提示词（Prompts）是驱动大模型输出精准结果的核心指令，不同模型使用场景对应专属标准化撰写公式，可大幅降低指令模糊、结果偏离预期等问题。本次梳理生成式模型、推理型模型两套成熟提示词通用模板，并附带实战示例，可直接复用。
一、生成式模型提示词公式
1. 通用结构公式
定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求
2. 公式拆解说明
| 组成模块 | 填写说明 |
|---|---|
| 定义角色 | 给 AI 划定专业身份、职业、能力边界，限定回答视角 |
| 背景信息 | 补充业务场景、前置条件、已知约束等上下文 |
| 任务目标 | 清晰说明需要 AI 完成的具体工作事项 |
| 输出要求 | 规定结果格式、排版、粒度、交付形态等细则 |
3. 实战完整 Prompt 示例
你是一个经验丰富的新能源汽车产业专家，请联网搜索最新信息，帮我梳理出新能源汽车行业
的产业链上下游构成以及组织关系，制作成表格表头是：行业环节、上游、下游、组织关系、
代表企业。
二、推理型模型提示词公式
1. 通用结构公式
我要做什么 + 给谁用 + 达到什么效果 + 输出格式风格
2. 公式拆解说明
| 组成模块 | 填写说明 |
|---|---|
| 我要做什么 | 明确核心分析、调研、研判类工作主题 |
| 给谁用 | 划定报告 / 结论的使用对象，适配对方层级、阅读习惯 |
| 达到什么效果 | 约定交付内容的使用用途、决策支撑价值 |
| 输出格式风格 | 限定文体风格、排版结构、正式程度、章节框架 |
3. 实战完整 Prompt 示例
我需要针对“2025年中国低空经济产业的现状和发展趋势”做一个分析报告，提供给科委领导作为
今天工作规划的参考，你要基于我的职业背景，思考这个分析报告最终可能服务的目标是什么?
明确报告的分析需求及内容规划，搜索相关产业资料并撰写研究报告。
- 两套公式可按需组合使用：复杂任务可同时叠加角色限定 + 使用对象约束，进一步提升指令精准度；
- 所有模块建议逐条完整填写，省略任意模块都会显著增加 AI 输出偏差概率；
- 示例可直接复制修改关键词，快速套用至公司日常文案撰写、产业分析、报表整理、方案编制等工作场景。
可复用模板（直接复制）
模板 1：生成类通用空白 Prompt
你是【填写专业角色】，当前背景：【补充场景/约束条件】，请完成下述任务：【具体工作内容】，最终输出要求：【格式、排版、篇幅、交付形态】。
模板 2：推理分析类通用空白 Prompt
我需要完成【核心分析主题】，交付对象是【使用人/部门】，这份内容用来【决策参考/汇报/规划】，请按照【正式公文/PPT大纲/研究报告】风格输出完整内容。
什么是生成式模型，什么是推理型模型
简单理解：
生成式 = 能写诗、画画、写代码（创造）
推理型 = 能解数学题、调试程序、规划步骤（思考）
