本文系统介绍了如何在大模型生成内容时有效标注引用来源，提升信息的准确性和可信度。全文从基础概念出发，详细讲解了引用来源的核心定义、作用及常见类型（官方机构、学术来源、权威媒体等），并针对学术写作、行业报告、科普文章等不同场景，提供了具体的提示词设计方法和示例。文章还总结了四个核心设计原则：明确信息类型、来源范围、标注格式和时间范围，并针对常见问题提供了进阶优化技巧，如分步骤提示、多轮对话调整等。此

摘要： 大模型提示词的“迁移性”指同一提示词在不同模型间的通用效果。影响因素包括模型差异（训练数据、理解能力、输出风格）、提示词自身特点（清晰度、专业性）及使用场景（通用vs专业）。迁移性好的提示词通常目标明确、结构清晰、细节丰富；迁移性差则因需求模糊或依赖特定模型功能。提升方法包括：明确核心需求与输出格式、避免模型专属表述、分步骤设计提示词、小范围测试调整。实际操作中，通用场景迁移性较强，专业领

摘要： 本文详细探讨了在AI提示词中指定“禁止内容”的方法与意义。通过明确禁止无关信息、敏感内容、不当表述等，可有效控制AI输出质量，确保内容符合需求。文章介绍了直接列举法、定义范围法等基础方法，并结合文案创作、学术写作等场景提供实例。同时，强调了禁止内容需具体明确、避免冲突，并针对不同受众（如儿童、职场人士）调整策略。最后，提出结合“允许内容”优化提示词，通过案例展示了从问题输出到优质输出的改进

本文为新手提供使用提示词生成API文档的完整指南。文章首先解释了提示词生成API文档的优势，包括降低编写门槛、减少信息遗漏和保证文档一致性。核心部分提供了基础版和进阶版模板，涵盖接口功能、请求参数、返回结果等模块，并针对不同API类型（RESTful、文件上传等）给出专用模板。通过用户登录API的案例演示模板使用方法，并针对常见问题（如文档遗漏、格式混乱）提供解决方案。此外，还推荐了辅助工具和学习

迭代指令是一种通过多轮优化引导大模型逐步完善输出的提示词技巧，其核心价值在于降低单次提示词设计难度、提升结果贴合度和节省时间成本。该技术通过"初始输出-评估对比-调整优化"的循环机制工作，需根据任务复杂度、需求清晰度和精度要求合理设定迭代轮次。 设计高效迭代指令需遵循四大原则：明确具体可衡量的优化目标、设定清晰可操作的步骤、建立参考标准等反馈机制、控制合理迭代轮次。不同应用场景

摘要：本文深入解析了大模型应用中的两项关键技术——提示词调优与模型微调。提示词调优通过优化输入引导模型输出，具有参数效率高、数据需求少等优势，适合少样本场景；模型微调则通过调整参数使模型适配特定任务，能显著提升任务性能但计算成本较高。文章从原理、方法、应用场景等方面对比了两者的区别，并提供了选择策略、工具推荐及常见问题解答，帮助开发者根据任务需求、资源条件等因素选择合适的技术方案，充分发挥大模型潜

本文介绍了如何通过提示词引导大模型"复盘"并优化自身输出的方法。首先解释了"复盘"的概念，即让大模型回顾并分析自身输出的问题点。然后详细说明了设计复盘提示词的四个关键要素：身份定位、复盘对象、复盘维度和输出要求，并提供了不同场景的提示词示例。文章还提出了多轮复盘的优化流程和技巧，包括逐步聚焦问题、保留有效内容等。最后通过实际案例展示了从问题输出到优质结果的完

很多新手在使用大模型（如 ChatGPT、文心一言、讯飞星火）时，只关注 “如何让大模型生成想要的结果”，却忽略了提示词中的信息安全问题。比如：1.1 为了让大模型 “更了解自己”，在提示词中输入 “我叫张三，手机号 138XXXX1234，在 XX 公司做财务”；1.2 为了让大模型 “帮自己处理工作”，把公司未公开的项目文档、客户信息直接复制到提示词里；

摘要： 本文系统介绍了如何设计“对比分析”类提示词，帮助用户借助大模型进行高效、结构化的横向对比。核心内容包括： 四大要素：明确对比对象（2-5个）、清晰维度（3-6个）、具体需求场景（身份/用途/限制）和输出格式（表格+文字）。 通用模板：适用于产品/方案/工具对比，需填写目的、对象、场景、维度和输出要求，强调参数准确性和权重标注（如“重量-高”）。 场景细分： 产品选择（如电脑）：聚焦参数匹配

摘要：本文系统介绍了针对大模型（如ChatGPT）的需求分析与功能设计提示词模板，帮助用户精准表达需求。文章首先分析新手常见问题（需求模糊、表达不清），提出通用模板框架（需求类型、项目背景、目标用户等5大模块）。随后分别针对ToC产品（如电商APP）、ToB系统（如CRM）、工具类产品（如文件转换器）给出场景化模板，包含核心需求清单、验收标准等关键要素。通过两个实战案例（二手书交易小程序、电商CR