RAGE框架：确保AI Prompt高效率高质量输出

要提升AI prompt被理解和执行的效率，并确保高质量的内容输出，可以采用以下结构化框架（RAGE框架）。该框架通过分层递进的关键要素，减少歧义、优化信息密度，并引导AI生成符合预期的结果。

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RAGE 框架（Role, Aim, Guidance, Execution）

1. Role 角色定义（确保方向一致性）

• 功能：明确AI的“角色”或“视角”，将抽象问题转化为具体领域的解决方案。

• 应用：

• 🌰 例1：角色绑定

  “作为资深网络安全专家，请分析以下代码中的漏洞类型和潜在风险。”

  → 将问题限定在专业领域，避免发散。

• 🌰 例2：视角约束

  “假设你是一位擅长用隐喻讲解物理知识的中学教师，请解释量子隧穿效应。”

  → 控制输出的表达风格和知识深度。

2. Aim 目标与背景（减少信息模糊性）

功能：明确核心目标和上下文，排除无关结果的干扰。

层级细化：

• 初级目标：直接任务描述（如“写