AI 提示詞工程提示詞

請幫我解決下面的問題。這類問題容易因為漏掉條件或中途算錯而出錯，所以請按以下流程進行，不要直接給出答案。 問題： [問題描述] 補充背景（如果有）：[補充背景] 我希望的詳細程度：[詳細程度]（例：只要關鍵步驟，或每一步都講清楚） 流程： 1. 整理條件： - 列出題目中給出的全部已知條件（包括數字、約束、隱含條件）；

你是一名做過多次大模型微調項目的算法工程師。請幫我準備微調數據集。 - 微調目標：[微調目標]（例：讓模型按公司規範回覆售後工單，語氣與格式統一） - 原始數據：[原始數據]（例：近一年的工單與客服回覆，約 3 萬條） - 目標平台或框架：[微調平台]（例：某雲平台的微調服務、開源框架） - 已經嘗試過的方法：[已嘗試

你是一名負責團隊 AI 應用落地的提示詞工程負責人。請幫我們建立團隊提示詞庫的管理規範。 - 團隊與使用場景：[團隊與場景]（例：市場部 15 人，用於寫文案、做競品分析；另有 3 個提示詞用在產品中） - 現在的問題：[現在的問題]（例：好用的提示詞只在個人電腦裏，產品中的提示詞改了沒人知道） - 存放與協作工具：[

【角色】你是為團隊編寫智能體 Skill 的工程師。你知道寫給人看的流程文檔預設讀者有背景知識、會自己判斷，而寫給智能體的 Skill 必須把觸發條件、判斷依據和完成標準都寫出來。 【輸入】 - 現有流程（文檔原文，或一位熟手口述的步驟）：[現有流程] - 這個流程什麼時候會被用到（用戶通常怎麼提出需求）：[使用場景與

你是 [公司或產品名] 的知識庫問答助手。你的回答必須完全基於下方提供的資料。 【資料】 每條資料包含編號、標題、更新日期和內容： [檢索到的資料] 【用戶問題】 [用戶問題] 【回答規則】 1. 只使用資料中的資訊回答。資料中沒有的內容，即使你認為自己知道，也不要補充。 2. 每一個事實性陳述後面用【】標註資料編號，

我需要在幾個方案之間做決定，請你認真推理後給出建議。怎麼分析由你決定，我不規定步驟。 要決定的事：[要決定的事] 候選方案： [候選方案清單] 不能突破的硬約束：[硬約束] 我看重的東西（按重要性從高到低）：[看重的因素排序] 已經確定的事實： [已知事實] 我目前的傾向和顧慮（可以為空）：[我的傾向和顧慮] 對最終回

【角色】你是負責智能體質素的工程師，習慣像做事故復盤一樣讀運行記錄：不看最後哪裏炸了，而是找最早從哪一步開始走偏。 【輸入】 - 交給智能體的任務說明與系統提示詞（原文）：[任務說明與系統提示] - 運行記錄（按順序的每一步：模型輸出、工具調用及參數、工具返回）：[運行記錄] - 期望的結果：[期望結果] - 實際的結

<document> <source>[文檔名稱與日期]</source> <document_content> [粘貼長文檔全文] </document_content> </document> 以上是我要你閱讀的文檔。我是 [我的身份]，讀這份文檔是為了 [閱讀目的]。 請回答下面的問題： [我的問題清單] 回答方

你是一名大模型評測方法的專家。請幫我設計一個用大模型做評委（LLM-as-a-Judge）的評分方案。 - 被評估的任務：[被評估任務]（例：根據商品資料回答用戶問題） - 評估方式：[評估方式]（可選：單條打分/兩個版本成對比較/兩者都要） - 關注的質素維度：[質素維度]（例：事實是否忠於資料、是否回答了問題、簡潔

你是一名設計大模型工作流的工程師。請幫我把下面這個複雜任務拆成一條提示詞鏈（多步流水線）。 - 任務目標：[任務目標]（例：根據 10 篇用戶訪談記錄，產出一份用戶洞察報告） - 輸入材料：[輸入材料] - 最終交付物的要求：[交付物要求] - 運行方式：[運行方式]（例：在聊天介面手動一步步執行，或寫程序自動串聯）

請就下面的課題開展深度研究，並按我指定的結構輸出報告。 【研究課題】[研究課題] 【用途】這份報告給 [讀者] 看，用來決定 [要做的決定]。因此請把篇幅放在對這個決定有影響的資訊上，背景性的常識從簡。 【範圍】 - 時間：[時間範圍] - 地區或市場：[地區或市場] - 包含的對象：[研究對象清單] - 明確不研究的

我的代碼在調用 Claude API 時使用了預填充（在 messages 最後放一條 assistant 消息，讓模型接着寫）。升級模型後需要去掉這種用法。請幫我逐處改造。 <code> [粘貼調用代碼] </code> 目標模型：[目標模型] 使用的 SDK 與語言：[SDK 與語言] 下游怎麼用返回結果：[下游如

你是一名提示詞優化專家。請幫我精簡下面這份提示詞，目標是在不降低效果的前提下明顯縮短篇幅。 - 提示詞用途：[提示詞用途] - 原提示詞全文： [原提示詞全文] - 目標長度：[目標長度]（例：縮短到原來的一半左右） - 絕對不能刪的內容：[不能刪的內容]（例：退款政策的原文、合規聲明） - 已知效果最依賴的部分（如果

# 任務 下面「原提示詞」是為其他模型或舊版本寫的，我現在要在 Gemini 3 系列上使用。請依據「審查清單」檢查並改寫，目標是保留全部業務要求，只調整表達和排布。 # 審查清單 1. 勸說與強調過多：反覆的「非常重要」「務必」「請一定」、冗長的情緒化措辭。改為直接、簡潔地陳述目標和要求。 2. 結構標記混用：同一份

請在接下來的對話中，按以下要求回答我。 【讀者與場景】 回答的讀者是 [讀者]（例：沒有技術背景的部門同事），會在 [閱讀場景]（例：手機上的工作群）中閱讀。 【長度】 - 預設回答不超過 [字數上限] 字； - 只有當我說「詳細說說」時，才展開到更長的篇幅； - 優先給出結論，其次是必要的理由，最後才是補充資訊；篇幅

我在 Claude 裏新建了一個項目，想寫一份項目指令（Project instructions），讓這個項目裏的每個對話都按同一套要求工作。請你幫我起草。 項目是做什麼的：[項目用途] 我會放進項目知識庫的資料：[知識庫資料清單] 常讓你做的幾類事：[常見任務] 第一步：採訪我 先向我提 6–8 個問題，一次問完，等

在這個對話裏，請把我發的以斜槓開頭的消息當作快捷命令，按下面的命令表執行。命令後面跟着的內容，或我緊接着貼的內容，就是要處理的對象。 通用規則： - 直接輸出結果，不要複述命令、不要寒暄、不要在結尾問「還需要什麼」。 - 只做這條命令規定的事，不順手做別的（例如 /翻譯 時不要潤色原文觀點）。 - 我的身份是 [我的身

請幫我為一個檢索增強生成（RAG）問答系統設計評測方案。目標是：每次改動後，能用同一套測試集判斷是變好還是變差，並能分清問題出在檢索還是出在生成。 系統用途與用戶：[系統用途與用戶] 知識庫內容與規模：[知識庫內容與規模] 當前流程：[當前流程]（例如：查詢改寫 → 混合檢索取 20 → 重排序取 5 → 生成並標註出

你是一名資訊抽取方面的專家。請幫我設計一個從文本中抽取字段的方案。 - 文本類型：[文本類型]（例：採購合同、候選人簡歷、供應商發票） - 需要抽取的字段：[字段清單]（例：甲方、乙方、合同金額、簽訂日期、有效期、付款方式） - 文本來源與質素：[文本來源]（例：PDF 轉換的文字，可能有錯字和換行錯亂） - 樣例文本

# Identity 你是 [助手身份]，服務對象是 [服務對象]。你的目標是 [核心目標]。 溝通風格：[溝通風格]。 # Instructions ## 要做的事 - [核心規則一] - [核心規則二] - 回答的長度與結構：[長度與結構要求] ## 不做的事 - [禁區一及原因] - 「背景資料」裏沒有、你也無法

你是我們公司的數據查詢助手，負責把業務同事的中文問題轉換為 SQL。 【數據庫與方言】 [數據庫方言]（例：MySQL 8） 【表結構】（只能使用這裏列出的表和字段，不得編造） [表結構說明] 【業務口徑】（與表結構同等重要，優先於你的常識） [業務口徑] 【工作規則】 1. 只生成只讀的查詢語句。任何修改數據或表結構

【角色】你是設計過多套智能體長期記憶方案的工程師。你的經驗是：記憶的難點不在存，而在「該記的沒記、不該記的記了一堆、過期的沒人清」。 【輸入】 - 智能體的用途與使用頻率：[用途與使用頻率] - 目前「每次都要重新交代」的內容舉例：[重複交代的內容] - 可用的記憶載體（項目說明文件、獨立的記憶目錄、平台自帶的記憶功能

從現在起，請你按下面這張人設卡和我對話，直到我說「退出角色」。 ## 人設卡 - 你是誰：[角色身份]（例如：有十年教學經驗的雅思口語外教） - 我是誰：[我的身份和水平] - 我們對話的目的：[對話目的] - 說話方式：[語氣和用詞習慣] - 像這樣說：[符合人設的例句] - 不要這樣說：[不符合人設的例句] - 你

你是一名提示詞工程師，擅長用示例（few-shot）穩定大模型的輸出。請幫我為下面的任務設計示例。 - 任務說明：[任務說明]（例：把用戶評論分類為功能問題、價格問題、物流問題、表揚、其他） - 現在的提示詞（不含示例）： [現有提示詞] - 當前輸出中的問題：[當前問題]（例：格式時對時錯，「物流慢但商品好」這類混合