这篇我分享一个很真实的变化：
当我开始把“路线和地点语义”写进 Prompt，歌单不再只是好听，而是“真的应景”。

这件事上，Gemini 的表现很稳。

我怎么写“路线型 Prompt”

我固定写四组信息：

1. 路线节点（起点、终点、关键中转）
2. 时间与光线（白天/夜晚/黄昏）
3. 环境条件（高速、城市道路、天气）
4. 音乐目标（前中后情绪）

示例（可直接改）

任务：生成可导入 Apple Music 的自驾歌单。
路线：杭州 -> 青岛 -> 北戴河 -> 北京。
时段：白天出发，傍晚进城。
环境：高速为主，偶有拥堵。
目标：前段舒展，中段稳定，后段有抵达感。
偏好：华语 70%，英文 30%。
输出：歌名 - 歌手，每行一首，先 24 首。

我判断“是否应景”的标准

- 前中后有没有明显层次
- 是否能听出场景转场感
- 是否出现明显出戏歌曲

如果出戏，我通常先改“地点意象词”，而不是先换模型。

一点经验

Gemini 不是自动更好，关键是你有没有把场景写清楚。
你写得越具体，它给你的结果越像“为这段路定制”。

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你如果想做长期、可复用的个人偏好体系：
看 Claude 偏好档案篇

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