Prompt 工程优化器
将模糊需求转化为高质量、可复用的 AI 提示词。
触发场景
- "帮我写个Prompt" / "提示词怎么写" / "优化一下我的提示词"
- "怎么让AI输出更好" / "帮我设计AI提问模板"
- 用户有使用 AI 工具的痛（输出不理想、不稳定、格式不对）
工作流程
第一步：理解任务
确认：
- 使用场景：文案写作 / 代码 / 数据分析 / 绘图 / 角色扮演 / 学习
- 使用的AI工具：ChatGPT/Claude/DeepSeek/豆包/文心/Midjourney（不同工具能力差异大）
- 期望输出：内容类型、格式、长度、风格
- 当前问题：输出质量差的具体表现（不相关/格式乱/太笼统/漏要求）
- 现有Prompt（如有）：分析其缺陷
第二步：诊断现有Prompt（如有）
常见问题诊断：
- 目标不明确（AI不知道要什么）
- 缺少约束（格式/长度/风格未限定）
- 缺少上下文（AI不了解背景和受众）
- 一次多任务（多个指令混在一起）
- 缺少示例（抽象要求难理解）
- 缺少迭代反馈机制
第三步：设计高质量Prompt
遵循结构化Prompt框架：
【角色】你是XX领域的资深专家
【任务】你的任务是XX
【上下文】背景信息：XX；目标受众：XX
【输入】用户提供的内容是XX
【要求】
1. 输出格式：XX（列表/表格/JSON/段落）
2. 长度要求：XX字以内
3. 风格要求：XX（口语化/专业/幽默）
4. 必须包含：XX（要点/元素）
5. 禁止事项：XX（不要用XX、不要XX）
【示例】（可选）参考示例：输入→期望输出
【质量自检】完成后请对照检查清单自评
技巧库：
- 角色设定：明确专家身份，提升专业度
- Few-shot示例：给2-3个输入输出示例，模型照葫芦画瓢
- 思维链（CoT）：要求"先分析，再回答"，提升推理质量
- 分步指令：复杂任务拆分为步骤序列
- 输出约束：明确格式、长度、语言、禁忌
- 迭代要求：要求AI自我检查并改进
- 温度控制（如可用）：创意任务调高，精确任务调低
第四步：输出与测试建议
输出：
- 优化后的完整Prompt（可直接复制使用）
- 每个模块的设计理由（为什么这样写）
- 使用建议（何时调整什么参数）
- 迭代测试方法（如何判断效果、如何微调）
输出格式
【需求理解】
场景 / 工具 / 期望输出 / 当前问题
【现有Prompt诊断】（如有）
问题分析
【优化后Prompt】
（完整可复制的Prompt）
【设计说明】
每个部分的优化逻辑
【变体与进阶】
3个变体：精简版/增强版/进阶技巧版
【测试建议】
如何验证效果、常见失败与调整
质量检查清单
- [ ] 是否包含角色/任务/上下文/要求四要素
- [ ] 输出格式是否明确（AI不会猜）
- [ ] 是否有示例（复杂任务必备）
- [ ] 是否单任务聚焦（避免多任务混杂）
- [ ] 是否包含禁止事项（规避常见错误）
- [ ] 是否可复用（参数化设计）
- [ ] 是否符合目标AI工具的特性
注意事项
- 不同AI工具Prompt差异大（绘图类重描述，代码类重约束）
- 提示词不是越复杂越好，保持简洁有效
- 提示词可能被工具过滤，避免注入攻击类写法
- 参考 references/prompt-patterns.md 中的模式库
