Prompt Engineering Workflow

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name: prompt-engineering-workflow
description: 当需要为一项重复性或结构化的任务，设计一个可复用、高质量的人工智能提示时
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# prompt-engineering-workflow

## When to Use

当需要为一项重复性或结构化的任务，设计一个可复用、高质量的人工智能提示时description

## Core Logic

# 执行步骤

1.  **识别任务**：分析你的工作流程，找出一个重复性高、有明确输入输出格式或需要特定处理逻辑的任务（例如：总结会议记录、草拟邮件、生成报告大纲）。
   - **判断标准**：任务描述清晰，能明确说出输入是什么（如原始会议录音/文字稿），期望输出是什么（如包含要点、行动项、待决议题的总结）。
   - **常见误区**：选择过于模糊或创意性极强的任务（如“写一部小说”），导致提示难以结构化。

2.  **结构化提示**：按照“系统-上下文-说明-约束-输出”的框架，为步骤1识别的任务编写初始提示。
   - **判断标准**：提示文本包含了以下五个部分：
     - **系统**：定义AI的角色（如“你是一位专业的会议纪要助理”）。
     - **上下文**：提供必要的背景信息（如“这是一次关于Q2产品规划的团队周会讨论”）。
     - **说明**：清晰描述需要AI执行的具体操作（如“请阅读以下会议文字稿，并提取核心内容”）。
     - **约束**：设定输出的格式、风格、长度等限制（如“使用中文，以要点列表形式输出，不超过300字”）。
     - **输出**：明确指定最终产物的形式（如“输出一份包含‘会议要点’、‘行动项（负责人+截止时间）’、‘待决议题’三部分的总结”）。
   - **常见误区**：遗漏关键部分（如缺少“系统”角色定义导致AI立场不明），或各部分描述混杂不清。

3.  **测试与迭代**：将步骤2编写的提示输入AI工具（如ChatGPT、Claude），使用一个实际或模拟的任务输入，观察输出结果。
   - **判断标准**：AI的输出基本符合预期格式与内容要求。
   - **IF** 输出完全符合预期 → 进入步骤4。
   - **ELSE** 输出存在偏差（如格式错误、遗漏要点、风格不符）→ 返回步骤2，根据偏差调整提示中相应部分的描述（例如，在“约束”中更严格地规定格式，或在“说明”中更详细地列出需要提取的信息点），然后重新执行本步骤。

4.  **归档入库**：将经过步骤3测试成功的最终版提示，复制保存到一个专门用于存储提示的文档或笔记系统中（如Notion、Obsidian的特定页面）。
   - **判断标准**：提示被保存在一个易于查找、命名的位置（建议命名包含任务类型，如“会议纪要总结提示-项目周会”）。
   - **常见误区**：将成功提示随意记录，没有统一归档，导致日后难以复用。

# 输出格式要求
输出应为最终优化后的、可复用的完整提示文本。格式应严格遵循“系统”、“上下文”、“说明”、“约束”、“输出”的结构，各部分标题明确，内容清晰。

## Metadata

| 属性 | 值 |
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| 领域 | 人工智能应用 |
| 类型 | procedural (procedural) |
| 置信度 | 90% |
| 前置条件 | 已明确需要AI协助的具体任务目标 |
| 来源 | 人工智能入门指南：总结与行动指南 |