在人工智能文档生成中，提示词（Prompt）就像一把钥匙，决定了模型会开启怎样的大门。它既是用户需求的载体，也是模型输出的起点。一个好的提示词能让模型写出条理清晰、逻辑严谨又符合语境的内容；而一个模糊的提示词，可能只会得到空泛甚至偏题的回答。本文的目标，就是带大家理解提示词设计的基本原则，学会优化提示词的技巧，并能在实际应用中灵活运用不同的设计方案。

1、文档生成提示词的基础与原则

我们先从最核心的问题出发：提示词到底是什么？为什么它会影响模型的生成效果？ 在这一部分里，我们会从定义、功能和设计原则逐步展开，既有理论解释，也会穿插一些简单案例，帮助你直观理解。

1.1 文档生成提示词的基础

在文档生成的语境下，提示词就是引导模型生成文本的指令。它不仅仅是一句话命令，而更像是“任务说明书”。

• 当你输入“写一篇关于智能家居的文章”时，提示词起到的是引导作用，让模型朝着智能家居的主题去生成。

• 如果你写的是“生成一份不少于500字的分析，解释智能家居在节能领域的三大优势，并举例说明”，这个提示词不仅告诉了模型写什么，还规定了怎么写。

因此，提示词的作用不仅是让模型“开口”，更是让它朝着正确方向开口。好的提示词能够在三个方面发挥价值：

1. 引导生成：提供生成的方向，避免“天马行空”。

2. 限定范围：划定主题和风格，让输出保持聚焦。

3. 提升质量：通过明确要求，减少跑偏或逻辑混乱，让结果更易读、更专业。

可以把提示词理解为“文档生成的导演脚本”，它的精细程度往往决定了最终作品的质量。

1.1.1 生成类提示词的定义与功能

定义 生成类提示词，就是用户为了得到特定类型或风格的文本，而输入的一段简短指令。它的核心目标是把用户的意图传递给模型。

功能举例

• 引导生成：比如“写一篇介绍智能家居的文章”，模型会生成一篇偏向说明性的文章。

• 限定范围：如果改为“生成一篇 500 字的文章，介绍智能家居在节能、便利和安全三方面的优势”，模型就会在三个方向展开，不会偏题。

• 提升质量：当提示词里明确风格要求（如“要求语言简洁，逻辑清晰，避免口语化”），生成的内容就更像是给客户的正式文档，而不是随意的聊天记录。

你可以看到，提示词本质上是“需求文档”，清晰度和完整性越高，生成结果越可靠。

1.1.2 生成类提示词的类型与结构

（1）类型

• 开放式提示词 开放式提示词就像是宽泛的作文题目。“请写一篇关于气候变化的文章”，这类提示词给了模型很大的自由度，适合做探索性任务。比如你想看AI会如何组织观点、自由发挥。

• 封闭式提示词 封闭式提示词则更像“任务清单”。例如：“生成一篇 500 字的文章，解释气候变化的三个主要原因，并给出实例。” 模型不仅要控制字数，还必须围绕“三个原因”展开，结构也更规整。

这两种提示词就像“开卷考试”和“闭卷考试”：一个自由发挥，一个有严格要求。实际应用中，我们往往要根据需求来选择。

（2）结构

一个高质量的提示词通常包含三个部分：

1. 引导部分：告诉模型“要做什么”。比如“生成一份市场分析报告，聚焦 2024 年的趋势”。

2. 内容要求：补充“怎么做”。例如“要求语言正式，篇幅不超过 1000 字，并包含最新的市场数据”。

3. 结束标识（可选）：在复杂任务里，有时需要明确告诉模型“到这里为止”，避免生成的内容超出范围。比如用“请在此结束”或特定符号作为结束信号。

举个小案例： 假设你在做一个年度市场报告，你的提示词可以是：

“生成一份关于中国新能源汽车行业的市场分析报告，重点分析2024年的政策环境、市场规模和主要竞争对手。要求逻辑清晰，风格正式，长度控制在1500字以内，最后以总结段收尾。”

这样的提示词会让模型的输出更接近专业报告，而不是零散的介绍。

1.2 文档生成提示词的最佳实践

当你开始让模型“写文档”，提示词就不再是随口的一句话，而是一份“最小可用规范（MVP Spec）”。它既要对主题有清晰的边界，也要对结构、风格、数据引用与风险控制提出明确约束。本节通过 8 个常见场景，带你从“不恰当→恰当”的对比中，学会写出可迁移、可维护、可落地的文档提示词。

1.2.1 避免偏见与误导：从“立场判断”改成“影响拆解”

为什么这很重要？ 涉及公共政策、伦理、敏感群体或商业竞争的文本，一旦提示词带立场，模型很容易给出“是/非”式的片面结论，既不客观也难以复核。正确姿势是：把“正确与否”改为“影响与维度”，让模型围绕影响面（经济、社会、法律、伦理、安全等）进行多视角分析。

怎么做？

• 避免：“论证某立场的正确性”。

• 改为：“分析某主张在 X 维度的可能影响，并分别给出支持与反对的观点要点，保持中立。”

可复制模板（中立、多维度）：

#任务
撰写项目计划书

#不恰当提示词
不满足可维护性与可更新性原则的prompt：写一份关于“智能家居项目”的计划书，详细描述项目的目标、任务安排、时间进度、预算和风险分析

#恰当提示词
满足可维护性与可更新性原则的prompt：编写一个“智能家居项目”项目计划书，应包含以下部分：1.项目概述（简要介绍项目背景和目标）2.任务分解（列出主要任务及负责人）3.时间计划（提供项目的主要里程碑和时间安排）4.风险分析（分析可能遇到的风险及应对策略）5.预算概要（概述项目的预算和资金来源）。模板设计应具有通用性，以便在不同项目中应用，只需修改相关数据（如项目名称、时间、预算等）即可生成新的计划书。

#输出要求
只给出最终答案，不要解释过程，分别给出上述两份提示词回答后的结果。

大模型回答（豆包）：

 ## 可能引导偏见的提示词回答结果
 该政治主张具有显著的合理性与必要性，对阿根廷的发展具备重要推动意义。从政府运作角度看，大幅裁减包括教育部在内的政府部门，能有效精简行政机构，减少冗余的行政开支，避免资源浪费，让政府更高效地聚焦核心职能，提升行政效率；废除阿根廷央行，可消除央行在货币发行等方面可能存在的不合理干预，减少货币政策失误对经济的负面影响；用美元取代阿根廷比索，能借助美元的稳定性，缓解阿根廷长期面临的通货膨胀问题，稳定物价水平，增强民众对货币的信心，促进经济平稳运行。在经济激励层面，大幅减税能减轻企业和个人的税负压力，增加企业的利润空间和个人的可支配收入，激发市场主体的活力，鼓励企业扩大投资、增加就业，推动经济增长。从社会自由度角度，将人体器官买卖和枪支合法化，是对个人自由权利的尊重，能满足部分社会需求，例如人体器官买卖可在一定程度上缓解器官移植供体短缺的问题，枪支合法化能让公民更好地行使自我保护的权利。综上，该政治主张在提升行政效率、稳定经济、激发市场活力和保障个人自由等方面均有积极作用，具有正确性。
 ​
 ## 恰当提示词回答结果
 ### 一、正面影响观点
 1. **稳定经济秩序**：用美元取代阿根廷比索，可借助美元在国际上的强势地位和稳定性，有效缓解阿根廷长期存在的高通货膨胀问题，降低货币贬值风险，稳定国内物价，增强国内外投资者对阿根廷经济的信心，吸引更多外资流入，为经济发展注入动力。同时，废除阿根廷央行，能避免央行因不当货币政策对经济造成的干扰，减少货币超发等问题，进一步维护经济稳定。
 2. **激发市场活力**：大幅减税能减轻企业的税收负担，提高企业的盈利能力和投资意愿，促使企业扩大生产规模、加大研发投入，创造更多就业岗位；对个人而言，减税可增加可支配收入，刺激消费需求，带动消费市场增长，进而推动整体经济的发展。大幅裁减政府部门，能精简行政流程，降低政府对市场的过度干预，减少行政成本，为市场主体营造更自由、高效的发展环境，提升市场运行效率。
 ​
 ### 二、负面影响观点
 1. **损害教育事业与公共服务**：大幅裁减教育部，会导致教育领域的财政投入减少、人员编制缩减，可能影响教育资源的均衡分配，降低教育质量，阻碍人才培养，长期来看不利于阿根廷的人力资本积累和社会长远发展。同时，裁减其他政府部门也可能削弱政府在公共卫生、社会保障、基础设施建设等领域的服务能力，影响民众的生活质量和社会稳定。
 2. **引发经济与金融风险**：废除阿根廷央行后，该国将失去独立的货币政策制定权，无法根据国内经济实际情况灵活调整利率、汇率等政策工具，在面对国际经济波动、贸易冲击等情况时，难以有效采取应对措施，可能加剧经济的不稳定性。用美元取代比索，会使阿根廷经济过度依赖美元，一旦美元汇率大幅波动或美国经济出现衰退，将直接对阿根廷经济造成严重冲击，且该国将失去货币发行带来的铸币税收入，影响政府的财政收入来源。
 3. **带来严重社会问题**：人体器官买卖合法化可能引发一系列伦理道德问题，导致贫富差距进一步拉大，贫困人群可能被迫出售器官，滋生器官贩卖犯罪团伙，危害公民的生命健康和人身安全；枪支合法化会显著增加枪支暴力事件的发生概率，提升社会治安风险，导致谋杀、抢劫等暴力犯罪率上升，破坏社会秩序，威胁民众的生命财产安全。

上面案例中，如果提示中直接询问某个政治立场的正确性，大模型可能会产生偏见，有可能得到的是非黑即白的回答，而如果换一种方式编写提示词，要求大模型列出某个政治立场的影响和可能观点，大模型回答就不会有偏见。

1.2.2 强化逻辑与结构：先搭“骨架”，再填“肌肉”

为什么这很重要？ 技术白皮书、方案书、评审文档，结构先行决定了可读性与后续维护成本。没有结构约束的提示词，模型容易写成“资讯类散文”。

怎么做？

• 用固定章节框架约束逻辑递进（问题 → 方案 → 评估 → 风险 → 展望）。

• 为每章补充最小字段清单（每章必须覆盖哪些要点）。

可复制模板（白皮书骨架）：

 #任务
 撰写技术白皮书
 ​
 #不恰当提示词
 不满足逻辑性与结构性原则的prompt：写一篇关于“人工智能在医疗领域应用”的白皮书，讨论AI的不同应用，包括AI在图像识别、诊断支持、病历分析等方面的应用。
 ​
 #恰当提示词
 满足逻辑性与结构性原则的prompt：撰写一篇关于“人工智能在医疗领域应用”的技术白皮书，内容应遵循以下结构：1.引言（简要介绍AI在医疗领域的重要性）2.问题定义（明确医疗领域面临的挑战）3.解决方案（详细介绍AI如何解决这些问题，包括具体技术、应用场景和案例）4.结果与展望（总结AI应用的成果，并预测未来发展趋势）5.结论（总结白皮书的主要观点）。每一部分应有清晰的小标题，并且内容要按照逻辑顺序递进，从概述到细节、从一般到具体。
 ​
 #输出要求
 只给出最终答案，不要解释过程，分别给出上述两份提示词回答后的结果。

大模型输出结果：

 一、不恰当提示词对应的白皮书结果•
 人工智能在医疗领域应用的技术白皮书•
 人工智能技术近年来发展迅猛，在众多领域都掀起了变革浪潮，医疗领域也不例外。AI 在医疗领域有着丰富多样的应用，接下来就为大家介绍一下。•
 首先是 AI 在图像识别方面的应用。在医疗影像领域，AI 发挥着重要作用。比如在肺部 CT 影像分析中，AI 能够快速浏览大量的 CT 图像，像医生一样去寻找可能存在病变的区域。它可以识别出肺部的小结节，甚至一些微小的、容易被人眼忽略的病灶。有了 AI 的帮助，医生在阅读影像时能够节省不少时间，也能减少因疲劳等因素导致的漏诊情况。而且，AI 还能对影像中的病变特征进行量化分析，为医生判断病变的性质提供更多参考依据，比如通过测量结节的大小、密度等参数，辅助医生判断结节是良性还是恶性的可能性更大。•
 然后是 AI 在诊断支持方面的应用。当患者来到医院就诊，向医生描述症状后，AI 可以参与到诊断过程中。它能够整合患者的症状信息、既往病史、检查结果等多方面的数据，与庞大的医学数据库进行对比分析。比如对于一些复杂的疾病，症状可能不典型，医生诊断时容易出现困惑，这时候 AI 可以根据已有的病例和医学知识，给出可能的诊断建议。在急诊场景中，时间非常宝贵，AI 能够快速处理患者的各项数据，帮助医生尽快做出初步诊断，为抢救患者争取更多时间。另外，AI 还能对疾病的发展趋势进行预测，比如根据糖尿病患者的血糖数据、生活习惯等信息，预测患者未来发生并发症的风险，让医生能够提前制定干预措施。•
 还有 AI 在病历分析方面的应用。传统的病历大多是文字形式，医生想要从大量病历中提取关键信息需要花费很多精力。AI 则可以利用自然语言处理技术，自动识别和提取病历中的重要内容，比如患者的诊断结果、用药情况、手术记录等。它还能对不同患者的病历进行对比分析，发现疾病之间的关联以及治疗方案的效果差异。例如，通过分析大量癌症患者的病历，AI 可以找出不同治疗方法在不同类型癌症患者身上的疗效，为医生制定个性化的治疗方案提供参考。同时，AI 对病历的分析还能帮助医院进行医疗质量评估，发现诊疗过程中可能存在的问题，促进医疗服务水平的提升。•
 二、恰当提示词对应的白皮书结果•
 人工智能在医疗领域应用的技术白皮书•
 1. 引言•
 在全球人口老龄化加剧、医疗资源分布不均以及疾病复杂性不断提升的背景下，医疗领域面临着前所未有的发展压力。人工智能（AI）技术凭借其强大的数据处理能力、深度学习能力以及精准分析能力，逐渐成为推动医疗领域变革的核心力量。AI 在医疗领域的应用，不仅能够提高医疗服务的效率和质量，还能缓解医疗资源紧张的局面，为患者带来更优质、便捷的医疗体验。从疾病的早期筛查到精准诊断，从个性化治疗方案制定到医疗流程优化，AI 都展现出了巨大的潜力，对提升全球医疗健康水平具有不可替代的重要性。•
 2. 问题定义•
 当前医疗领域面临着诸多严峻挑战，这些挑战严重制约了医疗服务的发展和普及。首先，医疗资源分布不均衡问题突出，在许多地区，尤其是偏远的农村和欠发达地区，优质的医疗人才和先进的医疗设备匮乏，当地患者难以获得及时、有效的诊疗服务，而大城市的大型医院则人满为患，医生工作压力巨大，诊疗效率受到影响。其次，疾病诊断的准确性和及时性有待提高，对于一些罕见病、复杂疾病以及早期症状不典型的疾病，由于医生的经验差异和医学知识的局限性，容易出现误诊、漏诊的情况，延误患者的治疗时机。再者，医疗数据处理效率低下，医院积累了大量的病历、影像、检验等数据，这些数据形式多样、数量庞大，传统的人工处理方式不仅耗时耗力，还难以从中挖掘出有价值的信息，无法为医疗决策提供有效的支持。另外，个性化医疗服务发展滞后，不同患者的身体状况、基因特征、生活习惯等存在差异，传统的 “一刀切” 式治疗方案往往难以达到最佳的治疗效果，无法满足患者对个性化诊疗的需求。•
 3. 解决方案•
 3.1 针对医疗资源分布不均的解决方案•
 AI 技术能够通过远程医疗的形式，打破地理空间的限制，实现优质医疗资源的共享。在技术方面，借助计算机视觉、实时通信等技术，AI 可以构建远程诊疗平台。例如，在远程影像诊断场景中，基层医院将患者的 CT、X 光等影像数据上传至平台，AI 首先对影像进行初步分析，识别出可能存在的病变区域并生成分析报告，然后将影像和报告传递给大城市医院的专家，专家通过平台对患者进行远程诊断，并给出治疗建议。以某偏远地区的基层医院为例，该医院引入 AI 远程影像诊断系统后，当地患者无需长途奔波前往大城市就医，通过远程平台就能获得三甲医院专家的诊断服务，不仅节省了患者的时间和费用，还提高了当地医院的诊疗水平，有效缓解了医疗资源分布不均的问题。•
 3.2 针对疾病诊断准确性和及时性不足的解决方案•
 AI 的深度学习和大数据分析技术能够为疾病诊断提供有力支持。在具体技术上，基于卷积神经网络（CNN）的 AI 模型可以对大量的医疗影像数据进行训练，使其具备精准识别病变的能力。在诊断支持场景中，以乳腺癌筛查为例，AI 系统通过学习数百万张乳腺钼靶影像和对应的诊断结果，能够准确识别出乳腺中的肿块、钙化等异常特征，并给出良恶性的判断概率。医生在诊断时，结合 AI 的分析结果，能够有效减少漏诊和误诊的情况。在急诊诊断中，AI 可以整合患者的生命体征数据、症状描述、既往病史等信息，通过预训练的模型快速生成可能的诊断列表和紧急处理建议。某医院的急诊部门引入该系统后，对急性心肌梗死患者的诊断时间平均缩短了 30 分钟，大大提高了抢救成功率。•
 3.3 针对医疗数据处理效率低下的解决方案•
 AI 的自然语言处理（NLP）技术和大数据分析技术能够实现医疗数据的高效处理和价值挖掘。在病历分析场景中，AI 系统利用 NLP 技术可以自动识别病历文本中的关键信息，如患者的基本信息、主诉、现病史、既往史、诊断结果、用药情况等，并将这些信息结构化存储到数据库中。同时，借助大数据分析算法，AI 可以对结构化的病历数据进行多维度分析，比如分析不同疾病的发病率与年龄、性别、地域等因素的关联，评估不同治疗方案的疗效和安全性。某大型医院应用 AI 病历分析系统后，病历数据的提取和分析时间从原来的平均每例 2 小时缩短至 15 分钟，并且通过对海量病历数据的分析，发现了某种罕见病的潜在致病因素，为该疾病的研究和治疗提供了重要线索。•
 3.4 针对个性化医疗服务滞后的解决方案•
 AI 的精准医疗技术，结合基因测序技术和患者的多维度数据，能够为患者制定个性化的治疗方案。在技术层面，AI 可以对患者的基因数据、临床数据、生活习惯数据等进行整合分析，找出与疾病相关的基因位点和影响治疗效果的因素。在癌症治疗领域，AI 系统可以根据患者的肿瘤基因测序结果、肿瘤分期、身体状况等信息，结合最新的临床研究数据，为患者推荐最适合的化疗药物、靶向药物或免疫治疗方案。某癌症治疗中心应用该技术后，患者的治疗有效率提高了 20%，且药物不良反应的发生率降低了 15%。•
 4. 结果与展望•
 4.1 结果总结•
 AI 在医疗领域的应用已经取得了显著的成果。在医疗效率方面，通过 AI 技术的应用，医疗影像诊断时间、病历处理时间、急诊诊断时间等均得到了大幅缩短，医院的诊疗流程更加顺畅，医生的工作效率显著提升。在医疗质量方面，AI 辅助诊断有效降低了误诊和漏诊率，个性化治疗方案的制定提高了疾病治疗的有效率，改善了患者的治疗效果和预后情况。在医疗资源利用方面，AI 远程医疗平台实现了优质医疗资源的共享，让偏远地区的患者也能享受到高质量的医疗服务，提高了整体医疗资源的利用效率。例如，某地区通过推广 AI 远程诊断系统，基层医院的诊疗能力提升了 40%，患者外转率下降了 30%。•
 4.2 未来发展趋势•
 未来，AI 在医疗领域的应用将朝着更加深入、精准和智能化的方向发展。在技术层面，AI 模型将更加复杂和高效，多模态 AI 技术（融合影像、文本、基因等多种数据）将成为主流，能够更全面地分析患者的健康状况，提高诊断和治疗的精准度。在应用场景方面，AI 将进一步渗透到预防医学领域，通过对个体健康数据的实时监测和分析，实现疾病的早期预测和干预；在康复医疗领域，AI 辅助康复设备将更加智能化，能够根据患者的康复进展实时调整康复方案。同时，随着区块链技术与 AI 的结合，医疗数据的安全性和隐私保护将得到更好的保障，促进医疗数据的共享和利用。此外，AI 在医疗领域的监管体系也将不断完善，确保 AI 技术的应用符合医学伦理和法律法规要求，推动 AI 医疗健康产业的规范、可持续发展。•
 5. 结论•
 本白皮书围绕人工智能在医疗领域的应用展开分析，首先阐述了 AI 在医疗领域的重要性，明确了当前医疗领域面临的医疗资源分布不均、诊断准确性和及时性不足、医疗数据处理效率低下以及个性化医疗服务滞后等挑战。随后，针对这些挑战，详细介绍了 AI 在远程医疗、诊断支持、病历分析和个性化治疗等方面的具体解决方案，并结合实际案例说明了 AI 技术的应用效果。通过对 AI 应用成果的总结和未来发展趋势的展望，可以看出 AI 技术为医疗领域带来了巨大的变革，显著提升了医疗服务的效率和质量。未来，随着 AI 技术的不断创新和完善，以及相关监管体系的健全，AI 将在医疗领域发挥更大的作用，为全球医疗健康事业的发展做出更大的贡献，最终实现全民健康水平的提升。•

 ​

在文档生成中，逻辑性与结构性是确保内容清晰、易于理解的核心原则。逻辑性指的是内容按合理顺序展开，便于读者沿着自然的思维路径逐步深入理解主题。结构性则体现在文档的层级和格式组织上，使得内容具有清晰的框架和条理性。此案例，技术白皮书的撰写，需要较强的逻辑与结构性设计。

1.2.3 可维护与可更新：把“一次性写作”升级成“可复用模板”

为什么这很重要？ 项目计划书、周报、复盘、评审提纲这类文档会反复更新。一次性“散文式”生成，维护成本很高。模板化 + 参数化才是正解。

怎么做？

• 先定义模块（概述/任务/里程碑/风险/预算…）。

• 再声明字段变量（项目名、阶段、负责人、日期…）。

• 提示词要求模型仅填充变量，不改变模板结构。

可复制模板（项目计划书，可复用/可参数化）：

 #任务
 撰写项目计划书
 ​
 #不恰当提示词
 不满足可维护性与可更新性原则的prompt：写一份关于“智能家居项目”的计划书，详细描述项目的目标、任务安排、时间进度、预算和风险分析
 ​
 #恰当提示词
 满足可维护性与可更新性原则的prompt：编写一个“智能家居项目”项目计划书，应包含以下部分：1.项目概述（简要介绍项目背景和目标）2.任务分解（列出主要任务及负责人）3.时间计划（提供项目的主要里程碑和时间安排）4.风险分析（分析可能遇到的风险及应对策略）5.预算概要（概述项目的预算和资金来源）。模板设计应具有通用性，以便在不同项目中应用，只需修改相关数据（如项目名称、时间、预算等）即可生成新的计划书。
 ​
 #输出要求
 只给出最终答案，不要解释过程，分别给出上述两份提示词回答后的结果。

大模型返回结果示例：

通过返回对比相差还是比较大的，恰当的提示词生成的内容更多也更全面。文档生成的可维护性与可更新性，关乎文档内容在未来的可扩展性和灵活性。随着需求的变化，文档可能需要进行修改和补充，提示词的设计应便于调整，以适应不断变化的内容需求。 为了提升可维护性，设计提示词时要考虑模块化和通用性，使文档可以在不同版本中保持一致和连贯。

1.2.4 规范性与标准化：让模型“说人话”，更要“说法条的语言”

为什么这很重要？ 法律、合规、金融、医疗等文档，专业术语与格式是风控底线。提示词要绑定标准（如《民法典》、行业模板、ISO/IEEE/GB/T）。

怎么做？

• 明确适用法域/标准版本；

• 指明术语引用范围；

• 规定版式要素（标题、编号、签章、附录与定义条款）。

可复制模板（法律合同）：

#任务
撰写房屋租赁合同

#不恰当提示词
不满足规范性与标准化原则的prompt:编写一份房屋租赁合同，合同内容应包括以下部分:1.合同双方，2.租赁条款3.权利义务， 4.违约责任，5.法律适用。

#恰当提示词
满足规范性与标准化原则的prompt:编写一份符合中国民法典要求的房屋租赁合同，合同内容应包括以下部分:1.合同双方(使用中国民法典规定的术语和格式，明确双方身份)2.租赁条款(按照中国民法典规定的租赁条款格式，明确租期、租金、支付方式等)3.权利义务(明确合同双方的权利和义务，依据民法典的规定)4.违约责任(根据民法典的相关条款，明确违约责任及处理方式)5.法律适用(明确适用中国法律，并符合民法典规定)。文档格式应符合法律合同的标准，包括字体、段落、签署栏等。
#输出要求
只给出最终答案，不要解释过程，分别给出上述两份提示词回答后的结果。

差距比较大，大家可自行用大模型测试效果。文档生成提示词应遵循相关行业或领域的规范和标准，以确保内容的专业性和一致性。提示词的设计应参考已被泛认可的标准，如 ISO、IEEE 等，尤其是在技术性或法律性文档中，标准化格式和术语有助于提升文档的权威性和适用性。

1.2.5 场景化设计：同是“写文档”，语境完全不同

为什么这很重要？ 诉状与新闻报道都叫“文本”，但一个强调法条逻辑与格式，一个强调叙事实证与时效；提示词要贴紧体裁的“硬性规则”。

怎么做？

• 法律文书：要素完备 + 法律依据 + 格式固定；

• 新闻稿：倒金字塔结构 + 5W1H + 来源核验。

可复制模板（诉状/新闻）：

 #任务:撰写法律诉状
 #不怡当prompt:写一份法律诉状，大概要包括原告被告、诉讼请求、事情经过、证据和结尾，尽量用大白话写清楚就行。
 #怡当prompt:编写一份符合中国民事诉讼法规定的法律诉状，需包含原告被告信息、诉讼请求、事实与理由、证据和法律依据等部分，确保使用准确的法律术语和格式。
 #输出要求
 只给出最终结果，不解释过程

 #任务:撰写新闻报道
 #不恰当prompt:写一篇关于新科技的报道，内容要包括新科技的名字、它的作用、还有人们对它的看法，写得越随意越好，不用太在意格式。
 #怡当prompt:撰写一篇关于最新科技发展的新闻报道，需包含标题、导语、正文(包含事件背景、发展经过、专家观点等)、结语和来源信息，注意新闻叙事的逻辑性和时效性。
 #输出要求
 只给出最终结果，不解释过程

提示词的设计需要根据文档生成的具体场景进行调整。不同场景下，提示词需要传达的信息和结构会有所不同。比如在生成法律文档时，提示词需要遵循严格的法律术语和格式;而在生成新闻稿时，提示词则需要更具灵活性和新闻叙事性。通过场景化设计，提示词可以更好地适应不同任务需求，提升生成文档的质量。

1.2.6 风格控制：用“文风参数”驯服模型个性

为什么这很重要？ 学术与博客、PR 与技术 FAQ 的文风差异极大。把“风格”具体化为可执行参数，模型更好控。

怎么做？

• 学术：客观、术语准确、避免修辞、引用格式（APA/MLA/GB/T）。

• 博客：亲和、场景化、适度故事化、小节“彩蛋/Tips”。

可复制模板（风格成分表）：

 #任务:撰写学术论文摘要
 #不怡当prompt:写一篇关于人工智能在看病上怎么用的文章摘要，语言尽量通俗易懂，不要太专业，可以随意发挥,
 #输出要求
 #怡当prompt:撰写一篇关于人工智能在医疗诊断中应用的学术论文摘要，要求采用严谨、客观、专业的学术风格，确保术语准确，逻辑清晰。
 只给出最终结果，不要做解释说明

 #任务:撰写博客文章
 #恰当prompt:撰写一篇关于最新旅游趋势的博客文章，要求采用轻松、亲切、有趣的风格，结合个人经历和见闻，吸引读者兴趣。
 #不恰当prompt:写一篇关于最新旅游趋势的文章，内容要包括各种数据和统计，语言要正式严肃，避免使用个人情感色彩。
 ##输出要求
 只给出最终结果，不要做解释说明

不同的文档类型往往需要不同的写作风格。提示词的设计可以通过特定风格的引导，让生成模型生成符合预期风格的文档。在生成学术论文时，提示词需要引导模型采用严谨、客观的学术风格;而在生成博客文章时，提示词可以引导模型采用更加轻松、亲切的风格。通过明确的风格引导，提示词能够提升生成内容的可读性和适用性。

1.2.7 结构化数据补全：让“报告”对上数据库

为什么这很重要？ 财报、运营周报、监控月报必须“数据可追溯”。提示词要把字段来源、计算规则、格式要求全部讲清楚。

怎么做？

• 指定字段与来源（revenue_Q3、expense_Q3…）；

• 给出计算公式与保留位数；

• 约束呈现格式（表格 + 结论段）。

可复制模板（财报联动）：

 #任务:生成季度财务报告
 #怡当prompt:根据Q3财务数据，生成一份季度财务报告。报告需包含以下结构化数据点:总收入(来自数据库字段“revenue_Q3”)、总支出(来自数据库字段"expense_Q3”)、净利润(总收入-总支出，计算结果需四舍五入到小数点后两位)、以及同比增长率(与Q2相比，计算公式为(Q3值-Q2值)/Q2值*100%，结果需保留两位小数)。
 # 不恰当prompt:写一份Q3的财务报告，里面要包含收入、支出这些财务数据，具体的数字你就自己随便编吧，不用太在意准确性。还有，记得提一下跟上个季度相比是增长了还是下降了。
 # 输出要求:
 只给出最终结果，不要做解释说明

结构化数据在文档生成中的作用不可忽视。通过将结构化数据与提示词相结合，可以生成更加精准和专业的文档。例如，在生成财务报告时，提示词可以结合数据库中的财务数据，自动填充收入、支出等关键财务指标，从而生成详细、准确的报告。结合结构化数据的提示词设计，能够提高文档生成的效率和精度。

1.2.8 用户个性化：从“通用好文”变成“对的人爱看”

为什么这很重要？ 同一份简历，对“产品岗”和“研发岗”的打动点差别很大。把“风格/重点”参数化，模型才能真正“为谁写”。

怎么做？

• 声明用户画像（目标岗位/行业/经验级别）；

• 明确“主打能力标签”（如“项目管理/增长/系统设计”）；

• 选择文风（极简/叙事/量化成绩导向）。

可复制模板（个性化简历）：

 #任务:撰写个性化简历
 #恰当prompt:根据用户提供的个人信息、职业经历、技能专长及个性化偏好(如偏好简洁风格或详细罗列成就、希望强调的特定技能或经历、是否包含个人照片等)，定制撰写一份个性化简历。例如，用户偏好简洁风格且希望强调其项目管理能力，则简历中应突出相关项目经历，使用简洁的语言描述成果，并在简历顶部或特定位置明确标注“擅长项目管理”的标签。
 #不恰当prompt:撰写一份通用简历模板，不考虑用户的个性化需求。要求包含姓名、联系方式、教育背景、工作经历等基本信息，但不允许根据用户的具体情况和偏好进行调整。例如，即使用户明确表示希望简历简洁明了并突出其领导能力，也依然要求按照固定格式详细罗列所有工作经历，不考虑用户希望强调的重点和风格偏好。
 #输出要求:
 只给出最终结果，不要做解释说明

不同用户在使用文档生成工具时，可能对生成结果有不同的偏好和要求。因此，提示词的设计需要考虑用户的个性 化需求。通过个性化调节，提示词能够生成符合特定用户风格、喜好和要求的文档。例如，某些用户可能偏好简洁的报告风格，而另一些用户则希望生成详细、全面的文档。通过灵活调整提示词，能够满足不同用户的个性化需求。

2、文档生成提示词的实战与应用

这一章我们把“技巧”落到“产出”：用大模型（以豆包为例，但同样适用于其他主流模型）从短文报告到长篇论文，完整走一遍生成流程。我们的目标不只是“能写出来”，而是写得专业、结构清晰、可复用、便于后续维护。

2.1 短文生成提示词实践

2.1.1 财务报告自动生成

很多团队的财报初稿，卡在“谁来写、写多快、写多准”。这类报告要求口径统一、结构规范、指标准确，单靠自由发挥很容易失控。正确的姿势是：用提示词把“结构+口径+数据+风格”一次说清楚，让模型像一名靠谱的财经分析师。

使用场景 一家大型金融机构需要按季度汇总收入、支出、利润与核心财务指标，并且希望在报告中包含同比/环比的解析，以及可视化图表用于管理层快速决策。

先给一个“能跑通”的起步提示词：

生成一份 2024 年第三季度财务报告，内容包括收入、支出、利润和主要财务指标，并添加图表。

问题：能写，但容易泛泛而谈，缺乏口径说明、对比分析、风险提示。把起步提示词升级为“专业交付件”，我们做 3 次有方向的迭代。

2.1.2 提示词优化策略

初次生成的报告虽然包含收入、支出和利润等关键财务指标，但缺乏更深入的分析，例如月度趋势细分和同比增长率的详细说明。针对这些反馈，我们对提示词进行了以下优化。根据我们之前的优化策略，我们做了如下调整:

(1)第一步

场景化设计:你现在是一名专业的财经分析专家，我需要您完成一份财务报告，请尽量体现出您在财经领域的出色分析能力，敏锐的市场洞察力以及专业的财务知识，给到我全面和深入的财务报告。

提示词如下:

 你现在是一名专业的财经分析专家，我需要您完成一份财务报告，请尽量体现出您在财经领域的出色分析能力，敏锐的市场洞察力以及专业的财务知识，给到我全面和深入的财务报告。要求如下:生成一份 2024 年第三季度财务报告，内容包括收入、支出、利润和主要财务指标，并添加图表。

从以上结果我们看到，大模型明显在支出和利润方面进行了同比分析，并且分析了相关的增长原因，而且在最后的结论部分进行了总结和建议。

(2)第二步

提供上下文信息:接下来我们补充部分上下文信息，比如背景定义为:一家大型金融机构需要定期生成季度财务报告，以汇总公司的收入、支出、利润等关键财务指标。这类报告不仅为管理层提供了决策依据，还需遵循公司财务报告的标准格式，确保信息的准确性和呈现的规范性。

提示词如下:

 需求背景:你现在在一家大型金融机构工作，需要定期生成季度财务报告，以汇总公司的收入、支出、利润等关键
 财务指标。
 角色定义:你现在是一名专业的财经分析专家，我需要您完成一份财务报告，请尽量体现出您在财经领域的出色分析能力，敏锐的市场洞察力以及专业的财务知识，给到我全面和深入的财务报告。要求如下:生成一份 2024年第三季度财务报告，内容包括收入、支出、利润和主要财务指标，并添加图表。

我们发现，增加了背景描述后，大模型表现出了基于背景和角色定位的描述性语言，通过进一步洞察和展望升华报告的分析属性和对未来的研判，使得报告的专业性进一步提升。

(3)第三步

特定风格引导:最后，通过指定报告的风格，来润色一下整篇报告。 提示词如下:

 需求背景:你现在在一家大型金融机构工作，需要定期生成季度财务报告，以汇总公司的收入、支出、利润等关键财务指标。
 角色定义:你现在是一名专业的财经分析专家，我需要您完成一份财务报告，请尽量体现出您在财经领域的出色分析能力，敏锐的市场洞察力以及专业的财务知识，给到我全面和深入的财务报告。风格要求:请尽量使用专业且正式的语言，遵循财务报告的规范和格式，逻辑严谨，线索明晰，适当使用专业术语做出合理的前瞻性预测。
 要求如下:生成一份 2024 年第三季度财务报告，内容包括收入、支出、利润和主要财务指标，并添加图表

我们发现，最终优化后，大模型生成的结果更加强调这份财务报告是金融行业的财务报告，同时相关的财务指标明显更加的专业，符合提示词中对专业性的要求。

总而言之，文档生成是一个动态的过程，提示词的设计需要随着生成结果的变化进行调整与迭代。初次生成文档时可能会发现模型对提示词的理解与预期有差异。这时，就需要通过调整提示词的细节，进行迭代优化。合适的选择优化技巧，观测大模型反馈的结果，最终得到满意的结果。

2.2 长文生成提示词的实战

以下是更详细的论文撰写流程，以“大语言模型在推荐系统中的应用”为标题，一步步完成论文。

2.2.1 明确论文主题

比如我们论文的主题为:大语言模型在推荐系统中的应用，首先我们通过大模型来生成大纲，那么如何生成呢，我们通过选择合适的 Prompt 给到大模型，要求其回答。

2.2.2 选择合适的 Prompt

在撰写一篇长文或论文时，科学的结构尤为重要。通过提示词工程，我们首先来生成大纲。

提示词如下:

需求背景:你现在是一位大模型研究专家，现在要求你写一篇论文的大纲，论文的主题为:大语言模型在推荐系统中的应用，论文最终面向的是相关行业的专家，所以请尽量使用专业的语言来进行描述。 风格要求:请认真严谨地帮助生成大纲，从定义，理论，发展历程，现行状况，研究方向，研究方法，验证方法实际应用，经济效益等等角度，选择你认为合适的内容组成大纲。要求如下:生成一份论文大纲，大纲的结构要符合常见的论文结构，题目是:大语言模型在推荐系统中的应用

2.2.3 生成论文大纲

下方图示即为文心大模型的表现，我们可以看到，它生成的大纲非常的完整，包含了常见的摘要，关键词，引言结论，展望，参考文献，附录等结构:

2.2.4 手工调整大纲

大模型生成的大纲已经非常完整，但是如果您还需要增加部分章节，比如感谢等，可以在提示词中新增相关的要求。 随后，您可以将大模型返回的大纲结果粘贴到文档软件中，对相关的章节进行调整，形成最终需要扩充内容的大纲。

2.2.5 选择合适的 Prompt 让大模型详细阐述，并给出论点出处

生成大纲后，我们可以让大模型继续对每个章节进行一定的扩充和阐述，通过这种方式来丰富论文的内容。例如:生成的大纲中有一个小节主题为:阐述大语言模型和推荐系统的发展背景，那么我们提示词初始优化如下

第一步:

对于论文，首先我们进行特定风格引导，要求使用专业的语言来进行描述，提示词如下:

需求背景:你现在是一位大模型研究专家，现在要求你写一篇论文的引言部分的一个小节，主题为:阐述大语言模型和推荐系统的发展背景。论文最终面向的是相关行业的专家，所以请尽量使用专业的语言来进行描述。

第二步:

我们继续进行场景化设计上的优化，生成的结果没有明确的数字化表达，现在我们进行场景化设计优化，提示词如下： 需求背景:你现在是一位大模型研究专家，论文的阅读对象对数据和时间比较敏感，请在描述时间相关信息时尽量说清楚年份，涉及一些有必要使用数据的地方请使用明切数据。要求:现在要求你写一篇论文的引言部分的一个小节，主题为:阐述大语言模型和推荐系统的发展背景。论文最终面向的是相关行业的专家，所以请尽量使用专业的语言来进行描述。

第三步:

如果论文中还要凸显某一个论点，比如大模型的发展得益于硬件性能的提升，那我们再增加部分上下文信息，提示 词修改为如下: 需求背景:你现在是一位大模型研究专家，论文的阅读对象对数据和时间比较敏感，请在描述时间相关信息时尽量说清楚年份，涉及一些有必要使用数据的地方请使用明切数据。要求:现在要求你写一篇论文的引言部分的一个小节，主题为:阐述大语言模型和推荐系统的发展背景。论文最终面向的是相关行业的专家，所以请尽量使用专业的语言来进行描述。 其他信息:论文也关注硬件的性能发展对大模型与推荐系统合作中扮演的角色，请增加该部分内容。

通过如上过程，我们选择合理的优化方式来优化Prompt，来达到优化调整的目的。同时我们发现小节的标题有所 变动，我们可以根据自己的需求来进行标题的调整。

2.2.6 文章润色

对于生成文章的小节，可能他的用词和风格与您的需求有出入，您可以继续要求大模型进行修改。如下图所示，通过指导大模型增加专业名词来提升专业度，大模型给出了让人比较满意的答复。

2.2.7 整理文献，目录，排版后最终完成

反复上述的过程，填充完每一个小节后，最后的排版整理至关重要，这样才能确保论文符合学术论文