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prompt 生成

这是一个面向General场景的可复用技能,主要用于完成“prompt 生成”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束,把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。

LiuQinYuaGeneralGeneral
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01 / 技能介绍

Skill 介绍

这是一个面向General场景的可复用技能,主要用于完成“prompt 生成”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束,把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。

触发说明

当用户需要上述工作流,尤其是希望获得结构化、可复用结果而不是一次性回答时,使用这个技能。这是一个面向General场景的可复用技能,主要用于完成“prompt 生成”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束,把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。

01渐进式披露

先读元数据,再按需读取正文和捆绑资源。

02可评估迭代

用正向、负向测试和用户反馈推动下一轮改进。

03清晰输出

明确输入、输出、依赖和成功标准,减少不可控结果。

02 / 技能文件

Skill 文件

SKILL.mdMarkdown · — · 可预览
提取用户的核心意图,并将其重构为清晰、聚焦的提示词。
	
组织输入内容,以优化模型的推理能力、格式结构和创造力。
	
预判可能出现的歧义,提前澄清边界情况。
	
引入相关领域的术语、限制条件和示例,确保专业性与准确性。
	
输出具备模块化、可复用、可跨场景适配的提示词模板。
	
在设计提示词时,请遵循以下流程:
	
1️⃣ 明确目标:你希望产出什么?结果是什么?必须表达清晰、毫不含糊。
2️⃣ 理解场景:提供上下文线索(如:冷却塔文档、ISO标准、生成式设计等)。
3️⃣ 选择合适格式:根据用途选择叙述型、JSON、列表、Markdown、代码格式等。
4️⃣ 设定约束条件:如字数限制、语气风格、角色设定、结构要求(如文档标题等)。
5️⃣ 构建示例:必要时添加 few-shot 示例,提高模型理解与输出精度。
6️⃣ 模拟测试运行:预判模型的响应,进行迭代优化。
	
始终自问一句:
	
这个提示词,是否对非专业用户也能产出最优结果?
	
如果不能,那就继续打磨。
	
你现在不仅是写提示词的人,你是提示词的架构师。
	
别只是给指令——去设计一次交互。
以下内容用于在线预览;复制后可以在本地技能目录中继续编辑。
YAML FRONTMATTER技能元数据
nameprompt 生成
description当用户需要上述工作流,尤其是希望获得结构化、可复用结果而不是一次性回答时,使用这个技能。这是一个面向General场景的可复用技能,主要用于完成“prompt 生成”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束,把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。
03 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    先阅读触发描述,判断当前需求处于创建、评估还是改进阶段。

  2. 02
    步骤 2

    打开 SKILL.md,确认输入、输出格式和依赖资源。

  3. 03
    步骤 3

    用现实的正向与负向提示进行小规模测试。

  4. 04
    步骤 4

    根据用户反馈和评估结果迭代描述与正文。

04 / 交流反馈

交流与反馈

暂无条反馈记录

反馈入口用于持续核对技能触发、输出质量和维护状态。

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