AI 提问标准模板

1. 🎯 目标/意图 (Goal/Intent):

- *(清晰说明你希望 AI 做什么。使用动词开头。例如：解释、生成、总结、对比、翻译、编写代码、提供建议、扮演角色等)*
- 示例:
    - 解释 量子纠缠的基本概念。
    - 生成 5个关于可持续时尚的社交媒体帖子文案。
    - 总结 以下文章的主要论点。
    - 对比 Python 和 Java 在 Web 开发中的优缺点。
    - 编写一个 Python 函数 来检查一个单词是否是回文。

2. 📖 背景信息/上下文 (Context):

- *(提供 AI 理解问题所需的背景知识。这可能包括：)*
    - 主题/领域: (例如：市场营销、软件工程、历史、生物学)
    - 相关情况/场景: (例如：我正在为一个初创公司写商业计划书；我正在学习...)
    - 关键信息/数据: (例如：附上需要总结的文本、代码片段、错误信息、相关数据点)
    - 目标受众 (如果适用): (例如：面向初学者、面向专家、面向儿童)
- 示例:
    - 主题: 编程基础。目标受众: 完全没有编程经验的初学者。
    - 场景: 我正在调试一个 Python 脚本，它在处理大型文件时失败了。错误信息: MemoryError。相关代码片段: [粘贴代码]。
    - 背景: 这是一份关于 [某个主题] 的研究报告草稿，我需要让它更具说服力。

3. ❓ 具体问题/核心任务 (Specific Question/Core Task):

- *(这是你真正要问的问题或要求 AI 完成的核心任务。确保具体、明确。)*
- 示例:
    - 请用一个简单的比喻来解释量子纠缠。
    - 为 Instagram 平台生成帖子，每条包含一个吸引人的图片描述和一个相关的话题标签 (#)。
    - 请将 [粘贴文本] 总结成不超过 150 字的摘要。
    - 请用表格形式列出 Python 和 Java 在 Web 后端开发中的主要区别，侧重于性能、社区支持和学习曲线。
    - 该函数需要接收一个字符串作为输入，返回 True (如果是回文) 或 False (如果不是)。

4. 🎨 期望的输出格式/风格 (Desired Output Format/Style):

- *(告诉 AI 你希望答案呈现的样子。)*
    - 格式: (例如：项目符号列表、编号列表、段落、表格、JSON、Markdown、代码块)
    - 语气/风格: (例如：正式、非正式、幽默、专业、简洁、详细、富有同情心、批判性)
    - 长度: (例如：一句话、一个段落、大约 500 字、尽可能简洁)
    - 语言: (例如：中文、英文、西班牙文)
- 示例:
    - 格式: 项目符号列表。语气: 简单易懂。
    - 格式: 5个独立的段落，每段对应一个帖子。语气: 活泼、吸引人。
    - 格式: 一个段落。长度: 不超过 150 字。
    - 格式: Markdown 表格。
    - 格式: Python 代码块，包含必要的注释。

5. ⚠️ (可选) 限制/约束条件 (Optional Constraints/Boundaries):

- *(明确指出 AI 应该避免什么或必须包含什么。)*
    - 避免: (例如：避免使用专业术语、避免涉及特定话题、不要包含个人观点)
    - 必须包含: (例如：必须引用数据来源、必须包含特定关键词、必须考虑成本因素)
    - 视角/侧重点: (例如：从用户的角度分析、侧重于安全性、重点讨论长期影响)
- 示例:
    - 避免: 使用过于复杂的物理学概念。
    - 必须包含: 每个帖子都要提到“可持续”或“环保”。
    - 限制: 只关注文章中明确提到的观点，不要添加外部信息。
    - 侧重点: 性能和易用性。
    - 避免: 使用外部库。

6. 🎭 (可选) 角色设定 (Optional Role Setting):

- *(让 AI 扮演一个特定角色来回答问题。)*
- 示例:
    - 扮演 一位经验丰富的科学记者...
    - 假设你 是一位资深的市场营销顾问...
    - 以一位 耐心的编程导师的身份...

7. ✨ (可选) 补充说明/强调重点 (Optional Notes/Emphasis):

- *(任何其他有助于 AI 更好理解你需求的信息。)*
- 示例:
    - 这是非常紧急的。
    - 请确保答案具有创新性。
    - 最重要的部分是 [某个方面]。

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如何使用此模板:

1. 复制模板: 将上面的结构复制下来。
2. 按需填写: 根据你的具体问题，填写各个部分。不是所有部分每次都必须填写，选择最相关的部分即可。
3. 组合成提示: 将填写好的内容组合成一个连贯的段落或分点列表，作为你的最终提示（Prompt）输入给 AI。
4. 迭代优化: 如果第一次的结果不理想，回顾你的提示，看看哪些部分可以更清晰、更具体，然后修改并再次提问。

示例应用 (结合模板):

      `## AI Prompt ##

1. 目标/意图: 编写 Python 代码

2. 背景信息/上下文: 我正在学习 Python 基础，需要一个简单的脚本来处理文本文件。目标是计算一个文本文件中特定单词出现的次数。

3. 具体问题/核心任务: 请编写一个 Python 函数，该函数接收两个参数：文件路径 (filepath) 和要查找的单词 (word)。函数应读取指定路径的文件，计算文件中 `word` 出现的总次数（不区分大小写），并返回这个计数。

4. 期望的输出格式/风格:
   *   格式: Python 代码块。
   *   风格: 代码清晰，包含必要的注释解释关键步骤。

5. (可选) 限制/约束条件:
   *   避免: 使用 pandas 或其他外部数据处理库，只使用 Python 内建功能。
   *   必须包含: 处理文件不存在的异常情况。

7. (可选) 补充说明/强调重点: 请确保单词匹配时不区分大小写。`

使用这个模板可以帮助你更有条理地思考，从而向 AI 提出更精确、更有效的请求。
