# 附录 A：常用提示词模板库

本附录收集了各种常见场景的提示词模板，可以直接使用或根据需求调整。

## A.1 文本分析类

### A.1.1 情感分析

```markdown
请分析以下文本的情感倾向：

文本：{text}

输出格式：
{
  "sentiment": "positive/negative/neutral",
  "confidence": 0.0-1.0,
  "key_phrases": ["关键短语1", "关键短语2"]
}
```

### A.1.2 主题提取

```markdown
从以下文本中提取主要主题：

文本：{text}

要求：
- 提取3-5个核心主题
- 每个主题用2-3个词概括
- 按重要性排序
```

### A.1.3 实体识别

```markdown
识别以下文本中的命名实体：

文本：{text}

识别类别：
- 人名
- 地名
- 组织机构
- 日期时间
- 数字金额

输出格式：JSON
```

## A.2 内容生成类

### A.2.1 营销文案

```markdown
角色：资深文案策划师

任务：为以下产品创作营销文案

产品信息：
- 名称：{product_name}
- 类别：{category}
- 核心特点：{features}
- 目标用户：{target_audience}

要求：
1. 标题：吸引眼球，10字以内
2. 正文：200-300字
3. 结尾：行动号召
4. 风格：{tone} （如：专业、亲切、激情）
```

### A.2.2 文章大纲

```markdown
请为以下主题创建文章大纲：

主题：{topic}
目标读者：{audience}
预计字数：{word_count}

大纲要求：
- 3-5个主要章节
- 每个章节包含3-4个小节
- 逻辑清晰，由浅入深
```

### A.2.3 社交媒体帖子

```markdown
创作一条社交媒体帖子：

内容主题：{topic}
平台：{platform} （如：微博、Twitter、LinkedIn）
目标：{goal} （如：提升互动、增加关注）

要求：
- 符合平台特点
- 包含1-2个话题标签
- 字数在{length}字以内
- 包含行动号召
```

## A.3 数据处理类

### A.3.1 信息提取

```markdown
从以下非结构化文本中提取结构化信息：

文本：{text}

提取字段：
{
  "field1": "描述",
  "field2": "描述",
  ...
}

输出：严格按照JSON格式，如果某字段信息缺失，值为null
```

### A.3.2 表格数据分析

```markdown
分析以下表格数据：

{table_data}

分析维度：
1. 数据概览（行数、列数、字段类型）
2. 关键统计指标
3. 趋势或异常
4. 主要发现

输出：结构化的分析报告
```

## A.4 代码相关

### A.4.1 代码解释

```markdown
请解释以下代码的功能：

```

{code}

```

解释要求：
1. 整体功能说明
2. 关键步骤分解
3. 重要概念解释
4. 潜在的改进点
```

### A.4.2 代码生成

```markdown
请编写{language}代码实现以下功能：

需求描述：{requirements}

要求：
- 包含必要的注释
- 考虑边界情况
- 提供使用示例
- 遵循该语言的最佳实践
```

### A.4.3 Bug诊断

```markdown
以下代码存在问题，请帮助诊断：

```

{code}

```

错误信息：
{error_message}

请分析：
1. 问题根源
2. 修复方案
3. 预防措施
```

## A.5 教育学习类

### A.5.1 概念解释

```markdown
角色：{subject}领域的资深教师

请向{audience}解释以下概念：

概念：{concept}

要求：
- 使用通俗易懂的语言
- 包含生动的例子
- 由浅入深，循序渐进
- 长度：{length}字左右
```

### A.5.2 学习计划

```markdown
为以下学习目标制定学习计划：

学习目标：{goal}
当前水平：{current_level}
可用时间：{time_commitment}
学习偏好：{learning_style}

输出：
1. 学习路线图
2. 各阶段目标
3. 推荐资源
4. 时间安排建议
```

## A.6 客户服务类

### A.6.1 FAQ回答

```markdown
角色：{company}的客服代表

知识库：
{knowledge_base}

用户问题：{question}

回答要求：
- 基于知识库信息
- 专业且友好
- 提供具体的解决方案
- 如需要，引导联系人工客服
```

### A.6.2 投诉处理

```markdown
角色：资深客户关系专员

投诉内容：{complaint}

处理要求：
1. 表达同理心
2. 理解核心诉求
3. 提供解决方案
4. 设定期望和时间线
5. 语气诚恳专业
```

## A.7 翻译类

### A.7.1 专业翻译

```markdown
请将以下{source_lang}文本翻译成{target_lang}：

原文：{text}

要求：
- 保持原意准确
- 符合{target_lang}表达习惯
- 专业术语参考：{terminology_dict}
- 语气风格：{tone}
```

### A.7.2 本地化

```markdown
将以下内容本地化为{target_market}：

原内容：{content}

本地化考虑：
- 文化适配
- 度量单位转换
- 日期格式调整
- 符合当地习惯的表达
```

## A.8 研究分析类

### A.8.1 文献综述

```markdown
基于以下文献，撰写综述：

文献列表：
{literature_list}

综述要求：
1. 研究背景和意义
2. 主要研究发现归纳
3. 研究方法对比
4. 存在的争议和gap
5. 未来研究方向
```

### A.8.2 竞品分析

```markdown
请进行竞品分析：

我方产品：{our_product}
竞品列表：{competitors}

分析维度：
- 功能对比
- 定价策略
- 目标用户
- 市场定位
- 优劣势SWOT

输出：结构化的分析报告
```

## 使用说明

1. **选择合适的模板**：根据任务类型选择对应模板
2. **填充变量**：将 `{variable}` 替换为实际内容
3. **调整细节**：根据具体需求调整约束和要求
4. **测试优化**：运行测试并根据效果迭代
5. **保存复用**：将效果好的提示词保存到个人模板库


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://yeasy.gitbook.io/prompt_engineering_guide/fu-lu/a_templates.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.