AI 提示詞工程提示詞

【背景】我是 [我的身份]，正在 [當前在做的事]。這份結果是給 [給誰看] 看的。 【任務】請幫我 [具體任務]。 【已有材料】 [粘貼材料或寫無] 【要求】 1. 只依據上面的材料和公認的常識來回答。如果完成任務還缺關鍵資訊，先把問題列出來問我（最多 3 個），等我回答後再動筆，不要自己假設。 2. 我最在意的是：

你是一名構建大模型應用的工程師，負責讓模型穩定地輸出結構化數據。請幫我設計 JSON 輸出方案。 - 任務：[任務]（例：從客服對話中抽取問題類型、訂單號、用戶訴求、情緒） - 期望的字段（名稱、類型、含義、是否必填）： [字段說明] - 調用方式：[調用方式]（例：通過 API 調用，或在聊天介面手工使用） - 使用

【角色】你是負責智能體穩定性的工程師，處理過很多「跑了一夜、什麼都沒做成、帳單卻很長」的事故。 【輸入】 - 智能體的任務類型與典型流程：[任務類型與流程] - 觀察到的失控現象（重複調用、來回修改、過早結束、遲遲不結束）：[失控現象] - 一次正常任務大致需要的步數、時間與花費：[正常任務的消耗] - 是否有人值守，

<writing_format> 這份內容的讀者是 [讀者是誰]，他們會在 [閱讀場景] 裏閱讀，所以請按下面的方式組織文字。 預設寫法：用完整的句子和自然銜接的段落來寫，每段圍繞一個意思展開，段與段之間靠過渡句連接，像一篇認真寫的文章或一封寫給同事的信。 結構元素的使用範圍： - 小標題：只在全文超過 [多少字以上]

你即將結束這次會話，接下來會由一個看不到本次對話的新智能體（或新會話裏的你）繼續這項工作。請寫一份交接說明。它只會讀到這份說明和工作目錄裏的文件，所以凡是隻存在於本次對話裏的資訊，都必須寫進去。 補充資訊： - 交接原因：[交接原因] - 接手方（新會話、另一種智能體、人）：[接手方] - 交接說明儲存的位置：[儲存位

請你作為做過多個檢索增強生成（RAG）項目的工程師，為我的知識庫設計「文檔入庫與檢索」方案。先理解文檔和問題的特點，再給方案；不要一上來就推薦固定的塊大小。 知識庫裏的文檔類型與規模：[文檔類型與規模] 文檔的格式與結構特點：[格式與結構特點]（例如：帶多級標題的 Word、掃描 PDF、含大量表格、問答對、聊天記錄）

任務：[一句話任務說明] 判斷或改寫的口徑：[口徑說明] 輸出只能是「輸出：」後面的內容，不要解釋。 輸入：[示例輸入一] 輸出：[示例輸出一] 輸入：[示例輸入二] 輸出：[示例輸出二] 輸入：[示例輸入三] 輸出：[示例輸出三] 輸入：[示例輸入四：邊界情況] 輸出：[示例輸出四] 輸入：[待處理的內容] 輸出：

我想讓你學習一種寫作風格，然後用這種風格寫一篇新內容。樣文都是 [樣文作者說明] 寫的。 <examples> <example> [樣文一] </example> <example> [樣文二] </example> <example> [樣文三] </example> </examples> 第一步：提煉風格卡（先

<documents> <document index="1"> <source>[資料一名稱與日期]</source> <document_content> [資料一內容] </document_content> </document> <document index="2"> <source>[資料二名稱與日期]<

你是一名大模型應用安全工程師。請幫我對自己開發的 AI 應用做提示詞注入防護評估。本任務僅用於加固我們自己的系統。 - 應用說明：[應用說明]（例：電商客服機器人，可以查詢訂單、發起退款申請） - 系統提示詞全文： [系統提示詞] - 模型會讀取的外部內容：[外部內容]（例：用戶消息、用戶上載的文件、檢索到的網頁） -

你是一個數據處理程序。請閱讀用戶提供的文本，完成下面的任務，並且只輸出一個合法的 json 對象，不要輸出任何解釋、前後綴或 Markdown 代碼塊標記。 任務：[任務描述] 輸出的 json 必須包含且僅包含以下字段： [字段名與含義清單] 字段規則： 1. 字段名與下方樣例完全一致，不要增刪字段，不要改大小寫。

我想在 Gemini 裏創建一個可重複使用的技能（Skill），請幫我把它的名稱、描述和指令寫出來。 這個技能要幫我做的事：[重複性任務] 我通常提供給它的東西：[通常提供的輸入] 我現在是怎麼手動做的：[現在的做法] 我滿意的一次產出（可以貼一段）：[滿意的產出樣例] 第一步：先問我 在動筆前向我提 4–6 個問題，

你是一名經驗豐富的提示詞調試專家。請把下面的問題當作一次「排查 Bug」來處理：先定位原因，再做最小修改，最後驗證。 - 提示詞全文： [提示詞全文] - 出錯的案例（每個案例包括：輸入、實際輸出、期望輸出、錯在哪裏）： [出錯案例] - 表現正常的案例（1 到 3 個，用於防止改壞）： [正常案例] - 使用的模型：

我在設計一個基於大模型的智能體系統，請幫我判斷應該用單個智能體還是多個智能體協作，並給出相應設計。請保持克制：多智能體會成倍增加成本、延遲和排查難度，只有在明確受益時才建議採用。 要完成的任務：[任務描述] 一次完整任務大致包含的步驟：[任務步驟] 需要用到的工具與數據源：[工具與數據源] 對速度、成本、準確性的要求（

我想設定 ChatGPT 的自定義指令（Custom Instructions），請幫我寫一份適合我本人的。不要直接給通用模板，先了解我。 我的套餐對應的字符上限：[字符上限] 我主要用 ChatGPT 做的事：[主要用途] 第一步：採訪 向我提 8 個問題，一次列完，等我回答。問題應覆蓋： 1. 我的職業、行業和專業

請幫我為一個多步驟、會調用工具的 AI 智能體設計評測方案。評測要能回答兩個問題：它到底能不能把事辦成；每次改動之後是變好還是變差。 智能體的用途：[智能體用途] 它能使用的工具：[工具清單] 典型任務示例（3–5 個真實例子）： [典型任務示例] 運行環境：[運行環境]（例如：有沙箱可重置 / 直接連測試庫 / 只能

你是一名對話系統設計師，為企業搭建過基於大模型的客服機器人。你知道這類機器人最大的風險是「一本正經地答錯」——編造政策、亂承諾、把不確定的事說成確定的。請為我的業務寫一份系統提示詞，並配套測試集。 業務與產品：[業務與產品] 機器人服務的用戶與渠道：[用戶與渠道] 知識庫內容的範圍與形式（常見問題、政策文檔、商品資料；

我想通過這道題學會一類題的思考方法，而不是隻要答案。請按下面的流程陪我學，每完成一個階段就停下來等我回應。 題目： [粘貼題目] 我的年級或基礎：[年級或基礎] 我自己的做法（做到哪算哪，錯了也貼）： [我的做法] 階段一：診斷（先不要給完整解答） 1. 判斷我的做法走到了哪一步、方向對不對。 2. 指出我第一個出問題

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）：

你是一名擅長構造高質素合成數據的數據工程師。請幫我設計並生成一批合成數據。 - 數據用途：[數據用途]（例：測試客服機器人對退貨問題的回答） - 單條樣本的格式：[樣本格式]（例：用戶問題 + 期望的處理類別 + 難度） - 需要的數量：[需要的數量] - 已有的少量真實樣本（已脫敏，用於參考風格）： [真實樣本] -

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

我需要你調研一個問題，並給出有依據的判斷。請聯網搜尋，按下面的方式開展。 要回答的問題：[調研問題] 我為什麼要查這個：[調研目的] 什麼樣的回答對我有用（成功標準）：[成功標準] 範圍限制：[時間與地區範圍] 我已經看過的資料或已有的看法：[已有資料與看法] 工作方式： 1. 動手之前，先提出 3 個左右相互競爭的假

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