一、通用高效结构
角色设定
“假设你是 [领域专家/角色]，请以 [风格/语气] 回答以下问题：[问题]”
示例：
“假设你是资深营养师，请用通俗易懂的语言解释生酮饮食的利弊。”背景信息 + 明确需求
“我的背景是 [相关背景]，我需要解决 [具体问题]，请给出 [步骤/建议/方案]。”
示例：
“我是刚入门的新手程序员，需要学习 Python 数据分析，请推荐学习路径和资源。”分步思考
“逐步分析 [问题]，列出关键因素并给出最终结论。”
示例：
“逐步分析‘是否应该辞职考研’，列出风险和收益。”
二、场景化提示词
学习/知识获取
解释复杂概念：
“用比喻/生活中的例子解释 [专业术语] 的核心原理。”对比分析：
“比较 [A] 和 [B] 在 [应用场景] 中的优缺点。”分步指导：
“请以新手能理解的方式，分步骤教我做 [任务]。”
工作/效率
生成模板：
“请生成一份 [简历/商业计划书/会议纪要] 模板，需包含 [具体要求]。”数据整理：
“将以下信息整理为表格，按 [分类维度] 排序：[数据]。”邮件优化：
“将这段文字改写成正式商务邮件，重点突出 [关键信息]：[原文]。”
创意生成
头脑风暴：
“围绕 [主题] 列出 10 个创意 [产品名称/活动方案/故事情节]。”故事创作：
“以 [风格] 写一个关于 [主题] 的故事，主角是 [人设]，包含 [关键转折]。”命名建议：
“为 [产品类型] 取 5 个中文名，要求简洁且有科技感。”
技术问题
调试帮助：
“为什么我的代码报错：[代码片段]，可能的原因和解决方案是什么？”代码优化：
“优化这段代码以提高效率：[代码]，解释修改思路。”技术对比：
“在 [场景] 下，[技术 A] 和 [技术 B] 的性能差异有哪些？”
日常建议
决策支持：
“帮我分析 [选项 A/B/C] 的优缺点，考虑因素包括 [预算/时间/风险]。”个性化推荐：
“推荐适合 [人群/需求] 的 [书籍/电影/工具]，并说明理由。”
三、进阶技巧
限制条件：
“请用 300 字以内总结 [主题]，避免专业术语。”追问细化：
“关于 [某点]，能否进一步展开说明？”反向验证：
“如果 [假设条件不成立]，你的结论会如何变化？”
四、注意事项
具体化：避免模糊问题（如“怎么赚钱？”），改为“如何通过自媒体在 3 个月内实现月入 1 万？”
分段提问：复杂问题拆解为多个子问题逐步解决。
修正方向：若回答偏离预期，用“请更侧重 [某方面]”调整。
贡献者
SamuelNOTCuriousMeow