大家好，我是阑梦清川今天来分享如何利用谷歌的“小香蕉”模型在 lovart 上快速生成精致的单词卡片。

从使用者痛点来看，单词记忆难、工具繁琐、缺少结构化提示

很多学习者常遇到以下困扰：

• 单词记不住复习时无法快速回想。话说回来，
• 需要手工制作闪卡。耗时且容易出错，
• 提示词写得不够精准，导致生成效果差。按理说，
• 数据库里没有对应单词时卡片内容缺失画面感。说起来，

至于方法。小香蕉模型 + lovart 免费试用

lovart 最近推出了免费入口，让任何人都能直接调用强大的大模型。可以在网站上选择“小香蕉”模型进行图片与文字生成，从而轻松创建高质量的单词卡片。其实，

步骤一的观点是。打开 lovart 免费试用入口

1️⃣ 在 lovart 首页搜索 “免费试用”，按提示登录。2️⃣ 在左侧菜单中选择 “大模型” → “小香蕉”。3️⃣ 勾选你需要使用的大模型。

说到步骤二，准备结构化提示词

为什么结构化关键？ - 明确的字段能让模型一次性输出完整卡片。- 避免因拼接错误导致生成失败或缺失内容。

下面给出一个示例结构化提示词，你只需把“abandon”改成你想要的单词即可：

{
"word"这方面，"abandon","definition": "","example_sentence": ""。"synonyms":,"antonyms":
}

说到步骤三，复制并提交提示词至 lovart

P.S. 如果你对提示词格式有疑问，可以直接私信我，我会把已调整好的版本发给你！

使用 CodeBuddy 自动生成闪卡工具

如果你更喜欢自己管理数据库，也可以尝试 CodeBuddy 的小工具。它可以让使用者输入单词后自动拉取例句并生成闪卡。其实，但当数据库里缺少对应单词时效果会变差且无画面感。此时小香蕉模型直接生成对应英语单词卡片就更为理想。

如何使用 CodeBuddy 与小香蕉结合？

1. 在 CodeBuddy 中设置触发器，当输入单词不存在于本地库时调用 lovart 小香蕉 API；
2. The API 将返回结构化 JSON 并自动渲染成可翻转闪卡；
3. You can preview and download final card.

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