prompt提示词2

太好了，我帮你整理一份 “提示词工程的架构师视角指南”，用你熟悉的架构思维把整个流程、模块、复用策略和优化方法系统化，方便你直接设计高效的提示词系统。

⸻

提示词工程：架构师视角指南

一、总体架构

提示词工程可以抽象为一个可复用、模块化、可扩展的AI任务系统：

[提示词模板库] → [模板组合与参数填充] → [AI模型执行层] → [输出管理与优化]

•	提示词模板库：存储模块化提示词，带占位符变量，可复用。
•	模板组合与参数填充：根据任务类型选择模板、替换变量，生成最终提示词。
•	AI模型执行层：调用大模型执行任务，生成代码、分析、报告等输出。
•	输出管理与优化：保存结果、可视化、自动检查并优化输出。

⸻

二、模块设计（模块化思路）
1. 数据处理模块
• 功能：清洗数据、处理缺失值、标准化
• 占位符：{数据文件}, {处理策略}
• 输出：DataFrame / 清洗后的数据
2. 技术指标计算模块
• 功能：计算MA、RSI、MACD等指标
• 占位符：{指标列表}, {数据源}
• 输出：指标表
3. 策略分析模块
• 功能：生成交易信号、回测策略
• 占位符：{策略逻辑}, {指标表}
• 输出：交易信号表、策略结论
4. 可视化模块
• 功能：绘制价格曲线、指标图表
• 占位符：{绘图类型}, {数据源}
• 输出：图表、Markdown报告
5. 自我检查与优化模块
• 功能：对模型输出进行语法、逻辑检查
• 占位符：{检查规则}, {优化建议}
• 输出：优化后的代码或分析结果

⸻

三、模板库管理
• 存储方式：
• 文件系统（.txt / .md）或数据库（MongoDB、PostgreSQL）
• 模板信息：
• 模块类型、模板文本、占位符列表、描述、版本
• 管理策略：
• 分类存储（数据处理/指标/策略/可视化）
• 版本控制，支持迭代优化
• 可组合模板生成复杂任务提示词

⸻

四、任务类型映射与组合逻辑
• 任务类型映射：

全流程分析 → [数据处理, 技术指标计算, 策略分析, 可视化]
指标计算 → [数据处理, 技术指标计算]
策略回测 → [策略分析, 可视化]

•	模板组合：
•	按顺序组合不同模块模板
•	支持条件逻辑（例如数据缺失时选择特定处理方法）

⸻

五、参数化与动态生成
• 模板中的占位符变量由任务参数动态填充
• 生成的最终提示词可直接用于模型调用
• 支持批量生成和重复任务自动化

⸻

六、输出管理与复盘
• 保存模型输出（代码、报告、图表）
• 可选存储最终生成的提示词，便于复盘和优化
• 加入自我检查和优化模块，提高输出质量和稳定性

⸻

七、架构思路总结
1. 模块化设计 → 每个模块独立可复用
2. 模板化与参数化 → 灵活生成多样化提示词
3. 组合与条件逻辑 → 支持复杂任务自动化
4. 自我检查与优化 → 提升输出质量
5. 可扩展模板库 → 支持新任务和新策略快速迭代

⸻

💡 架构师视角提示：

提示词工程 = “AI任务系统设计”，你的模板库就像微服务，模块化、参数化、可复用，最终形成可自动化执行的量化分析工作流。