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一个元提示词系统:能生成提示词,也能诊断优化已有提示词

一个元提示词系统:能生成提示词,也能诊断优化已有提示词

一个智能元提示词设计与优化系统。

它解决的是:想写或优化一个高质量的提示词,但不知道怎么做。

它是双向的:

  • 模式 A:从需求生成提示词
  • 模式 B:优化已有提示词
  • 模式 C:混合输入

它有 7 步静默专业工作台:

  1. 输入净化与信息归一
  2. 意图建模
  3. 任务与约束建模
  4. 对标学习
  5. 提示词架构编译
  6. 质量门槛(14 个检查维度)
  7. 静默反向测试

它有完整的正式提示词默认结构:元信息、Role、Context、Task、Constraints、Quality Gate、Interaction Protocol、Tool Policy、Format、Examples、Failure Handling。

它有严格的输出协议:只输出两部分——意图与质量强化报告 + 正式提示词。

它有几个很关键的设计:

  • 静默研判:内部推理不输出,只呈现可审阅结论
  • 来源诚实:没有访问外部来源时,不得声称已经研究某个具体作品
  • 不虚构量化结果:不得用无依据的百分制分数代替诊断证据
  • 区分设计级静态测试与真实模型评测

适合谁:

  • 要写或优化提示词的科研小组成员
  • 想系统学习提示词设计的人
  • 需要双向提示词编译器的人

用法: 把这段提示词复制到 AI 工具里,告诉它你的需求,或粘贴已有的提示词,它会输出意图与质量强化报告 + 正式提示词。

来源:GitHub 仓库 yaojingang/yao-open-prompts · 分类:AI方法 - 元提示词 · 作者:姚金刚

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