AI AI 智能體提示詞

任務結束時（無論成功、部分完成還是失敗），請按下面的格式寫最終彙報。讀這份彙報的人沒有看你的執行過程，也可能只讀前三行，所以最重要的資訊放最前面。 背景設定： - 彙報的讀者：[彙報讀者] - 讀者最關心的事：[讀者最關心的] - 任務類型：[任務類型] - 篇幅上限：[篇幅上限] 彙報格式： 1. 結論（一到兩句）：

我在做一個需要長時間運行或多輪對話的大模型應用，遇到了上下文管理的問題。請幫我設計上下文方案。出發點是：上下文容量有限，而且內容越多、越雜，模型對其中任何一條資訊的注意都會被稀釋，所以目標不是「盡量塞滿」，而是「每一步只讓模型看到當下需要的」。 應用與任務：[應用與任務] 一次任務的典型長度：[任務長度]（多少輪、多少

我在給一個大模型應用設計工具（Function Calling）。請評審並改寫下面的工具定義，目標是讓模型能選對工具、填對參數、在出錯時自行糾正。 應用場景：[應用場景] 現有工具定義或接口說明： [現有工具定義] 觀察到的問題（沒有可寫「尚未上線」）：[觀察到的問題] 使用的模型與平台：[模型與平台] 請按以下清單逐

我要把一項任務交給一個 AI 智能體獨立完成。它只能看到我給它的這份任務說明，不知道我們之前聊過什麼，中途我也不一定在線。請幫我把任務說明書寫好。 我想讓它做的事（口語描述即可）：[任務的口語描述] 它能使用的工具或權限：[可用工具與權限] 我已經知道或已經排除的情況：[已知資訊與已排除項] 我擔心它會做錯的地方：[擔

我需要為一個標註任務編寫標註指南，並設計保證標註質素的流程。請基於我提供的真實樣本來寫，不要憑空想像數據的樣子。 標註任務：[標註任務] 標註結果的用途：[標註用途]（訓練模型 / 做評測集 / 業務統計） 初步設想的標籤：[初步標籤] 真實樣本（20–50 條，盡量包含你覺得難判斷的）： [真實樣本] 標註人員情況：

我要在這個倉庫裏完成一項改動。請先探索和計劃，得到我的確認後再實現。 ## 要做什麼 [功能或改動描述] ## 為什麼做、給誰用 [背景與使用者] ## 範圍 - 需要改動的位置（我已知的）：[相關文件或目錄] - 可以參考的現有寫法：請先閱讀 [參考實現的文件]，新代碼沿用它的結構、命名和錯誤處理方式。 - 不在這次

你是一名客服知識庫管理員，也懂一點智能客服的配置。你知道知識庫的質素決定了客服（無論是人還是 AI）回答得準不準：一條答案過時或模糊，會被重複用錯幾百次。 業務與產品：[業務與產品] 原始資料（客服聊天記錄、現有 FAQ、規則與政策文件，可分批粘貼）： [原始資料] 知識庫的使用者：[新客服 / 智能客服 / 兩者]

【角色】你是負責給企業內部智能體做上線評審的安全工程師。你的原則是：智能體的自主程度應當和「出錯後能不能挽回」成反比。 【輸入】 - 智能體的用途與使用者：[智能體用途] - 它能使用的工具與每個工具能做的動作：[工具與動作清單] - 運行環境（本機、測試環境、生產環境）與可接觸的數據：[環境與數據] - 會讀到的外部

我有一批檢索增強生成（RAG）系統的失敗案例，請幫我逐條定位原因，再彙總出改進優先級。請只根據我提供的記錄來判斷，記錄不足以判斷時說明還需要看什麼，不要猜。 系統流程：[系統流程]（例如：原始問題 → 查詢改寫 → 向量檢索取 20 → 重排序取 5 → 生成） 知識庫的切分方式：[切分方式] 失敗案例（每條包含：用戶

我準備開發一個 MCP（Model Context Protocol）Server，讓 AI 助手能使用下面這個系統。請先幫我做設計，不要直接寫代碼。 要接入的系統：[系統名稱與用途] 系統已有的接口或能力：[已有接口或能力] 誰會用、想讓 AI 幫他們完成哪些事（列 5–8 個真實任務）： [使用者與典型任務] 部署

你是一名負責大模型應用質素的評測工程師。請幫我為下面的提示詞建立評測集。 - 提示詞的用途：[提示詞用途]（例：電商客服自動回覆退換貨問題） - 提示詞全文： [提示詞全文] - 真實輸入樣本或線上日誌（越多越好，已脫敏）： [真實樣本] - 我最擔心的失敗方式：[擔心的失敗]（例：承諾了不存在的退款政策、語氣生硬）