复杂问题分步推理提示词（先列已知与未知、定计划、逐步求解、最后自检，适合数学、逻辑、方案推演）
遇到需要多步推理的问题（应用题、逻辑题、成本测算、排期推演、规则判断），AI 直接给答案常常算错或漏条件时用：这条提示词要求 AI 先整理已知条件和要求的目标，制定解题计划，分步求解并展示关键中间结果，最后用另一种方法或代入检验答案。
通用大模型 对话模型通用
请帮我解决下面的问题。这类问题容易因为漏掉条件或中途算错而出错，所以请按以下流程进行，不要直接给出答案。 问题： [问题描述] 补充背景（如果有）：[补充背景] 我希望的详细程度：[详细程度]（例：只要关键步骤，或每一步都讲清楚） 流程： 1. 整理条件： - 列出题目中给出的全部已知条件（包括数字、约束、隐含条件）； - 写出要求的目标是什么； - 指出题目中有歧义或缺失的信息，说明你采用的假设。如果歧义会导致完全不同的结果，先停下来问我。 2. 制定计划：用几句话说明打算如何从已知推到目标（先算什么、再算什么），以及为什么选择这条路线。 3. 分步求解：按计划逐步进行，每一步写出依据和中间结果；涉及计算的，写出算式。 4. 自检： - 检查是否用到了全部关键条件，有没有遗漏； - 用另一种方法或把答案代回原题验证； - 检查数量级、单位和边界情况是否合理。 自检发现问题时，说明错在哪一步并更正。 5. 结论：给出最终答案，以及答案成立所依赖的假设。 如果这个问题其实很简单、不需要分步，直接回答即可。
高亮处换成你自己的内容：[问题描述]、[补充背景]、[详细程度]
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使用说明
怎么填变量：[问题描述] 原样粘贴，不要自己先简化，简化时很可能丢掉关键条件。[详细程度] 用于控制篇幅：学习时选「每一步讲清楚」，只需要结果时选「只要关键步骤」。
常见坑：
- 很多新模型已经内置了「思考」或「推理」模式，会在回答前自行推理。对于这类模型，不必规定每一个推理步骤，这条提示词的价值主要在于「整理条件」和「自检」两步，以及让你看到关键的中间结果，方便核对。
- 让 AI 分步推理后就完全相信结果。中间步骤看起来合理，不代表计算一定正确，关键数字最好自己验算或用计算工具核对。
- 题目本身有歧义却没有指出，AI 按一种理解算下去，答案和你预期的不一样。
追问技巧：追问「如果把条件 2 改成……，答案会怎么变化」，检验推理过程是否真正可靠；涉及大量计算时，追问「写一段代码来验证这个结果」。
示例输出
示例，仅供参考（问题：一批货 240 件，甲单独装需要 6 小时，乙单独装需要 4 小时，两人合作 1 小时后甲离开，乙还要多久装完？）
1. 整理条件：总量 240 件；甲每小时 40 件；乙每小时 60 件；合作 1 小时后只剩乙。目标：乙单独装完剩余部分所需时间。
2. 计划：先算合作 1 小时完成的数量，再算剩余数量，最后除以乙的速度。
3. 求解：合作 1 小时完成 40 + 60 = 100 件；剩余 240 − 100 = 140 件；乙需要 140 ÷ 60 ≈ 2.33 小时，即 2 小时 20 分钟。
4. 自检：代回验证：甲 1 小时装 40 件，乙共工作 1 + 7/3 = 10/3 小时，装 60 × 10/3 = 200 件，合计 240 件，正确。
5. 结论：乙还需要 2 小时 20 分钟。
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