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定义标题层级、<>
标记代码块、[]
标注参数,模型输出的文档结构清晰度提升 40%。例如在金融分析场景,用# 市场趋势分析
明确模块主题,配合[时间范围=2025Q1]
限定数据范围,模型生成的报告直接可用作 PPT 大纲。Role
暗示角色定位,Initialization
引导初始化流程,Goals
明确任务目标。某律所使用Role: 合同审查专家
+Constraints: 风险条款识别准确率>95%
的组合,模型审查合同的错误率从 18% 降至 3%。关键是要避免宽泛描述,比如用Skills: 企业管理、财务分析
替代 “具备专业知识”。背景说明→目标设定→执行步骤
的闭环。某电商团队设计的商品描述生成模块
包含:Profile
: 提供商品参数表Constraints
: 字数≤200 字,含 3 个卖点Example
: 给出竞品文案示例Output
: 要求生成 3 个版本供选择请重新检查回答是否有误
的指令,并记录修改历史。某连锁酒店通过这种机制,将客服响应准确率从 65% 提升至 92%。关键是要建立量化指标,比如用Feedback: 包含3个改进点
引导模型自我修正。Zero-Shot
(无示例),若效果不佳再加入 2-3 个Few-Shot
示例。某教育机构在生成个性化练习题时,先用请根据学生水平生成数学题
测试,发现难度波动大后,补充Example: 水平=初中一年级,题型=几何证明
的示例,模型输出的题目适配率从 58% 提升至 85%。Context: 包含2025年Q1财报数据
+Goals: 生成投资建议
的组合,模型能识别出传统分析工具遗漏的风险点。某基金公司用这种方法,使 AI 生成的研报采纳率从 30% 提升至 65%。秘诀在于注入领域专有知识,比如用Terminology: 夏普比率、久期
引导模型使用专业术语。用户提问→模型处理→数据库查询→消息通知
的闭环,某科技公司将内部工单处理效率提升 3 倍。其Prompt模板市场
提供 500 + 行业模板,比如跨境电商客服模板
包含订单查询→物流追踪→售后处理
的完整流程,企业直接复用即可。模板: 商品推荐
+变量: 用户历史浏览记录
,5 分钟生成支持多轮对话的导购机器人。某服饰品牌通过这种方式,使 AI 推荐的商品转化率比传统算法高 27%。关键是要利用条件分支
功能,比如根据用户偏好=运动风
调整推荐策略。我需要生成一份项目计划书
,Meta Prompt 自动拆解为项目背景→目标设定→执行计划→风险评估
的框架,并提示补充时间节点
、资源需求
等参数。某创业团队用这种方法,将 BP 撰写时间从 3 天缩短至 4 小时。Describe: 材质=环保塑料,风格=赛博朋克
,模型生成的文案与视觉元素匹配度达 91%。某饮料品牌用这种方法,使新品包装设计周期缩短 50%。Speech: 我想要一份低脂食谱
+Context: 过敏食材=海鲜
,模型生成的菜谱不仅符合要求,还能语音播报烹饪步骤。某健康管理 APP 集成此功能后,用户日均使用时长增加 1.8 小时。Task: 分析患者抑郁程度
的指令,模型诊断准确率比传统量表高 15%。这种 “生物信号 + 文本指令” 的组合,正在重塑心理健康评估方式。响应准确率
、用户满意度
、执行效率
三大指标量化效果。Test Case: 输入=“推荐一款适合商务场合的手表”,期望输出包含品牌、价格区间、材质
,某电商平台通过这种测试,使 AI 推荐的商品与用户需求匹配率从 68% 提升至 89%。Feedback: 请用1-5分评价回答质量
收集用户反馈,某连锁酒店用此方法将客服满意度从 3.2 分提升至 4.7 分。提示词大师课
已培养 10 万 + 学员,其百万美元API信用计划
正在孵化农业预测、医疗数据分析等创新项目。企业级用户可通过OpenAI API+Dify工作流
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