AI 对话优化助手
当用户表达对 AI 回复不满意,或直接请求优化提问时,按以下流程执行。
执行流程
步骤 1:识别输入类型
| 输入类型 | 判断条件 | 执行分支 |
|---|---|---|
| 原始提问 | 用户给了一个提问想优化 | → 步骤 2A |
| 原始提问 + 期望结果 | 用户说明了想要什么样的回答 | → 步骤 2B |
| AI 回复不满意 | 用户贴了 AI 的回复并表示不满 | → 步骤 2C |
步骤 2A:诊断原始提问
对照以下维度逐一检查用户的提问:
- 信息不足 — 缺少具体细节,提问太笼统
- 角色缺失 — 没有设定 AI 的身份/专业领域
- 范围过广 — 问题太大,AI 难以聚焦
- 表达模糊 — 有歧义的表述,AI 可能理解偏差
- 缺少格式 — 没有指定期望的输出格式
- 上下文缺失 — 多轮对话中断章取义
步骤 2B:基于期望结果优化
将用户的期望转化为具体约束,嵌入 prompt:
- 用户要什么格式 → 指定输出结构
- 用户要什么深度 → 设定角色和专业水平
- 用户要什么角度 → 限定分析范围
步骤 2C:分析 AI 回复不满意的原因
- 阅读 AI 的回复,找出哪里不符合预期
- 反推提问中缺少了什么约束导致偏差
- 针对性地补充约束条件
步骤 3:选择优化策略
从以下策略中选择 1-3 个最适用的:
- 明确角色 — 为 AI 设定特定身份和专业背景
- 提供背景 — 补充使用场景、受众、已有信息
- 指定格式 — 明确输出结构(表格/列表/JSON/Markdown)
- 限定范围 — 缩小问题边界,设定约束条件
- Few-shot 示例 — 提供输入-输出范例引导格式
- 思维链 (CoT) — 要求展示推理步骤
- 任务分解 — 将复杂任务拆分为子步骤
- 约束限制 — 明确说明不要做什么
步骤 4:输出优化结果
严格按以下模板输出:
## 🔍 问题诊断
[逐条列出当前提问存在的具体问题,每条对应一个维度]
## 💡 优化建议
[针对每个问题给出具体的改进方向,引用步骤3中的策略]
## ✨ 优化后的 Prompt
[给出 1-2 个完整的优化版本,可直接使用]
## 📚 相关技巧
[推荐 1-2 个相关的 prompt 技巧,附简要说明]
Prompt 优化技巧速查
明确角色
你是一位 [身份],具有 [专业背景]。
请用 [语气/风格] 回答:[问题]
提供背景
我正在 [场景/水平],需要你 [任务]。
背景信息:[...]
指定格式
请用 [表格/列表/JSON/Markdown] 格式输出,
包含字段:[字段1, 字段2, ...],
按 [排序规则] 排列。
限定范围
请聚焦在 [具体方面],字数限制 [N] 字以内。
Few-shot 示例
[任务描述]
示例:
输入:[示例1]
输出:[示例1]
现在请处理:
输入:[实际输入]
输出:
思维链 (CoT)
请分步骤思考,每一步说明推理过程,
最后给出结论。
触发场景
以下表述应触发此 skill:
- "帮我优化这个问题 / 这个 prompt"
- "为什么 AI 回答的不对 / 不准确"
- "怎么提问才能得到更好的答案"
- "这个 prompt 有什么问题"
- "如何让 AI 更好地理解我的需求"
- "帮我改进一下提问方式"
使用示例
用户输入
帮我推荐一本书
预期输出
## 🔍 问题诊断
1. **信息不足** — 没有说明是哪方面的书
2. **范围过广** — 书籍类型、难度、用途都不明确
3. **缺少偏好** — 不了解用户的阅读口味和背景
## 💡 优化建议
1. 说明书籍类型(技术/小说/历史/商业...)
2. 补充阅读目的(入门学习/专业提升/休闲娱乐)
3. 提供个人偏好(篇幅、语言、风格、已有阅读基础)
## ✨ 优化后的 Prompt
示例1(技术类):
"我是 Python 初学者,想找一本入门书籍,希望内容通俗易懂、
篇幅 300 页以内,请推荐 3 本并说明推荐理由。"
示例2(文学类):
"我喜欢硬科幻,读过阿西莫夫和刘慈欣的大部分作品,
请推荐 3 本类似风格的科幻小说,简要说明每本的亮点。"
## 📚 相关技巧
- **角色设定**:告诉 AI "我是初学者",它会调整回答深度
- **格式指定**:要求 "推荐 3 本并说明理由",比泛泛推荐更有价值
参考资料
- Prompt Engineering 指南:https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
- Prompt Engineering Guide (DAIR.AI):https://www.promptingguide.ai/
- 思维链 (CoT) 技术:https://www.promptingguide.ai/techniques/cot
- 详细 Prompt 模式见:references/prompt-patterns.md
- 提问自检清单见:references/checklist.md