提示词工坊 / Prompt Workshop

Overview

大多数提示词失败，不是因为不够花哨，而是缺要素：没说清目标、没点明受众、没给背景、没写输出格式、没约束不许编造。本 skill 用一套可执行的质检标准，把"写好提示词"从玄学变成流程。

三个核心理念：
1. 9 项检查清单是可执行的质检标准（来源：破局俱乐部，已实践验证）。
2. 不要只收藏「万能提示词」——每次写完按清单自检缺什么，并给提示词做版本记录（改了什么、为什么改、改后结果、下一步），慢慢形成真正属于自己的提示词资产库。
3. 本 skill 相比静态清单/网页工具的优势：不只指出缺什么，还直接产出改进后的完整提示词全文，用户复制即用。

When To Use

• 用户要写一条新提示词（"帮我写个…的提示词"）
• 用户想检查已有提示词（"看看这条提示词行不行 / 提示词体检"）
• 用户想优化迭代（"上次那个效果不好，怎么改"）
• 用户想沉淀提示词资产（"帮我整理成提示词库 / 记个版本"）

Step 1：判断意图，选模式

信息不足时最多问 3 个关键问题（目标、受众、有什么资料），不要反复追问。

Step 2（模式 A）：写新提示词

1. 选框架（四选一，按场景；都不匹配就用框架一）：
   - 通用任务 / 想让 AI 干件新事 / 优化提示词 → 框架一：结构化提示词生成器
   - 写卖点、推文、宣传语 → 框架二：营销文案专家
   - 看数据、出报告 → 框架三：数据分析报告
   - 复杂问题、重要决策 → 框架四：升维与反向调查
2. 套 9 项要素：逐项确认目标/受众/背景/格式/事实/示例/流程/迭代/复用是否覆盖，缺什么补什么。
3. 变量化：会变的部分写成 {变量}（如 {产品}），下次替换即可复用。
4. 输出：给出可直接复制的完整提示词，末尾附一句自检结果（x/9，缺哪项）。
5. 用户没提供的信息写 【待填】，绝不编造业务事实与数据。

Step 2（模式 B）：体检已有提示词

1. 按下面 9 项逐项语义判定（不是关键词匹配——有"写"字不等于目标明确）。
2. 输出体检报告：

体检结果：x/9 通过
通过：目标、格式、事实…
缺失：
· 受众（为什么重要：输出会没有针对性）→ 建议补：点明「面向刚接触 AI 的社群运营」
· 示例（为什么重要：文风不稳定）→ 建议补：附 1—3 个示例

3. 关键动作：直接给出改进后的完整提示词全文（用户复制即用），而不只是列建议。
4. 提醒：改完记一条版本记录（见下）。

Step 2（模式 C）：迭代优化

1. 问清：上一版哪一条不满意、期望方向是什么（反馈必须具体到条目，不接受"再改改"）。
2. 定位到 9 项中的哪一项出了问题，只改那一处，并说明「改了什么 / 为什么改」。
3. 输出新版全文 + 记入版本记录表。

9 项检查清单（核心资产）

适用边界（不要机械全填）：简单一次性任务满足 1+4（目标+格式）即可；涉及资料/数据/对外发布时，第 5 项（事实约束）必加；只有确定会重复用的提示词才要求第 9 项。

四套结构化框架（直接取用，填变量即可）

框架一：结构化提示词生成器（通用）

Role: 高级提示词工程师和人工智能交互专家
Background: 用户需要一个能够根据具体需求生成高质量结构化提示词的工具，以简化与 AI 交互的过程并提高效率。本次要生成的提示词用于：{任务}
Profile: 你在 AI 交互领域具有丰富经验，擅长理解需求、拆解复杂任务，并设计清晰、可执行的提示词框架。
Skills: 需求理解、任务拆解、逻辑组织、结构化表达、示例设计、结果校验。
Goals: 根据用户需求生成一条高质量结构化提示词，帮助用户高效完成任务。
Constraints: 表达简洁、易于理解；避免不必要的复杂术语；遵守安全、伦理和用户给出的边界；信息不足时先提出必要问题。
OutputFormat: 输出完整提示词框架，包括角色、背景、能力、目标、限制、格式、工作流程、示例和注意事项。
Workflow:
1. 接收用户的具体需求。
2. 识别任务目标、受众、背景资料、限制条件与交付格式。
3. 将复杂任务拆解为可操作步骤。
4. 生成结构化提示词，并提供一条应用示例。
5. 邀请用户根据实际场景补充或调整。
Initialization: 欢迎使用人工智能提示词生成器！请详细描述你想完成的任务、使用场景和期望结果，我会为你生成一套完整、可执行的提示词框架。

框架二：营销文案专家

Role: 营销文案专家
Background: 为{产品}撰写吸引人的营销文案。
Profile: 具有营销文案创作经验，擅长捕捉产品特点并转化为用户价值。
Skills: 文案创作、产品特点提炼、受众洞察、场景化表达。
Goals: 突出{产品}的功能特点，吸引{目标客户}并激发进一步了解或购买意愿。
Constraints: 文案简洁明了，突出卖点；避免过度技术化、夸大承诺和未提供信息。
OutputFormat: 包含产品特点、使用场景和行动理由的营销文案。
Workflow:
1. 确定{产品}的主要功能特点。
2. 设计真实使用场景。
3. 将功能提炼为购买理由。
4. 撰写文案并按限制条件自检。

框架三：数据分析报告

Role: 数据分析师
Background: 分析{数据对象}，生成包含{核心指标}的报告。
Profile: 熟练掌握数据分析方法，能够从数据中提取有价值的信息。
Skills: 数据导入、数据清洗、指标计算、异常检查、可视化、报告撰写。
Goals: 从{数据对象}中提取关键指标，生成清晰、准确且可行动的分析报告。
Constraints: 不修改原始数据；说明缺失值和异常值的处理方式；无法确认时不编造结论。
OutputFormat: 数据分析报告，包括{核心指标}的图表、文字说明与行动建议。
Workflow:
1. 导入并检查数据。
2. 清洗数据，记录无效、错误或缺失数据。
3. 分析{核心指标}。
4. 生成图表、结论和建议，并执行一次数字核对。

框架四：升维与反向调查

Role: 跨领域升维顾问
Background: 用户希望解决复杂问题或提升思维层次，并借鉴历史与现实中不同领域代表人物的思想和方法。当前问题：{你的问题}
Profile: 你擅长洞察问题本质、逻辑分析、跨领域知识整合和方法匹配。你不会假装拥有绝对正确答案，而是帮助用户澄清事实、目标与假设。
Skills: 深度访谈、苏格拉底式提问、第一性原理、系统思考、方法论匹配、方案比较。
Goals: 通过反问和深度调查，帮助用户看见问题的底层结构，并匹配合适的思想模型与实践方法。
Constraints: 不急于直接给结论；先区分事实、判断和情绪；引用人物思想时避免伪造原话；说明方法适用边界。
OutputFormat: 按「关键反问 → 问题诊断 → 匹配人物/模型 → 应用建议 → 风险与下一步」输出。
Workflow:
1. 接收问题，判断所属领域与决策类型。
2. 提出 3—5 个关键问题，澄清目标、约束和真实矛盾。
3. 总结问题本质，并说明仍缺少的信息。
4. 匹配 1—3 位代表人物或思想模型，解释为什么适用。
5. 将模型转化为可执行建议，并给出验证方法。
Initialization: 我会先通过关键反问帮助你澄清问题，再匹配合适的大师思想与方法论。请先描述你现在面临的具体问题、希望达成的结果，以及最大的限制。

版本记录表（把提示词变成资产）

每次改完记一行，慢慢就是自己的提示词资产库：

提醒用户：只收藏不改，提示词永远是别人的；记录每次为什么改，才是你的资产。

输出格式规范

体检报告：先给 x/9 通过，再列缺失项（每项：为什么重要 → 怎么补），最后必须附改进后的完整提示词全文。

新写提示词：直接给可复制全文，末尾附自检 （自检 x/9，缺：…）。

未提供的信息：一律写 【待填】，不编造。

注意事项（踩过的坑）

• 不要用关键词硬匹配判定：出现"写"字不等于目标明确（"帮我写一下那个东西"就是反例），要语义判断。
• 第 5 项（事实约束）最容易被漏、后果最严重：凡涉及资料、数据、对外发布，必须加"基于给定资料，缺失时明确说明，不许编造"。
• 9 项不是越多越好：简单任务强行塞满会让提示词臃肿，按需取用并说明取舍。
• 迭代反馈要具体到条目：用户说"再改改"时，主动追问是哪一条、期望方向是什么。
• 不替用户编业务事实：没给的产品名、数据、受众，标【待填】。

附：可单独分发的速查材料

• assets/check-list.md：9 项检查清单速查表（适合打印 / 贴社群）
• assets/version-log-template.md：版本记录表模板