摘要
最近小编发现咱们圈子大佬们对小红书的热情度还是蛮高的，基于小红书种草社区的特性，做小红书就需要精美的封面、吸睛的标题、优质的文案，而生产大量爆款标题和文案，好在这类大语言模型的成熟，让优质内容输出的难度大大降低。于是小编希望能借助在文案生成方面的优势，尝试批量产出符合小红书特性的标题和文案，以此来提高做小红书的效率。
最近小编发现咱们圈子大佬们对小红书的热情度还是蛮高的，基于小红书种草社区的特性，做小红书就需要精美的封面、吸睛的标题、优质的文案，而生产大量爆款标题和文案，好在这类大语言模型的成熟，让优质内容输出的难度大大降低。于是小编希望能借助在文案生成方面的优势，尝试批量产出符合小红书特性的标题和文案，以此来提高做小红书的效率。
首先，是一个大语言模型（LLM ），存储了海量的知识沉淀，因为海量，也会存在大而杂的特点。所以，在使用的时候，如果想要得到精准的答案，是需要精准的指令的，直白的说，是需要有具体的限定范围。
所以，在一开始，我便对优先做了一些“调教”动作：
除了针对平台特性的语言风格之外，还可以根据产品属性、产品风格和受众偏好，对文案描述风格进行更加具体的“调教”，比如上面截图中，我就让其使用“幽默有趣”的语言风格，并限定其“结合相关产品”。
网商苦淘宝久已！
这里我就以女装为例，在淘宝上搜索连衣裙，随便选择一款连衣裙。
提取这个款式的标题关键词：连衣裙、女神范、甜美、法式、温柔、复古。
结合关键词输入具体指令，让产出10个标题：
进一步二次优化及emoji表情添加：
通过这种方法，可以一直循环生成更多的标题，将这些标题复制到文档中，作为标题备选库，便解决掉了灵感枯竭的问题！
下面再让根据标题，来进一步生成具体文案。
我们可以利用一个标题，用这种方式，循环产出更多的文案；也可以将上面无限的标题，用这个方式生成无限的文案！同样，我们将文案也记录到文档中，作为文案库。
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