别背“全平台爆款作图Prompt”：真正耐用的是平台视觉任务合同

AH-0091把X、小红书、公众号、电商、教程、PPT、个人IP、知识图谱、Before/After等场景整理成“平台视觉提示词合集”。它最有价值的判断不是某个颜色、比例或装饰，而是：不同平台上的图承担的任务不同。源文同时混入了“X 70%用户暗黑模式”“同一张图效果差10倍”“0.5秒抓注意力”等没有证据闭环的强数字，也把某些审美样式写得过于像平台定律。fileciteturn74file0L80-L108

所以这次不保留“万能Prompt清单”，而是把它重构成平台视觉任务合同。

一张图先回答四个问题

1. Viewer Job：用户为什么要看它

是停下来、理解、比较、信任、跟着操作，还是记住品牌？

2. Information Load：图上必须承载多少信息

X观点图可以很轻；教程图必须信息明确；电商详情图要看清产品；公众号头图往往承担的是氛围和主题识别。

3. Evidence Risk：它能不能伪造事实

金融、医疗、电商效果图、Before/After最容易把“示意”做成“证据”。源素材甚至包含一张虚构交易前后盈亏和胜率的视觉示例，这种图如果被误当真实结果，会直接越过合规边界。fileciteturn74file0L721-L868

4. Platform Constraint：当前平台真正的技术限制是什么

比例、裁切、缩略图、文字安全区、移动端可读性应该按当前产品界面实际测试，而不是永久记住“某平台就是16:9/3:4”。

平台经验分三层，不能混写

以后视觉研究统一分：

CURRENT PLATFORM FACT 可由官方帮助、当前UI或实际上传验证的限制。

SOURCE OBSERVATION 作者观察到的热门图样式，例如“小红书暖白/奶油色”“X暗色信息图”。

EDITORIAL HEURISTIC 我们为了提高可读性形成的规则，例如“缩略图先看标题是否读得清”。

后两层都不能写成“算法喜欢”。

小红书不是“粉色+手写体”的公式

源文把3:4、暖色、手写体、装饰元素概括成经典公式。fileciteturn74file0L120-L140 这可以作为某类生活方式视觉观察，但对AI工具、金融研究、代码教程、B2B内容并不适用。

更稳的判断是：

• 封面要在移动端形成明确主题；
• 第一屏要说清“这篇对我有什么用”；
• 收藏型内容优先结构化；
• 观点型内容优先冲突；
• 不要为了“像小红书”牺牲信息可信度。

公众号头图也不是只能“有意境”

文章头图可以承担氛围，也可以承担识别、栏目、人物、核心问题。真正应该避免的是： 头图和标题完全重复，没有新增信息。

这与AH-0094的开场增量原则可以组合：

• 图负责情绪/场景；
• 标题负责问题/判断；
• 首段负责证据/冲突。

电商图的硬边界：示意不能冒充实拍效果

AI很适合做：

• 概念图；
• 场景草图；
• 排版探索；
• 背景替换；
• 已有产品素材的合规编辑。

但如果生成出来的杯子结构、材质、配件、尺寸、颜色与真实商品不一致，就不能让消费者误以为那是实物。

尤其护肤、保健、食品、医疗、美妆效果类Before/After，应提高审查级别。

“加缺陷去AI味”也不是稳定方法

源文提出胶片颗粒、纸张纹理、不完美细节来降低AI感。fileciteturn74file0L272-L314 这最多是风格技巧。

真正降低AI感的核心是：

• 图与文章具体段落强关联；
• 有真实信息结构；
• 不是万能科技背景；
• 不生成根本不存在的UI和数据；
• 系列视觉有一致的排版系统。

网站资产：Visual Brief Builder

本批实际生成 visual_brief_builder.html。

输入：

• 平台；
• 内容类型；
• 图的任务；
• 信息密度；
• 是否包含产品/人物/数据；
• 是否属于高风险效果展示；
• 是否有真实素材；

工具输出一份视觉Brief： Purpose / Must Show / Must Not Fake / Layout / Text Density / Verification / Platform Test。

这比收藏100条Prompt更耐用。

真正的全平台视觉能力，不是记住“X要黑、小红书要粉、公众号要意境”。

而是每次都知道：

> 这张图在这个平台、这篇内容、这个风险等级下，到底要完成什么工作。