本文围绕“AI 学习 Prompt”整理一条可复用、可检查的 AI 工作流。先明确目标、受众、输入和验收标准，再用小样例迭代，最后人工核验事实、隐私、版权和格式。
不要把密钥、身份证件、客户资料或未授权素材直接放入提示词；涉及论文、商业材料和图片时，关键引用、数字和版权仍需人工确认。
一、任务简报
| 要素 | 建议写法 | 验收点 |
|---|---|---|
| 目标 | 最终要交付的结果 | 可观察、可量化 |
| 输入 | 资料、样例、范围与语言 | 来源清晰、已脱敏 |
| 约束 | 格式、长度、禁用项和边界 | 执行前确认 |
| 反馈 | 如何判断合格、如何修改 | 有检查表 |
二、四步执行
- 让模型复述目标并列出缺失信息。
- 用最小样例测试结构，记录错误和偏差。
- 补充示例、格式和自检要求，形成稳定模板。
- 人工复核事实、权限、隐私、成本和版权后再交付。
三、可复制模板
你是【角色】。请完成【目标】。已知资料：【输入】。限制条件：【约束】。请先列出理解、缺失信息和风险，再按【输出格式】给出结果。不要编造事实；不确定内容要标记，并说明需要人工核验的地方。写作和研究任务应附引用、字数、读者与语气要求；图像任务可增加主体、场景、风格、镜头、光线和负面约束；对话任务要明确边界、隐私和停止方式。
四、结果不稳定时的修正顺序
- 删掉无关背景，只保留当前步骤所需资料。
- 把大目标拆成可验收的小任务。
- 加入合格样例与反例，说明差异。
- 要求列出不确定项，不把猜测写成事实。
五、交付前检查
| 检查项 | 通过标准 |
|---|---|
| 准确性 | 关键事实、数字、引用和结论已核验 |
| 安全性 | 没有泄露隐私、密钥或未授权素材 |
| 可复用 | 模板能替换变量，版本记录清晰 |
| 可执行 | 读者知道输入、步骤、结果和回退方法 |
