shot प्रॉम्प्टिंग के बीच अंतर जानें, कब किसका उपयोग करें, और बेहतर AI आउटपुट के लिए प्रभावी उदाहरण कैसे बनाएं।
फोटोरियलिस्टिक AI इमेज के लिए प्रॉम्प्टिंग की कला में महारत हासिल करें। मुख्य तकनीकें, कैमरा स्पेक्स, लाइटिंग और उदाहरणों के साथ कंपोज़िशन सीखें।
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प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के मूल सिद्धांतों को ठोस उदाहरणों, सामान्य गलतियों, और बेहतर AI आउटपुट के लिए एक व्यावहारिक चेकलिस्ट के साथ सीखें।
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AI एजेंटों के लिए प्रभावी सिस्टम प्रॉम्प्ट बनाना सीखें: संरचना, स्वर, बाधाएं, उदाहरण, और सामान्य गलतियाँ।
AI इमेज जनरेटर के लिए सिनेमैटिक पोर्ट्रेट प्रॉम्प्ट तैयार करने की कला में महारत हासिल करें। लाइटिंग, लेंस, मूड और कंपोज़िशन तकनीकों को उदाहरणों के साथ सीखें।
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मास्टर ChatGPT प्रॉम्प्टिंग स्पष्ट चरणों, उदाहरणों और सामान्य गलतियों के साथ। ऐसे प्रॉम्प्ट लिखना सीखें जो हर बार सटीक और उपयोगी उत्तर दें।
मास्टर क्लॉड प्रॉम्प्टिंग स्पष्ट निर्देशों, उदाहरणों और संरचना के साथ। तकनीकें सीखें, नमूना प्रॉम्प्ट देखें, और सामान्य गलतियों से बचें।
मास्टर AI इमेज प्रॉम्प्ट्स ठोस तकनीकों, उदाहरणों और एक चेकलिस्ट के साथ। विषयों, शैली, प्रकाश और संरचना का वर्णन करना सीखें ताकि शानदार परिणाम मिलें।
Sora, Veo, और Seedance जैसे AI वीडियो जनरेटर को प्रॉम्प्ट करने की कला में महारत हासिल करें। संरचना, गति, कैमरा और शैली तकनीकों को उदाहरणों के साथ सीखें।
