本文介绍了如何利用大模型生成高质量技术方案对比文档的提示词模板。通过5个核心模块设计：明确对比对象、定义对比维度、要求数据量化、结合业务场景和指定输出格式，有效解决了传统方式耗时、维度不全等问题。文章提供了通用模板和3个实战案例（数据库选型、缓存中间件选型和架构选型），展示了模板的具体应用方法。同时针对常见问题如维度缺失、数据不准确等给出了解决方案，并扩展了消息队列、搜索引擎等其他应用场景。最后分

本文介绍了"输出中间结果"的分步思考法，这是一种通过拆解复杂任务、明确中间步骤输出要求，引导大模型展示思考过程的方法。该方法能显著提升大模型输出的准确性、逻辑性和可解释性，尤其适用于方案设计、问题分析和逻辑推理三类场景。文章详细阐述了方法的核心原理、设计步骤、实战案例和常见问题解决方案，并提供了可直接复用的提示词模板。 核心内容包括： 方法优势：解决大模型"一步到位&

本文介绍了"输出中间结果"的分步思考法，这是一种通过拆解复杂任务、明确中间步骤输出要求，引导大模型展示思考过程的方法。该方法能显著提升大模型输出的准确性、逻辑性和可解释性，尤其适用于方案设计、问题分析和逻辑推理三类场景。文章详细阐述了方法的核心原理、设计步骤、实战案例和常见问题解决方案，并提供了可直接复用的提示词模板。 核心内容包括： 方法优势：解决大模型"一步到位&

摘要： 本文通过实战案例详细讲解如何利用AI提示词生成数据库索引优化建议。针对MySQL、Oracle、PostgreSQL等不同数据库类型，提供具体操作方法，包括信息收集、提示词设计、优化建议生成及效果验证。文章强调需结合数据库特性和业务场景（如电商高频查询、金融低延迟要求），设计精准提示词，并给出通用模板。同时指出AI生成建议需人工审核，避免冗余索引，平衡查询性能与维护成本。案例显示优化后查询

摘要： 本文通过实战案例详细讲解如何利用AI提示词生成数据库索引优化建议。针对MySQL、Oracle、PostgreSQL等不同数据库类型，提供具体操作方法，包括信息收集、提示词设计、优化建议生成及效果验证。文章强调需结合数据库特性和业务场景（如电商高频查询、金融低延迟要求），设计精准提示词，并给出通用模板。同时指出AI生成建议需人工审核，避免冗余索引，平衡查询性能与维护成本。案例显示优化后查询

摘要： 本文通过实战案例详细讲解如何利用AI提示词生成数据库索引优化建议。针对MySQL、Oracle、PostgreSQL等不同数据库类型，提供具体操作方法，包括信息收集、提示词设计、优化建议生成及效果验证。文章强调需结合数据库特性和业务场景（如电商高频查询、金融低延迟要求），设计精准提示词，并给出通用模板。同时指出AI生成建议需人工审核，避免冗余索引，平衡查询性能与维护成本。案例显示优化后查询

摘要： 本文通过实战案例详细讲解如何利用AI提示词生成数据库索引优化建议。针对MySQL、Oracle、PostgreSQL等不同数据库类型，提供具体操作方法，包括信息收集、提示词设计、优化建议生成及效果验证。文章强调需结合数据库特性和业务场景（如电商高频查询、金融低延迟要求），设计精准提示词，并给出通用模板。同时指出AI生成建议需人工审核，避免冗余索引，平衡查询性能与维护成本。案例显示优化后查询

在使用大模型（如 GPT 系列、文心一言、通义千问等）处理复杂任务时，很多用户会遇到 “模型记不住关键信息” 的问题。比如在长文档创作中，前面提到的核心观点，到后面输出时被遗漏；或者在多步骤任务处理中，模型忘记了初始设定的约束条件。这种现象被称为大模型的 “记忆衰退”，本质是模型对上下文信息的保留能力有限，随着对话或任务推进，早期输入的关键信息逐渐被 “遗忘”

摘要：大模型处理模糊需求时，"追问式"提示策略能有效提升结果质量。该策略通过目标导向、循序渐进、明确具体、聚焦核心四大原则，逐步细化模糊需求。实施流程包括识别模糊点、设计追问问题、分析回复、迭代追问四个步骤，并可通过场景描述、示例引导、排除法等技巧优化效果。策略适用于内容创作、代码开发、工作办公等场景，但需注意需求合理性、灵活调整和总结经验。工具辅助如PromptBase、Ch

摘要： “时间线”提示词通过分阶段引导大模型完成任务，解决输出逻辑混乱、关键步骤缺失等问题。其核心要素包括阶段名称、任务说明、输出要求及依赖关系，适用于简单任务（如数据清洗）到复杂项目（如系统开发）。优化技巧包括：按复杂度调整阶段颗粒度、明确依赖关系、添加技术栈/格式约束、提供示例引导。需避免阶段模糊、顺序混乱、交付物不可落地等误区，并借助模板工具（如Markdown、XMind）提升编写效率。案