摘要： 本文探讨如何通过精准提示词让大模型模拟特定系统（如Linux终端、MySQL命令行、HTTP接口）的响应，以降低学习成本、验证操作流程及辅助文档编写。核心原理包括基于系统规则生成响应、依赖上下文记忆保持一致性，并明确系统边界。以Linux终端模拟为例，详细设计了基础、进阶和高级提示词模板，涵盖命令学习、脚本调试和服务管理等场景。扩展部分提供了MySQL和HTTP接口的模拟方法，强调明确版本

本文通过三个实战案例（电商订单、物流跟踪、在线教育）详细讲解如何用AI提示词生成微服务架构设计思路。每个案例包含需求分析、提示词设计、AI输出解析三部分，重点说明如何通过明确业务场景、核心功能、非功能需求等要素，让AI输出可落地的设计方案。案例展示了服务拆分、接口设计、中间件选型、性能优化等关键环节，并提供可直接复用的技术栈配置建议，帮助开发者快速构建符合业务需求的微服务架构。

本文介绍了一种提升大模型输出效果的提示词技巧——"输出中间结果"的分步思考法。通过将复杂问题拆分为3-5个核心步骤，要求模型在每个步骤后输出具体可验证的中间结果，再基于前序结果推进后续步骤，可以有效解决大模型"一步到位"输出的常见问题，如逻辑断裂、细节缺失等。文章详细阐述了该方法的原理、设计步骤（包括拆分问题、定义输出要求、添加衔接规则等），并通过电商促销方

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”

文章摘要：本文针对大模型使用中常见的模糊需求问题，提出了"追问式"提示策略。首先分析了模糊需求的三种典型表现：缺乏明确目标、缺少关键细节和存在歧义。然后详细阐述了该策略的四大核心原则（目标导向、循序渐进、明确具体、聚焦核心）和四步实施流程（识别模糊点、设计追问问题、分析回复、迭代追问）。文章还提供了场景描述、示例引导等实用技巧，并结合内容创作、代码开发等场景给出具体案例。最后推

在使用大模型（如 ChatGPT、豆包、文心一言等）生成内容时，我们经常会遇到输出错误的情况。这些错误可能导致生成的内容无法使用，比如写代码时出现语法错误、写文案时出现逻辑矛盾、整理数据时出现格式混乱等。如果每次都靠人工检查大模型的输出，不仅会花费大量时间，还可能因为疏忽漏掉一些隐藏的错误。而通过合适的提示词，让大模型自己检查自身输出的错误，能有效提高工作效率，减少人工成本。下面，就详细讲解让大模

大模型提示词调整技巧：适配不同上下文长度的关键方法 本文系统介绍了针对不同上下文长度（短/中/长）优化大模型提示词的技巧。短上下文（≤1000tokens）需简洁直接，聚焦单一需求；中上下文（1000-4000tokens）需模块化设计，分步处理多任务；长上下文（≥4000tokens）需明确优先级，拆分复杂任务并锚定关键信息位置。文章通过具体案例展示了三种场景下的提示词优化方法，分析了大模型在各

大模型提示词调整技巧：适配不同上下文长度的关键方法 本文系统介绍了针对不同上下文长度（短/中/长）优化大模型提示词的技巧。短上下文（≤1000tokens）需简洁直接，聚焦单一需求；中上下文（1000-4000tokens）需模块化设计，分步处理多任务；长上下文（≥4000tokens）需明确优先级，拆分复杂任务并锚定关键信息位置。文章通过具体案例展示了三种场景下的提示词优化方法，分析了大模型在各

《用反问优化大模型提示词：精准补充缺失信息的实用指南》 摘要：本文提出通过反问式提示词设计，有效解决大模型使用中的信息缺失问题。当用户需求存在场景、范围、偏好等关键信息缺失时，大模型往往无法准确生成符合预期的内容。通过3个核心设计原则（聚焦核心、问题具体、控制数量）和4个实施步骤（明确需求-列出缺失信息-转化为反问-组织提示词），用户可引导大模型主动询问关键细节。文章提供了代码生成、文案创作等5个

《用反问优化大模型提示词：精准补充缺失信息的实用指南》 摘要：本文提出通过反问式提示词设计，有效解决大模型使用中的信息缺失问题。当用户需求存在场景、范围、偏好等关键信息缺失时，大模型往往无法准确生成符合预期的内容。通过3个核心设计原则（聚焦核心、问题具体、控制数量）和4个实施步骤（明确需求-列出缺失信息-转化为反问-组织提示词），用户可引导大模型主动询问关键细节。文章提供了代码生成、文案创作等5个