🤖 AI 提示词优化助手 — 一句话变成结构化 Prompt
把「帮我写篇文章」这种随口一句，自动补全成带角色 / 任务 / 背景 / 约束 / 输出格式 / 示例的完整提示词， 适用于 ChatGPT、DeepSeek、Claude、豆包、通义、Kimi 等各类大模型。内置 11 类场景骨架、24 条可直接套用的范例、 0-100 质量评分与改进建议。纯前端规则引擎，不调用任何 AI 接口，内容不会离开你的浏览器。
1️⃣ 你想让 AI 做什么？随口说就行，后面会帮你补结构
原始字数：0
2️⃣ 选择场景决定套用哪套模板骨架
3️⃣ 结构化配置留空的段落不会出现在结果里
👤 角色设定 Role
🎯 任务目标 Task · 必填，权重最高
🧭 上下文背景 Context
🚧 约束条件 Constraints · 每行一条
📦 输出格式 Format
🎨 语气风格 Tone
🙋 目标受众 Audience
🧪 示例 Few-shot · 给正例比讲反例有效得多
📚 内置模板库共 0 条完整范例，点「套用」直接填入上方表单
⚠️ 写提示词的常见误区
别用模糊词
「尽量」「可能」「大概」「差不多」会让模型自由发挥。把「尽量简短」改成「不超过 200 字」，可控性立刻不同。
给正例比列反例有效
与其说「不要写成流水账」，不如直接给一段你想要的样例。模型模仿正例的能力远强于理解否定指令。
复杂任务要拆步
一次让模型「调研 + 分析 + 写方案 + 排版」，质量必然打折。拆成多轮，每轮只解决一件事。
指定输出格式
明确要 JSON / 表格 / 分点，能大幅提升结果的可用性和后续处理效率，也减少无用的开场白。
别省略背景
模型不知道你的项目、读者和已有尝试。多写两句背景，比反复重试十次更省时间。
角色不是玄学，但有用
「你是资深财税顾问」会把回答拉到对应的专业语域和术语体系，比空白提问更聚焦。
🚀 你可能也用得上
📌 工具速览
把随口一句话优化成结构化 AI 提示词，覆盖写作、代码、数据分析、学习辅导、翻译、营销、简历、会议纪要、图像生成、角色扮演等 11 个场景，自动组装角色、任务、背景、约束、输出格式与 few-shot 示例，给出 0-100 质量评分与改进建议，内置 24 条可直接套用范例。
📘 使用说明
- 把你想让 AI 做的事用大白话写进输入框
- 选择对应场景，系统会套用该场景的结构骨架
- 补充角色设定、约束条件与输出格式，可点快捷标签
- 需要更精确时加 1-2 组输入输出示例做 few-shot
- 查看质量评分与改进建议，补齐缺失项后复制使用
❓ 常见问题
Q: 为什么结构化提示词效果更好？
A: 大模型本质是在预测下一个词，输入越明确、约束越清晰，输出分布就越集中在你想要的区间。加上角色设定能激活相关领域的表达模式，指定输出格式能大幅减少后续手工整理成本。实测同一需求，结构化后可用率通常能提升一倍以上。
Q: 这个工具会调用 AI 接口吗？
A: 不会。它是纯前端规则引擎，按照 prompt 工程的最佳实践把你的输入重组成结构化模板，全程在浏览器本地运行，不消耗任何 API 额度，也不会把你的内容发到任何地方。
Q: few-shot 示例给几个合适？
A: 一般 2-3 组效果最好。1 组容易让模型过拟合到那个具体形式，超过 5 组则会显著拉长上下文且边际收益递减。示例要覆盖典型情况，如果任务有多种子类型，每类给 1 个比同类型给 3 个更有效。
Q: 质量评分是怎么算的？
A: 按结构完整度打分：明确任务 20 分，角色设定、上下文、约束条件、输出格式各 15 分，示例 10 分，长度适中 10 分。同时会检测“尽量”“可能”“比较好”这类模糊词并提示替换。分数只是参考，实际效果还要看具体模型和任务。
Q: 不同模型的提示词要分别写吗？
A: 结构化的基本原则是通用的。细节上有差异：Claude 对 XML 标签分段响应好，GPT 系列对 Markdown 标题友好，国产模型对中文指令更敏感、对英文 prompt 反而可能降智。建议先用通用结构，再针对具体模型微调。
Q: 最常见的提示词错误是什么？
A: 一是模糊表述，比如“写得好一点”“详细一些”，模型无从判断标准；二是一次塞进太多任务，应该拆成多轮；三是只说不要什么却不说要什么，正向描述远比负向约束有效；四是不指定输出格式，导致每次结果结构都不一样。
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