提示词内置模版优化建议 #51
Description
提示词优化工具需求建议与行动纲要
1. 增加模板分类
需求建议
- 按特定领域分类：创建针对不同应用场景的专业模板，摆脱当前固定格式的限制，使提示词更加贴合特定领域的需求和表达习惯
- 按复杂程度分类：建立三级模板体系（基础、标准、高级），让用户可根据任务复杂度和自身需求选择合适的模板
行动纲要
- 领域分类实施
- 开发至少5个领域专用模板：
- 编程开发模板：强调代码结构、算法思路和注释规范
- 内容创作模板：侧重叙事结构、风格定义和目标受众
- 数据分析模板：包含数据处理、分析方法和可视化要求
- 教育指导模板：突出学习目标、教学步骤和知识点评估
- 商业咨询模板：关注问题界定、分析框架和行动建议
- 为每个领域模板添加该领域的专业术语词库和表达规范
- 设计模板选择器界面，帮助用户基于任务描述快速找到适合的领域模板
- 开发至少5个领域专用模板：
- 复杂度分级实施
- 基础模板：适用于明确简单的任务，包含简洁的角色定义、3-5个核心规则和明确的输出格式
- 标准模板：适用于中等复杂度任务，包含详细角色背景、分类技能、分层规则和工作流程
- 高级模板：适用于复杂任务，包含完整的角色生态系统、多维技能矩阵、条件规则系统和自适应工作流
2. 增加上下文对话
需求建议
- 引导式优化：设计交互式对话机制，引导用户提供关键信息，逐步完善系统提示词
- 需求澄清：通过有针对性的问题帮助用户更准确地表达和细化他们的需求
行动纲要
- 对话引导机制
- 开发一套标准化的引导问题集，包括：
- 目标明确："你希望这个提示词最终能完成什么具体任务？"
- 上下文识别："这个任务的应用场景和背景是什么？"
- 输出期望："你希望得到什么格式和结构的输出？"
- 限制条件："有哪些内容或方向是需要避免的？"
- 设计渐进式对话流程，先了解基本需求，再深入具体细节
- 实现对话历史分析功能，从用户先前的对话中提取有价值的信息
- 开发一套标准化的引导问题集，包括：
- 智能需求挖掘
- 开发需求解析算法，自动识别用户提示词中的不明确或缺失部分
- 实现实时反馈机制，在用户输入过程中提供建议和改进方向
- 创建需求可视化工具，以树状图或思维导图形式展示已确认的需求点和待澄清项
3. 增加提示词评估机制
需求建议
- 元提示词功能：创建专用于评估和优化其他提示词的meta-prompt，帮助用户客观评价提示词质量并提供具体改进建议
- 多维度评估：建立包含清晰度、完整性、针对性、效率等多个维度的提示词评分体系
行动纲要
- 元提示词系统
- 开发专门的提示词评估模板，包含以下功能：
- 结构分析：评估提示词的组织结构和逻辑连贯性
- 意图识别：判断提示词能否准确传达用户意图
- 潜在冲突：识别提示词中可能存在的矛盾指令
- 优化建议：生成具体、可操作的改进方案
- 设计评估报告模板，以可视化形式呈现评估结果
- 开发专门的提示词评估模板，包含以下功能：
- 评分系统实现
- 建立10分制的多维度评分机制，包括：
- 清晰度分数：指令表达是否明确无歧义
- 结构性分数：组织是否合理有序
- 专业性分数：领域术语和知识运用是否准确
- 效率分数：是否简洁而不冗余
- 可扩展性分数：是否易于迭代和调整
- 开发基准测试集，建立不同分数区间的参考样例
- 实现评分趋势分析，帮助用户了解提示词优化的进展
- 建立10分制的多维度评分机制，包括：
- 优化A/B测试框架使用
- 增强现有A/B测试框架的分析功能：
- 添加语义相似度评分，对比原始和优化提示词的输出结果相似性
- 实现关键信息提取对比，评估不同提示词对关键信息的保留率
- 开发响应时间对比功能，评估不同提示词的效率差异
- 集成用户满意度反馈机制，收集实际使用体验
- 建立测试结果数据库，为未来提示词优化提供参考基准
- 增强现有A/B测试框架的分析功能：
以下是Claude对现有提示词模板的分析：
Details
基于提供的默认模板和项目结构，我来分析这些模板对于"利用LLM优化生成system Prompt"的目标的有效性和友好度。
模板分析
1. general-optimize（通用优化）
这个模板采用角色-技能-规则-工作流的结构，适合将普通提示词转换为结构化的system prompt。
优点：
- 结构明确，分为Role、Profile、Skills、Rules、Workflows等清晰的部分
- 包含丰富的元素，如角色背景、技能描述、规则约束等
- 强调了工作流程，有助于LLM理解执行步骤
缺点：
- 过于固定的格式可能不适合所有场景
- 对于简单任务可能结构过于复杂
2. output-format-optimize（带输出格式的优化）
在general-optimize基础上增加了OutputFormat部分，适合对输出有特定格式要求的场景。
优点：
- 对输出格式有详细规范，包括格式类型、结构、风格等
- 提供了示例，便于LLM理解预期的输出形式
- 适合需要特定格式输出的任务
缺点：
- 对于不需要复杂输出格式的任务来说过于冗长
3. advanced-optimize（带建议的优化）
这是一个更复杂的模板，不仅优化prompt，还提供改进建议。
优点：
- 包含Suggestions部分，提供对prompt的具体改进建议
- 鼓励LLM思考prompt的不足并提出改进方案
- 适合需要深度优化和持续迭代的场景
缺点：
- 结构复杂，对LLM的要求较高
- 可能导致生成时间较长，对性能有一定要求
4. iterate（通用迭代）
专注于在现有prompt基础上进行迭代优化，而非从头创建。
优点：
- 针对已有prompt进行定向改进
- 强调保持原有核心意图
- 适合渐进式优化场景
缺点：
- 依赖于已有的优质prompt
- 可能受限于原始prompt的结构和思路
5. structured-format（指令型优化）
将普通提示词转换为结构化标签格式。
优点：
- 采用标签结构，使prompt更加标准化
- 明确区分任务、上下文、指令和输出格式
- 对于指令型任务非常有效
缺点：
- 标签格式并非所有LLM都能有效处理
- 对于创意型、开放型任务可能不够灵活
大模型友好度评估
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结构清晰性：所有模板都提供了明确的结构，这对大模型非常友好，便于理解和生成。
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指令明确性：模板中的指令都非常明确，使用了命令式语言，避免了模糊表达。
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格式一致性：模板格式保持一致，使用Markdown语法，这对大多数现代LLM都非常友好。
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复杂度适中：虽然有些模板较为复杂，但复杂度仍在现代大模型的处理能力范围内。
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自我引导性：模板中有明确的初始化部分(Initialization)，指导模型如何开始工作。
优化建议
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模板分层：
- 建立基础、标准、高级三层模板体系
- 允许用户根据任务复杂度选择适当层级的模板
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上下文感知模板：
- 增加分析用户输入内容的前置指令
- 根据内容类型自动调整模板侧重点
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多模态支持：
- 增加对图表、图像等元素的描述部分
- 添加针对多模态输入/输出的特殊指令
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特定领域模板：
- 开发针对编程、写作、分析等特定领域的专用模板
- 融入该领域的专业词汇和最佳实践
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自适应复杂度：
- 设计可扩展模板，初始简单但可根据需要展开详细部分
- 添加复杂度评估机制，自动判断应用何种级别的结构
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元提示词优化：
- 创建专门用于评估和优化其他提示词的meta-prompt
- 包含评分体系和具体改进建议机制
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双语支持加强：
- 针对多语言场景优化，确保中英文环境下都能良好工作
- 添加语境适应指令，使生成内容符合特定语言习惯
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交互式迭代：
- 设计支持多轮交互的优化模板
- 引导模型询问用户关键信息，逐步优化prompt
总体而言，这些模板对于利用LLM优化生成system Prompt的目标是非常有效的，它们结构清晰、指令明确，且适用于不同的使用场景。通过实现上述建议，可以进一步提高模板的适应性和效果。