如何写出完美的Prompt（提示词）？

其实上述这些场景职场人都不会陌生，本质是意图传递的失效，领导连给下属的指令都无法清晰界定，却期望能用好AI，甚至幻想AI能猜透自己的心思，这背后，恰恰指向了一个被忽视的职场底层能力：Prompt能力。而我个人认为Prompt能力本质一是有对问题清晰界定的能力，二是结构化的思维逻辑和表达能力。（延伸下，有个职场快速识人的小tips：在工作中，如果对方无法的用简洁易懂的语言表达核心要旨或需求，基本上你就可以认定这人的工作能力一般，无论Ta是你同事还是你领导）。

在大语言模型（LLM）深度渗透各行各业的今天，Prompt早已不再是简单的指令输入。很多人认为只要简单输入一条指令就能实现想要的“完美”结果，但往往就是这种看似“简单”背后却对人有着极高的系统化的Prompt构建能力（能清晰界定核心诉求+建立与AI能力匹配的沟通逻辑）。

很多人认为“Prompt=给AI的指令”，其实忽略了Prompt是一套人与AI的协作协议。它不仅要明确“做什么”，更要定义“为什么做”、“给谁做”“、怎么做”、“做到什么标准”，本质是将人的模糊需求转化为AI可理解、可执行的结构化任务。

从技术逻辑来看，Prompt的核心作用是：通过输入序列引导LLM调动预训练知识，聚焦特定任务场景，生成符合预期的输出。

LLM本身不具备职场经验也无法解读言外之意，领导对下属说做个出海方案，可能隐含此前老板有提到过的他比较关注东南亚市场的潜台词，但AI只会按字面意思生成泛化内容。所以Prompt的核心价值在于消除信息差（既消除人类需求与AI理解之间的信息差，也消除任务目标与执行标准之间的信息差。）

不少人认为，Prompt需要包含行业标准、专业术语、复杂标签才能体现专业性。比如，要求AI“以 ISO 8402术语体系分析制造执行系统，遵循ISA-95标准”，但实际结果往往是AI输出晦涩难懂的理论条文，完全脱离实际使用场景。

真相：Prompt的专业性不在于复杂程度，而在于精准匹配。现在的LLM（如 Claude 4、GPT-4）已具备强大的自然语言理解能力，无需XML标签、专业术语堆砌，用清晰的标题、分段、引导语，就能实现同样甚至更优的效果。真正专业的Prompt，是让AI输出的内容贴合使用场景，而不是让Prompt本身显得讳莫如深。

用户认为让AI写一篇推广文案、让AI做一份数据分析就足够明确，但却忽略了目标受众是谁、核心卖点是什么、输出格式有要求吗等关键信息。

真相：LLM没有所谓的行业常识，也没有默认的设定。比如，一份方案可能是给CEO看的战略版，也可能是给销售用的落地版；一篇推文可能面向技术决策者，也可能面向一线操作人员......这些隐性需求如果不明确，AI只能盲猜，输出的结果自然也无法达到你的心理预期。

很多人期望一次输入就能得到完美结果，一旦输出不符合预期就会认定是AI不行，也不愿花时间优化Prompt。实际上，Prompt的优化过程，本质是需求逐步清晰化的过程，不仅是让AI更懂你，也是让你自己更明确核心诉求。

真相：在一些工作场景，例如客户方案、行业报告，本身就需要反复打磨，AI只是你加速打磨的工具。比如，你在用AI撰写ERP方案的时候，第一次Prompt 仅得到通用框架，随后补充了“目标客户是食品加工企业，重点包含批次追溯模块”后，贴合度有了提升，再加入“引用3个客户案例数据”，方案说服力又进一步增强了。

Prompt能力的底层逻辑：结构化思维+精准表达。

Prompt能力的本质是要求使用者具备：

• 需求拆解能力：将模糊的目标拆解为具体、可执行的子任务；
  

• 结构化表达能力：用清晰的逻辑组织信息，让AI快速抓取核心；
  

• 场景共情能力：站在使用场景和受众角度，定义输出的标准与风格；
  

• 迭代优化能力：通过测试反馈持续调整指令，逼近最优结果。
  

这也解释了开头场景中说的为什么连给下属指令都讲不清的领导，是很难用好AI的，因为Prompt的质量，终究取决于使用者的思维深度与表达精度。

Prompt的首要任务是明确“你是谁、为谁做、在什么场景做、要达成什么目标”，缺一不可：

• 角色：
  明确输入的角色（比如，你是一家HR SaaS的市场营销），决定你的立场；

• 受众对齐：明确输出的接收者（比如，制造业HRD、互联网产品经理、政府决策者），决定内容的专业深度与语言风格；
  

• 场景对齐：明确使用场景（比如，客户选型演示、内部复盘会议、行业社群推广），决定内容的侧重点与呈现形式；

• 目标对齐：明确核心目标（比如，传递产品价值、解决具体问题、提供决策依据），决定内容的核心逻辑与关键信息。

❌错误示范：写一篇关于HR SaaS产品的文章。

错误点：未明确受众、场景、目标，AI只能输出泛泛而谈的产品介绍，无法直接使用。

✅正确示范：现在你是一位专业资深的HR SaaS企业的市场营销，请撰写一篇面向制造业HRD的HR SaaS产品推广文案，用于行业社群引流，核心目标是突出【考勤数据与生产排班联动】功能，吸引目标用户点击免费试用链接。

分析：受众、场景、目标清晰，AI输出的内容更具针对性。

LLM对结构化信息的处理效率远高于碎片化信息。构建Prompt时，应采用总-分-总、维度拆解等逻辑框架，让AI快速抓取核心指令：

• 核心指令前置：开头明确“做什么”，避免冗余信息干扰；
  

• 分层呈现信息：用标题、序号、分段区分“核心任务”、“背景信息”、“约束条件”“输出格式”；

• 逻辑关系明确：用 “因为...所以...”“首先...其次...最后...”（或1、2、3...）等连接词，清晰呈现任务的逻辑链条。

  
  

❌错误示范：帮我整理一下Q3的客户反馈，看看有什么问题，还要给产品部提建议，最好有数据支撑。

错误点：信息碎片化，AI难以梳理优先级。

✅正确示范：

任务：整理Q3 CRM产品的客户反馈并生成需求分析报告。

背景：用于产品部V2.3版本需求优先级排序；
核心逻辑：先按“功能优化、系统稳定、服务支持”分类反馈，再统计每类反馈的客户占比，最后针对Top3痛点提出改进建议；
数据要求：标注每个需求的客户反馈次数及占比。

分析：结构清晰，AI能按逻辑逐步执行。

好的Prompt不仅要完成任务，还要适配场景。比如，同样是产品介绍，面向技术决策者的内容需突出技术架构与集成能力，面向业务决策者的内容需突出ROI与业务价值，而面向一线操作人员的内容需突出易用性与效率提升......

场景适配的核心是能够“换位思考”：

• 思考使用场景的核心诉求：如客户选型场景，需要突出“差异化优势”；内部培训场景，需要突出“操作步骤”；

• 思考受众的认知水平：如面向非技术人员，避免专业术语；面向行业专家，可适当深化专业细节；

• 思考内容的使用方式：如用于PPT演示，需简洁精炼；用于书面报告，需详细严谨。

  
  

案例：

为制造业生产总监撰写MES系统介绍，需聚焦生产效率提升、质量风险控制、设备利用率优化三个核心诉求，用设备停机时间缩短20%、不良率下降 15%等量化数据替代功能强大等模糊表述，贴合生产总监的工作关注点。

第一次撰写的Prompt几乎不可能完美，高效使用AI需要建立测试-反馈-优化的闭环：

• 初稿测试：先用简洁Prompt生成第一版输出，判断AI对核心需求的理解是否准确；（试探）

• 问题定位：分析输出的偏差（比如，未突出核心功能、语言风格不符、缺少数据支撑），定位Prompt的缺失信息；

• 精准优化：针对性补充信息（比如，突出XX功能、语言风格更正式、引用3个客户案例数据），而非全盘改写；

• 版本对比：保留多版Prompt与输出，观察总结哪种表述方式更符合AI的理解逻辑。

基础技巧的核心是“把事情说清楚”，适用于大部分简单任务（比如，撰写短文、整理数据、回答问题），无需复杂逻辑设计，即可快速产出可用结果。

技巧1：需求拆解法——将模糊需求转化为具体任务

核心逻辑：把“做什么”拆解为“动词+对象+约束”，让AI明确“具体执行什么动作、针对什么内容、遵循什么规则”：

• 动词：明确核心动作（比如✅分析、撰写、整理、对比、生成等），避免❌做一下、弄个等模糊词的表述；

• 对象：明确核心内容（比如，Q3销售数据、制造业数字化转型痛点、“ERP产品核心功能等）；

• 约束：明确边界条件（比如，按区域拆分、突出3个核心痛点、不涉及技术细节等）。

  
  

案例：撰写面向中小制造企业老板的数字化转型科普文，

约束：

1. 受众：不懂技术的企业老板；

2. 核心要点：突出数字化转型的成本优势与落地难度；

3. 格式：分3段，每段不超过150字，结尾附转型自评问卷链接。

技巧2：上下文补全法——提供AI所需的关键背景

核心逻辑：LLM的输出质量取决于输入的背景信息，需明确“为什么做”、“有什么限制”、“有什么参考”，帮助AI理解任务的业务价值与边界：

• 业务背景：说明任务的由来（比如，为应对竞品冲击，需制定新的市场推广策略）；
  

• 约束条件：说明任务的限制（比如，预算不超过50万、实施周期3个月内、合规要求符合GDPR）；

• 参考信息：
  提供相关数据、案例、历史成果（比如，参考Q3销售数据、借鉴 XX 客户的成功案例）。

❌错误示范：整理客户反馈，生成报告。

错误点：未说明背景，AI可能按时间排序反馈，毫无参考价值。

✅正确示范：整理Q3 HR SaaS产品的客户反馈，生成需求分析报告。业务背景：用于产品部V2.3版本需求优先级排序；约束条件：仅关注考勤管理、薪酬核算、员工培训三个模块；参考信息：Q3共收集120条反馈，其中考勤模块58条、薪酬模块32条、培训模块30条（*说明：此处上传这些反馈）。

技巧3：格式定义法——明确输出的结构与呈现形式

核心逻辑：提前定义输出格式，避免AI生成的内容需要二次整理，提升使用效率。

常见格式包括：

• 文本格式：如Markdown、分点列表、段落式、对话式；
  

• 结构化格式：如表格、JSON、PPT大纲、流程图（用Mermaid语法）；

• 特殊格式：如邮件、报告、方案、案例、FAQ。

案例：分析3款主流CRM产品的竞争差异，输出格式：

1. 表格形式，列名：产品名称-核心功能-价格区间-适用场景-竞争优势；

2. 表格下方补充300字总结，推荐中小制造企业的选型方案。

技巧4：示例引导法——用“少量样本提示”解决风格/格式难题

核心逻辑：对于格式要求复杂、风格有特定要求的任务（如撰写案例、设计问卷、生成代码），用“1-3个示例”引导AI，比单纯描述格式更高效。

• 示例要求：简洁典型，重点展示“结构/风格/逻辑”，而非完整内容；

• 示例贴合度：示例需与目标任务场景一致（比如，目标是撰写零售行业案例，示例也尽量要是零售行业）；

• 数量控制：1个示例即可解决大部分问题，复杂任务可增加到2-3个，避免占用过多token。

❌错误示范：写一个 HR SaaS产品的客户案例，给零售行业看。

错误点：未明确格式，AI输出的案例可能结构混乱，缺少数据支撑。

✅正确示范：按以下示例风格，撰写零售行业HR SaaS产品客户案例（客户：连锁超市，10家门店，300名员工）。

示例：客户案例：某汽车零部件企业（500人，年营收2亿）

痛点：生产与HR排班数据不同步，缺岗率15%；人工核算考勤，每月需3天。 解决方案：使用HR系统实现排班与考勤联动，自动生成报表。

效果：缺岗率降至5%，考勤核算时间缩短至1天，错误率为0。

新案例核心信息：痛点是“门店员工排班频繁调整，HR沟通成本高；生鲜部门加班核算复杂”，解决方案是“门店自主排班+自动加班核算”。

对于复杂任务（比如，撰写行业白皮书、多维度竞品分析、制定年度方案），仅靠基础技巧难以满足需求，需采用更高级的Prompt策略，引导AI进行深度思考与逻辑推理。

策略1：思维链引导法——让AI逐步推理

核心逻辑：复杂任务本质是“多步骤推理过程”，思维链引导法通过明确“推理步骤”，让AI按逻辑逐步分析，避免输出片面或跳跃的结论。

• 步骤设计：按业务逻辑设计推理步骤（比如，竞品分析：明确用户需求→对比功能差异→收集客户反馈→总结竞争优势）；

• 步骤约束：每个步骤明确“要做什么”、“输出什么结果”，避免AI跳过关键环节；

• 引导补全：若AI推理不完整，可补充引导（比如，在第二步中，补充双方在实施周期上的差异）。

  
  

策略2：任务拆分法——将复杂任务拆解为子任务

核心逻辑：复杂任务往往包含“信息收集→分析→输出→优化”多个环节，拆分后每个环节聚焦单一目标，AI的输出质量更高，也便于用户控制每个环节的结果。

• 拆分原则：按“业务流程递进”拆分（比如，白皮书撰写：收集数据→分析痛点→设计框架→填充内容→优化语言）；

• 关联逻辑：明确子任务之间的关联（比如，第二步的痛点分析基于第一步的行业数据）；

• 分步优化：每个子任务生成结果后，优化Prompt再进入下一个环节，避免错误累积。

  
  

案例：撰写《2025中小制造企业数字化转型白皮书（3000字）

子任务1（收集数据）：收集2024-2025年中小制造企业数字化转型数据，重点包含：数字化渗透率、核心投入方向、转型成功关键因素，标注数据来源（IDC/麦肯锡），输出Markdown表格”；

子任务2（分析痛点）：基于子任务1的行业数据，分析中小制造企业数字化转型的Top3痛点，每个痛点附数据支撑（比如，30%的企业反馈生产排期效率低），输出分点列表；

子任务3（设计框架）：基于子任务2的痛点分析，设计白皮书框架，包含“行业现状-核心痛点-转型路径-案例参考-选型建议”5部分，每部分标注核心要点；

子任务4（填充内容）：按子任务3的框架，撰写白皮书全文，语言风格专业且通俗，案例部分突出我方产品（需要补充你们公司产品的一些具体信息）的应用效果，输出Markdown格式；

子任务5（优化语言）：优化子任务4的全文，修正语法错误，调整段落逻辑，确保流畅性，输出最终版本。

策略3：角色赋能法——让AI代入专业视

核心逻辑：给AI设定“具体角色+行业经验+核心能力”，引导其从专业视角思考问题，输出更贴合场景的内容。角色设定需“精准而非泛化”，避免“世界顶级专家”这类模糊表述。

• 角色构成：行业背景（比如，5年制造业MES销售经验”）+ 专业能力（比如， 熟悉汽车行业生产流程）+ 核心视角（比如，关注客户ROI）；

• 视角引导：明确角色的核心关注点（比如，生产总监关注效率与质量、财务总监关注成本与合规）；
  

• 避免过度设定：不堆砌无关能力（比如，撰写财务方案，无需设定“精通编程”）。

  
  

❌错误示范：假设你是行业专家，写一篇MES系统介绍。

错误点：角色模糊，输出内容泛化。

✅正确示范：现在你是一位拥有5年汽车制造业MES售前经验的顾问，熟悉新能源汽车生产流程，请给汽车厂生产总监写一篇MES系统介绍，重点从“生产效率提升、质量追溯、设备利用率优化“三个角度切入，语言风格务实，用量化数据替代模糊表述。

策略4：预填回复法——强制输出结构化格式

核心逻辑：对于需要固定格式的任务（比如，JSON数据、表单、需求清单），预填部分内容框架，让AI直接填充关键信息，避免冗余表述，可直接导入系统使用。

• 格式框架：按实际使用场景设计（比如，JSON用于系统导入，表格用于文档协作）；

• 字段定义：明确每个字段的格式要求（比如，优先级：高/中/低、模块名称：MES-生产排期）；

• 去除冗余：明确要求仅输出填充后的格式，无任何铺垫或解释。

  
  

案例：从客户反馈中提取需求，生成JSON格式的需求清单（用于产品部需求管理系统）

Prompt：从以下客户反馈中提取核心需求，按预填的JSON格式填充，仅输出JSON，无任何铺垫。客户反馈：我们是电子制造企业，用你们的MES系统后，生产报表只能导出Excel，希望支持PDF格式；另外，设备报警只能在系统内提醒，希望同步到企业微信。

输入JSON：

输出JSON：

策略5：不确定性管理法——提升输出可信度

核心逻辑：明确告知AI“不知道就标注，不编造信息”，尤其对于数据类、事实类任务（如行业报告、竞品分析），避免AI生成虚假数据或片面结论，提升输出的可信度。

• 标注规则：明确“不确定信息”的标注方式（比如，待补充调研、数据不足、需进一步验证）；

• 数据约束：强调“基于提供的信息生成内容，不编造未提及的数据/案例”；

• 区分建议：明确“有数据支撑的建议”与“需验证的建议”，避免误导决策。

  
  

案例：分析Q3客户流失原因

Prompt：分析Q3 CRM产品的客户流失原因，要求：

1. 基于提供的数据（流失客户32家：18家反馈服务响应慢，8 家反馈价格过高，6 家未说明原因）；

2. 按“流失原因-客户数量-占比”整理表格；

3. 未说明原因的6家标注“待补充调研”，不猜测具体原因；

4. 建议部分区分“有数据支撑”（比如，优化服务响应流程）和“需验证”（比如，调研未说明原因客户的真实需求）。

对于超复杂任务（比如，多模态内容生成、跨领域方案设计、专业知识图谱构建），需结合AI的能力特点，采用更具创新性的Prompt技巧，突破常规输出限制。

技巧1：跨模态联动法——整合文本、图表、数据

核心逻辑：LLM不仅能生成文本，还能通过特定语法（如Mermaid、LaTeX）生成图表，结合文本与图表，让输出更具说服力。

• 图表生成：用Mermaid语法生成流程图、架构图、时序图（如产品模块流程图、业务流程示意图）；

• 数据可视化：用表格呈现对比数据，用列表呈现层级关系；

• 跨模态配合：文本部分解释图表含义，图表部分支撑文本观点，形成“文本+图表”的一体化输出。

  
  

案例：设计ERP产品的功能架构方案

Prompt：设计面向中小制造企业的ERP产品功能架构方案，要求：

1. 文本部分：分财务模块、生产模块、供应链模块、人力资源模块，说明核心功能与解决的痛点；
2. 图表部分：用Mermaid语法生成功能架构图，展示模块之间的关联关系；

3. 数据支撑：每个模块标注降低XX成本、提升XX效率的量化效果。

   
   

技巧2：领域知识注入法——补充专业领域信息

核心逻辑：对于专业度极高的领域（比如，医疗、法律、工业制造），LLM的预训练知识可能存在滞后或不足，需在Prompt中注入领域知识（比如，行业标准、业务流程、专业术语），提升输出的专业性。

• 知识类型：行业标准（比如，符合GSP规范、遵循 ISO 9001等）、业务流程（比如，医药企业药品追溯流程等）、专业术语（比如，批次追溯、合规报表等）；

• 注入方式：在背景部分简要说明，避免堆砌，重点突出与任务相关的知识；

• 验证逻辑：要求AI在输出中引用注入的知识，确保专业度。

  
  

案例：撰写医药企业ERP产品方案

Prompt：撰写面向医药企业的ERP产品方案，领域知识：

合规要求：符合GSP规范，支持药品全生命周期追溯；

业务流程：包含采购入库-生产加工-质量检测-出库配送-终端销售的全流程；3. 核心痛点：批次追溯难、合规报表生成复杂、库存周转慢。

要求：方案中突出如何满足GSP规范，解决核心痛点，引用药品追溯、合规报表等专业术语，附3个医药企业客户案例。

技巧3：反馈循环嵌入法——让AI自我优化

核心逻辑：在Prompt中嵌入“自我检查”环节，让AI生成输出后，按预设标准进行自我评估与优化，减少人工迭代次数。

• 检查标准：基于任务目标设定（比如，是否突出核心功能、是否符合格式要求、是否包含数据支撑）；

• 优化指令：明确“若不符合标准，如何修改”（比如，若未包含案例，补充1个相关客户案例）；

• 循环次数：设定1-2次循环即可，避免过度迭代导致内容冗余。

  
  

案例：撰写HR SaaS产品推广文案

Prompt：撰写面向制造业HRD的HR SaaS产品推广文案，核心要求：

1. 突出考勤与生产排班联动功能；
2. 包含1个客户案例；
3. 字数400字内；
4. 结尾附免费试用链接。

自我检查与优化：生成文案后，先检查是否满足以上4点要求，若未满足，针对性修改（如缺少案例则补充，字数超则精简），最终输出优化后的文案。

将上述方法落地到具体业务场景，我整理了To B行业“内容创作、数据分析、方案策划、客户服务”四大核心场景的实战模板，可直接复用或调整后使用。

模板核心逻辑：数据支撑+痛点分析+案例验证+选型建议。

模板核心逻辑：数据拆解+原因分析+策略建议+目标调整。

模板核心逻辑：目标拆解+渠道策略+预算分配+执行监控+风险应对。

模板核心逻辑：高频问题筛选+结构化回答+通俗表达+操作指引。

即使掌握了上述方法，在实际使用中仍可能因细节疏忽导致AI输出不达标。以下是六大常见错误及对应的解决方案，帮助你避开坑点，提升Prompt的有效性。

表现：某产品经理为撰写PRD，在Prompt中加入“拥有10年To B产品经验，精通PRD撰写规范，熟悉 ISO 9001、IEEE 标准......” 等表述，Prompt长达500字，AI输出的内容充满术语，缺少实际需求。

原因：过度堆砌角色、规范、背景，导致 AI无法识别核心需求。

解决方案：

• 核心需求前置：开头直接说明“撰写XX模块PRD”，再补充背景；

• 角色设定精准：不说“精通10个行业”，改为比如“熟悉食品行业MES需求的产品经理”；

• 规范按需引用：只提与任务相关的规范（比如，PRD需包含功能描述、输入输出、异常处理）。

表现：某营销经理用“思维链”写推广方案，步骤设计详细，但未说明“目标客户、推广目标”，AI输出的方案逻辑完整但不贴合业务。

原因：核心指令模糊，高级技巧无法弥补基础信息的缺失。

解决方案：

• 写Prompt前自查“核心三要素”：目标是否明确？背景是否清晰？约束是否具体？
  

• 复杂任务先“用基础技巧写初稿”，再用高级技巧优化；
  

• 若输出偏离，先补充基础信息，再调整高级技巧。

表现：某销售让AI“写一封给潜在客户的跟进邮件”，未说明“客户是制造业老板，之前沟通过产品demo，关注ROI”，AI输出的邮件通用平淡，客户因此也没有回复。

原因：隐性需求（如客户关注点、沟通历史）未明确，AI 无法精准匹配。

解决方案：

• 建立“需求Checklist”：确保包含客户角色、行业、痛点、沟通历史；

• 用“反问法”自查：如果自己是AI，会有哪些疑问？（比如，客户是谁？关注什么？）；

• 明确隐性需求：比如，客户担心实施周期长，邮件中需强调“实施周期≤3个月”。

表现：某售前顾问写简单客户案例，同时用了“思维链、任务拆分、角色设定”，花费1小时，结果与“示例引导 效果差异不大。

原因：技巧选择未“按需匹配”，过度复杂的方法反而降低效率。

解决方案：

• 按需求复杂度选择技巧：简单任务（如写案例、整理数据）用基础技巧；复杂任务（如白皮书、竞品分析）用进阶策略；
  

• 遵循“最小成本原则”：能用1个技巧解决的，不用多个。

表现：某客服让AI分析客户反馈，Prompt中直接带有客户明确的姓名、电话、地址等敏感信息，存在隐私泄露风险。

原因：未考虑数据隐私与伦理规范，导致合规风险。

解决方案：

• 数据脱敏处理：将个人信息替换为匿名ID（比如，客户001）；

• 遵循数据最小化原则：仅提供完成任务所需的最低限度信息；

• 避免敏感导向：不设计“如何贬低竞品”、“如何误导客户”等 Prompt。

对企业而言，Prompt能力不仅是个人技能，更是组织效率的核心竞争力，现在很多企业都上了AI“全家桶”，用于提升内部员工的工作效率，所以可以通过建立系统化的组织赋能体系，能让团队成员快速掌握Prompt方法，实现AI工具的规模化高效应用。

• 分类维度：按“业务场景（内容/分析/方案/服务）、产品线、输出格式”分类；

• 模板内容：每个模板包含“Prompt原文、使用场景、优化技巧、效果案例”；

• 维护机制：指定专人每月更新，收集团队优质案例，补充到库中；

• 工具推荐：用一些在线文档和知识管理工具存储，支持关键词搜索（如“ERP客户案例”）。

• 选题：选择近期复杂任务（你如“2025年市场推广方案”）；

• 拆解：分组用“任务拆分法”拆解任务，设计Prompt；

• 实践：每组用Prompt生成AI输出；

• 复盘：对比各组输出，总结优秀Prompt的共性；

• 频率：每季度1-2次，结合实际工作任务，避免理论化。

反馈维度：设计评分表，从“贴合需求度、格式准确性、数据可信度、落地性” 评分；

反馈流程：

• 成员使用Prompt后填写评分表，标注问题点；
  

• 每周召开复盘会，分享高分案例与问题案例；

• 针对高频问题（如AI编造数据），制定通用解决方案；

• 激励机制：对贡献优质案例、提出有效建议的成员给予绩效加分或学习资源。