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• 提示词模板
  • 东方传统风格
  • 中国工笔画风格
  • 水墨画风格
  • 古典油画风格
  • 超现实主义风格
  • 卡通风格
  • 赛博朋克风格
  • 现代融合风格
  • 其他风格
  • 抽象风格
  • 二次元风格
  • 水彩风格
  • 科幻风格
  • 哥特风格
  • 波普艺术风格
  • 蒸汽朋克风格
  • 洛可可风格
  • 印象派风格
  • 立体主义风格
  • 极简主义风格
  • 波西米亚风格
  • 写实风格人物画像提示词模板
  • 写实风格：端方典雅的女性画像提示词模板
  • 写实风格：现代大方的女性画像提示词模板
  • 写实风格：健身房自拍的年轻女性画像提示词模板
  • 写实风格：篮球场上打球的小伙子画像提示词模板
  • 写实风格：6 岁小女孩在篮球场上运球突破上篮画像提示词模板
  • 擦 边
  • 像素风格
• 提示词生成问答范例

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• 一、函数签名的定义与组成部分
  • 函数是什么
  • 函数名
  • 参数
  • 返回值类型
• 二、结构化提示词映射函数签名及任务
  • 描述函数功能
  • 指定函数签名
  • 阐述任务步骤
• 三、示例：让 AI 编写简单功能函数的提示词
• 四、AI 辅助编码的提示词模板
• 五、代码提示词表单

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• 提示词模板结构
• 提示词模板说明
  • 1. 角色定义
  • 2. 任务描述
  • 3. 约束条件
  • 4. 输入与输出
  • 5. 输出格式
  • 6. 逐步指导
  • 7. 扩展性问题
  • 8. 附加说明
• 示例：完整的提示词
• 参考

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• AI 写作的常见问题
• 去除 AI 味的提示词
  • 一、增强表达力与吸引力
  • 二、情感与代入感
  • 三、结构与逻辑
  • 四、创意与独特性

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• 概述
• 基本使用
• 提示词
  • 1、推理型模型的提示词技巧，就是没有技巧。
  • 2、仍需要告诉 AI 足够多的背景信息。
  • 3、用乔哈里视窗分析你到底该告诉 AI 多少信息。
  • 4、是否可以大白话交流？
  • 5、是否需要指定思考步骤，取决于你是否希望 AI 严格执行。
• R1 推理模型提问技巧
  • 技巧 1:要求明确
  • 技巧 2:不要定义过程
  • 技巧 3:明确受众、风格明确
  • 技巧 4:联网功能
  • 技巧 5:补充额外信息
  • 技巧 6:上下文的联系 vs 清除记忆
    • 注意 1：上下文记忆有限
    • 注意 2：输出长度有限
    • 注意 3：如何清除之前的记忆
  • 技巧 7:反馈与选代优化
    • 情况 1:对初始的回答进一步追问、优化
    • 情况 2:针对某一个问题，挑毛病或辩证思考，评估方案和决策
  • 技巧 8：复杂问题，分步拆解
• 闭坑
  • 避坑 1：冗长提示词污染关键词
  • 避坑 2：避免复杂句式和模湖词语
  • 避坑 3：避免“分步骤思考”要求
  • 避坑 4：过度角色扮演

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• 背景
• 提示工程
  • 通过提示工程策略提升结果质量
• 获取更好结果的六大策略
  • 策略：编写清晰的指令
    • 技巧：在查询中包含详细信息以获取更相关答案
    • 技巧：要求模型采用特定角色
    • 技巧：使用分隔符清楚地标示输入的不同部分
    • 技巧：指定完成任务所需的步骤
    • 技巧：提供示例
    • 技巧：指定输出的期望长度
  • 策略：提供参考文本
    • 技巧：指示模型使用参考文本来回答
    • 技巧：指示模型使用参考文本来回答并附带引用
  • 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务
    • 技巧：使用意图分类识别用户查询最相关的指令
    • 技巧：对于需要长时间对话的应用，总结或过滤之前的对话
    • 技巧：逐段总结长文档并递归构建完整摘要
  • 策略：给模型时间“思考”
    • 技巧：指示模型先自行解决问题再匆忙得出结论
    • 技巧：使用内心独白或一系列查询隐藏模型的推理过程
    • 技巧：询问模型是否遗漏了之前的遍历
  • 策略：使用外部工具
    • 技巧：使用基于嵌入的搜索实现高效知识检索
    • 技巧：使用代码执行进行更准确的计算或调用外部 API
    • 技巧：赋予模型访问特定功能的权限
  • 策略：系统地测试更改
    • 技巧：根据黄金标准答案评估模型输出
• 其他资源

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• 苏格拉底式提问的特点
• 苏格拉底式提问的常见类型
  • 1. 澄清性问题（Clarifying Questions）
  • 2. 假设性问题（Probing Assumptions）
  • 3. 原因和证据问题（Probing Reasons and Evidence）
  • 4. 观点和视角问题（Questioning Viewpoints and Perspectives）
  • 5. 后果和影响问题（Probing Implications and Consequences）
  • 6. 反思性问题（Reflective Questions）
• 苏格拉底式提问的应用场景
• 苏格拉底式提问的案例
• 总结

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• 前言
• 概念
• 提示词参考
• 提示词指南
• 提示词框架
  • CREATE 提示词框架
  • RTGO 提示词结构
  • CO-STAR 提示词框架
  • 更多提示词框架
• OpenAI 官方提示范例
• OpenAI 官方提示工程
• DeepSeek 官方提示库
• 提示词安全与对抗
• 系统提示与用户提示
  • 系统提示
  • 用户提示
  • 系统提示与用户提示类比方法论/函数的另一种理解
  • 苏格拉底大师智能体范例
• 如何选择大语言模型
• 更多提示库
• 参考

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• 提示词工程是什么？
• 提示词工程师解决什么问题？
• 实际应用场景举例
• 具体场景范例
  • 场景 1：职场写作优化
  • 场景 2：家长辅导孩子
  • 场景 3：健身计划制定
  • 场景 4：旅行攻略需求
  • 场景 5：智能家居指令
• 📌 提示词工程四步法
• 提示词工程不仅仅是模板
  • 提示词模板的特点
  • 提示工程更广泛的能力（超越模板）
  • 实际应用中的组合拳

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• 前言
• 工程师版本
  • 一、LLM 的机制依赖
  • 二、消除意图歧义
  • 三、生成方向引导
  • 四、效率与质量提升
  • 五、任务适配能力
• 普通人版本
  • 🌟 为何需要提示词？——像给朋友清晰指示
  • 🔑 关键原因（日常场景版）
  • 💡 提示词进阶思维

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原来通过 kimi 生成了一个 markdown 格式的自然语言提示词，效果很好，但我们觉得自然语言目前感觉对于需要严谨输入和输出不好表达约束，自然语言结合 json 结构化，一方面 AI、机器可能更容易理解结构化数据，结构化也方便人的理解与编辑。经网友的启发，我们也尝试采用 json 结构来表达提示词。

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