该系列是一个提示词框架的整理笔记，尝试收录至今为止所有的提示词框架。最终共收集到了24个提示词框架，我将这些框架按照复杂度分成了如下5个类别：

1. 基础类：适合日常快速任务，包括RTF、TAG、ERA、APE、BAB、CTF共6个框架
2. 流程类：适合中等复杂度任务，包括ICIO、RISE、RACE、CARE、SPAR、SAGE共6个框架
3. 规范类：适合特定专业领域，包括TREF、GRADE、ROSES、COAST、TRACE、CO-STAR共6个框架
4. 探索类：支持迭代优化和多方案探索，包括CRISPE、RASCEF、BROKE、PATFU共4个框架
5. 综合类：适合最复杂的综合任务，包括CREATE、RTCROS、PECRA共3个框架

关于提示词框架的使用方式，我将这些提示词框架的元素都写成了几个问题，大家可以通过回答这些问题去编写和优化自己的提示词，或者你也可以将这些问题给到AI，让AI帮你检查和优化提示词。

关于提示词的来源，所有的提示词框架都是我从网络上的各种渠道收集到的，本来也想要写上每个提示词框架的作者，但是经过多次搜索感觉很难找到真正的作者，所以就统一不标记作者，只标记有争议的框架。在这里感谢所有提示词框架的作者和传播者。

关于提示词的示例，我在笔记中就不添加具体的例子来演示了，因为部分提示词框架我也不常用，我写的例子也不一定好，我认为这些提示词框架主要参考的是思想的模板。如果你真的想要示例来参考，我想AI可以写得更好。

我感觉这些提示词框架不仅仅是一套提示词模板，而且是一种很好的"清晰表达"的思考框架，第一次接触提示词框架时就让我想起了"STAR法则"，也是用一个模板来帮助我们清晰的表述一件事。希望这些笔记能够帮到大家，同时，要注意尽管我说是"大全"，但是也可能会出现遗漏或带有主观性，还请大家辩证的阅读和参考。

规范类框架概述

• 约束严格：包含强制性的约束条件和质量要求，确保输出质量可控，减少"幻觉"问题
• 专业性强：确保输出符合行业标准，提升输出的可信度和可用性

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1. TREF 框架

Task（任务）

• 我需要完成什么工作？
• 任务的核心目标是什么？
• 任务的类型是什么？（法律文书、技术文档、合同）

例如：起草劳动合同、编写技术文档、撰写合同、制定规范等。

Requirements（要求）

• 必须满足什么标准？
• 有哪些强制性的内容要求？
• 必须遵循哪些规范或法规？

例如：必须包含工作职责、薪资结构、工作时间、符合劳动法规定等。

"Requirements"和"Format"的区别：Requirements元素是要求AI强制遵循的，而Format元素则是建议性的

Expectations（期望）

• 我希望达到什么质量水平？
• 输出应该符合什么标准？
• 对输出的准确性、完整性有什么要求？

例如：条款清晰明确、无歧义、保护双方合法权益等。

Format（格式）

• 我希望输出什么格式？
• 应该使用什么模板或结构？
• 输出的标准格式是什么？

例如：标准劳动合同模板、技术文档格式、合同格式、规范文档结构等。

如果你的任务不需要严格的约束条件，可以考虑使用RACE或其他框架

特别适合的场景

• 任务需要严格遵循规范（法律文书、技术文档、合同）

• 属于法律、技术文档、合同等领域

• 对输出准确性和合规性要求高

• 适合正式文档和规范制定

注意：之后的这个部分都是我按照提示词框架中带有的元素推出来的，即我认为这些场景可能会需要这样的元素组合，给大家做个参考

检查表

检查项	判断标准
1. 任务是否明确?	清楚说明了需要完成什么工作,任务核心目标和类型明确
2. 要求是否强制?	列出了必须满足的具体要求,违反即不合格
3. 要求可量化?	所有要求都能客观验证,使用具体数字或明确标准
4. 期望是否清晰?	明确说明了质量水平,输出标准可判断
5. 格式是否规范?	提供了标准的模板或结构,格式要求具体可执行

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2. GRADE 框架

Goal（目标）

• 我的整体目标或愿景是什么？
• 期望达到什么长期或中期目标？
• 目标是否可衡量？（如具体的数据指标）

例如：提高产品用户满意度、分析新产品竞争对手、制定商业策略等。

Request（请求）

• 我需要完成什么具体任务？
• 请求的核心内容是什么？
• 任务的范围和边界是什么？

例如：分析用户反馈数据、收集竞品信息、制定改进策略等。

Action（行动）

• 我需要采取什么具体步骤？
• 第一步、第二步、第三步分别是什么？
• 每个步骤的目标和交付物是什么？

例如：分析负面评价、识别关键问题、提出解决方案、评估可行性等。

Details（细节）

• 我需要提供什么具体信息？
• 有哪些重要的细节需要注意？
• 数据的来源和质量如何？

例如：用户反馈数据、竞品信息、具体要求、时间限制、预算范围等。

"Details"元素要求提供必要的详细信息，能提高分析的深度和准确性

Example（示例）

• 我可以提供什么参考案例？
• 有哪些成功的格式或结构可以参考？
• 参考案例的哪些方面值得学习？

例如：参考附件中的成功案例、标准格式、行业最佳实践等。

利用"Example"示例来引导输出，确保输出符合预期格式和质量

特别适合的场景

• 任务需要详细规划和多步骤执行
• 属于商业分析、项目管理等领域
• 需要全面的信息支撑（数据、细节、参考）
• 适合市场分析、竞品研究、战略制定、项目规划

检查表

检查项	判断标准
1. 目标是否可衡量?	设定了明确的整体目标,目标包含具体数据指标(如"3个月内从3.5分提升到4.0分")
2. 请求是否清晰?	明确说明了需要完成的具体任务,任务边界清晰
3. 行动是否具体?	列出了明确的执行步骤,每步有具体目标和交付物
4. 细节是否充分?	提供了具体的数据、时间、预算等详细信息
5. 示例是否有效?	提供了可参考的案例,示例格式和结构有指导价值

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3. ROSES 框架

Role（角色）

• 我需要AI扮演什么角色？
• 这个角色应该具备什么专业背景？
• 角色设定如何影响输出的风格和方法？

例如：十年级高中物理老师、资深项目经理、学习导师、培训师等。

Objective（目标）

• 我希望实现什么目标？
• 目标是否可衡量？
• 期望达到什么效果？

例如：演示牛顿定律在现实生活中的应用、在3个月内完成产品开发等。

Scenario（场景）

• 我需要提供什么具体情境？
• 情境的背景和环境是什么？
• 有哪些重要的情境因素？

例如：初创公司资源有限、学生考试压力大、特定的工作环境等。

"Scenario"元素提供具体情境，提高解决方案的相关性和实用性

Expected Solution（预期解决方案）

• 我希望得到什么样的解决方案？
• 解决方案应该具备什么特征？
• 解决方案的预期效果是什么？

例如：设计一个简单的实验方案、提供简洁高效的开发流程等。

Steps（步骤）

• 我需要AI遵循什么步骤？
• 第一步、第二步、第三步分别是什么？
• 每个步骤的具体内容是什么？

例如：确定生活现象、分析关系、设计实验、说明步骤、解释结果等。

"Steps"元素提供分步指导，确保解决方案的可操作性和可理解性

特别适合的场景

• 需要详细的执行步骤和方法
• 任务复杂，需要分步指导
• 适合教育、培训、项目管理等场景
• 需要确保解决方案的可操作性和可理解性

检查表

检查项	判断标准
1. 角色是否专业?	指定了具有相关专业知识或经验的角色
2. 目标是否可衡量?	明确说明了希望实现的目标,目标可验证判断
3. 场景是否具体?	提供了具体情境背景,情境因素和环境条件清晰
4. 方案是否明确?	明确说明了解决方案的特征和预期效果
5. 步骤是否详细?	提供了分步指导,每步有具体内容和操作要点

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4. COAST 框架

Context（背景）

• 我需要提供什么总体背景？
• 背景的核心内容是什么？
• 背景对任务有什么影响？

例如：电商平台、公司面临问题、市场竞争情况、项目背景等。

Objective（目标）

• 我希望达到什么主要目的？
• 目标是否可衡量？
• 期望达到什么效果？

例如：提高用户注册转化率、分析竞争情况、制定营销策略等。

Action（行动）

• 我需要采取什么具体操作？
• 行动的核心内容是什么？
• 行动的步骤是什么？

例如：分析注册流程、提出优化建议、收集竞品信息、设计方案等。

Scene（场景）

• 我需要设定什么具体场景？
• 场景的背景和环境是什么？
• 场景中有哪些重要因素？

例如：用户通过手机应用访问注册页面、通过网站浏览产品等。

"Scene"元素设定具体场景，提高输出的情境适应性

如果你的任务不需要场景模拟，可以考虑使用RISE或其他框架

Task（任务）

• 我需要完成什么核心工作？
• 任务的核心内容是什么？
• 任务的交付物是什么？

例如：提供完整报告、包含流程分析、给出具体建议、制定方案等。

特别适合的场景

• 任务需要明确的场景设定
• 目标清晰且可衡量
• 需要全面分析任务环境
• 适合产品分析、用户体验优化、竞品研究、流程优化

检查表

检查项	判断标准
1. 背景是否充分?	提供了总体背景信息,背景的核心内容和对任务的影响已说明
2. 目标是否可衡量?	明确说明了主要目的,目标可量化验证(如"3个月内转化率从2%提升至5%")
3. 行动是否具体?	明确说明了需要采取的具体操作,行动核心内容清晰
4. 场景是否具体?	设定了具体的使用场景,场景的背景和环境因素清晰
5. 任务是否明确?	清楚说明了核心工作内容和交付物

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5. TRACE 框架

Task（任务）

• 我需要解决什么问题？
• 任务的核心内容是什么？
• 任务的类型是什么？（数学问题、逻辑推理、复杂分析）

例如：解决数学问题、分析数据、设计方案、逻辑推理等。

Request（请求）

• 我需要AI做什么？
• 请求的具体要求是什么？
• 期望AI如何完成任务？

例如：请逐步思考、请分析原因、请提供建议、请展示推理过程等。

Action（行动）

• 我需要采取什么具体步骤？
• 第一步、第二步、第三步分别是什么？
• 每个步骤的目标是什么？

例如：确定变量、建立方程、求解问题、验证结果等。

如果你的任务不需要复杂推理，可以使用RTF或其他框架

Context（上下文）

• 我需要提供什么背景信息？
• 任务的背景和环境是什么？
• 有哪些重要的上下文因素？

例如：这是一个经典问题、需要逻辑推理、面向特定受众、特定领域等。

Example（示例）

• 我可以提供什么参考？
• 有哪些类似的例子可以参考？
• 参考示例的哪些方面值得学习？

例如：类似问题的解答过程、参考案例、标准格式、成功范例等。

利用"Example"元素明确输出模板，提高输出质量

特别适合的场景

• 需要复杂推理或多步骤操作
• 任务需要详细的执行指导
• 希望AI展示完整的思考过程
• 需要示例引导输出质量
• 适合数学问题、逻辑推理、复杂分析、算法设计

检查表

检查项	判断标准
1. 任务是否明确?	清楚说明了需要解决什么问题,任务核心内容和类型明确
2. 请求是否具体?	明确说明了需要AI做什么,请求的具体要求清晰
3. 行动是否具体?	列出了明确的执行步骤,每步有具体目标和操作
4. 上下文是否充分?	提供了任务背景和环境,重要的上下文因素已说明
5. 示例是否有效?	提供了可参考的案例,示例的解答过程或格式有指导价值

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6. CO-STAR 框架

CO-STAR框架（部分称COSTAR）存在多个版本：

• 版本1：Context（背景）、Objective（目标）、Style（风格）、Tone（语气）、Audience（受众）、Response（响应格式）

• 版本2：Context（背景）、Objective（目标）、Structure（结构）、Tone（语气）、Audience（受众）、Requirements（要求）

主要区别在第三个元素（Style或Structure）和第六个元素（Response或Requirements）。

Context（背景）

• 我需要提供什么背景信息？
• 任务的背景和环境是什么？
• 背景对任务有什么影响？

例如：公司正在研发新产品、市场竞争激烈、特定项目背景等。

Objective（目标）

• 我希望达到什么目标？
• 目标是否可衡量？
• 期望达到什么效果？

例如：吸引目标用户点击产品链接、撰写帖子、提升品牌知名度等。

Style（风格）

• 我希望输出什么风格？
• 风格的特征是什么？
• 风格应该符合什么标准？

例如：专业、简洁、有逻辑性、参照某种风格等。

如果你的任务不需要品牌调性匹配，可以考虑使用RACE或其他框架

Tone（语气）

• 我希望输出什么语气？
• 语气应该传达什么情感？
• 语气如何影响受众？

例如：说服性、吸引性、自信、有远见、温暖亲切、专业严谨等。

"Style"和"Tone"元素确保输出风格一致

Audience（受众）

• 我的目标受众是谁？
• 受众的特征是什么？
• 受众的需求和偏好是什么？

例如：55-70岁注重实用性的老年消费者、风险投资人、年轻职场人士等。

"Audience"元素提高内容相关性

Response（响应格式）

• 我希望输出什么格式？
• 输出应该包含哪些内容？
• 输出的结构是什么？

例如：【分析】+【口号】、使用列表形式、特定字数等。

特别适合的场景

• 任务属于营销、品牌、创意领域
• 需要精准匹配品牌调性
• 受众特征明确且重要
• 适合社交媒体、广告文案、品牌宣传

检查表

检查项	判断标准
1. 背景是否充分?	提供了任务背景信息,背景对任务的影响已说明
2. 目标是否可衡量?	明确说明了希望达到的目标,目标可量化验证(如"1周内获得1000个点击")
3. 风格是否明确?	明确说明了输出风格,风格特征具体可描述
4. 语气是否明确?	明确说明了输出语气,语气传达的情感清晰
5. 受众是否具体?	明确说明了目标受众,受众特征、需求和偏好清晰
6. 响应格式是否具体?	明确规定了输出格式、内容和结构