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目录

一、基础原则

二、高级优化技巧

三、场景化技巧库

A. 文本生成

B. 数据分析

C. 编程辅助

四、特殊场景处理

五、调试与迭代

六、禁忌清单

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一、基础原则

1. 明确目标导向

   • 在提示词首句明确任务类型（如：生成/分析/翻译/总结/推理）

   • 示例：
     ❌ "关于气候变化的信息"
     ✅ "用通俗语言总结气候变化对农业的三大影响，每点不超过20字"

2. 结构化分层描述

   • 使用角色-任务-要求框架：

   角色：你是一位资深金融分析师
   任务：分析特斯拉2023年Q4财报亮点
   要求：对比去年同期数据，用表格呈现关键指标，最后附50字结论

3. 上下文锚定

   • 提供背景信息缩小范围：

   背景：用户为跨境电商新手，预算5万元
   问题：推荐3个适合东南亚市场的低风险选品策略

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二、高级优化技巧

1. 关键词强化

   • 使用核心词+修饰词组合：

   "用《人类简史》的叙事风格，创作一个关于AI伦理的寓言故事，突出技术双刃剑效应"

2. 输出格式控制

   • 明确指定结构化要求：

   格式要求：
   1. 分论点用罗马数字编号
   2. 每个论点含实证数据（2018-2023年）
   3. 关键术语用**加粗**显示

3. 思维链引导

   • 要求分步思考过程：

   请按以下步骤解答：
   (1) 列出量子计算的基本原理
   (2) 分析其在密码学中的应用场景
   (3) 预测未来5年发展趋势
   (4) 最后用比喻解释核心概念

4. 对抗性提示

   • 预防常见错误：

   注意事项：
   - 避免使用专业术语
   - 排除2021年前的数据
   - 若信息不确定请标注"待验证"

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三、场景化技巧库

A. 文本生成

• 小说创作：

  设定：近未来赛博朋克都市
  角色：有记忆缺陷的义体医生
  要求：包含3次剧情反转，每章结尾留悬念

B. 数据分析

• 可视化指令：

  将2023全球电商数据：
  1. 按区域生成占比环形图
  2. 用折线图显示季度增长率
  3. 异常值用红色标注

C. 编程辅助

• 代码优化：

  现有Python数据清洗脚本（附件）：
  1. 诊断内存泄漏点
  2. 用向量化操作替代for循环
  3. 添加异常处理模块

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四、特殊场景处理

1. 模糊需求澄清

   • 示例：

   我的需求可能表述不清，请先通过提问确认以下信息：
   - 目标用户年龄段
   - 主要使用场景
   - 预算范围
   - 技术实现限制

2. 多模态融合

   根据故宫平面图（附图）：
   1. 标注三大殿建筑特征
   2. 设计最佳游览路线
   3. 生成适合发朋友圈的九宫格拍照攻略

3. 知识边界管理

   若涉及以下领域请提示风险：
   - 医学诊断建议
   - 法律条款解释
   - 未公开的财务数据

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五、调试与迭代

1. 渐进式优化法

   第一轮：生成大纲
   第二轮：扩展第二部分细节
   第三轮：优化措辞为学术风格

2. 对比测试

   请分别用三种不同方案解决这个问题：
   - 传统方法
   - 机器学习方法
   - 创新性思路
   对比各方案优缺点

3. 元提示技巧

   假设你是提示词优化专家，请分析我刚才的查询存在哪些不足，并提出3个改进建议。

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六、禁忌清单

1. 避免绝对化表述："所有""绝对""100%"

2. 警惕时间悖论："预测2030年后的具体技术参数"

3. 规避伦理风险："如何绕过系统安全机制"

4. 注意文化敏感性：宗教/种族相关话题

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实践建议：建议保存常用提示模板，建立个人知识库。初期可使用"角色扮演+分步思考+示例输出"组合拳，后续根据具体场景微调参数。通过3-5次迭代通常可达理想效果。

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