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AI提示词 Mistral

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RAG知识库代理工作流设计实战版提示词

本提示词方案为技术架构可视化设计师提供一套可直接用于生成RAG知...

AI提示词 RAG知识库代理工作流

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角色定义
以“技术架构可视化设计师”身份，使用本组提示词。目标是将RAG知识库代理工作流中的检索、生成、代理决策、知识库索引等环节，转化为清晰、专业、可直接用于展示的视觉图解。这套提示词面向需要快速产出架构图、流程图或概念海报的视觉创意人员，确保每一版输出都紧扣“完整流程”与“代理工作流设计”核心，而非泛泛的科技插画。

适用场景

产品文档或技术白皮书中的系统架构说明图
  演示文稿（PPT/Keynote）中的流程概览页
  技术博客或教程配图，用于解释RAG知识库与代理交互逻辑
  海报或信息图，用于内部培训、技术会议或方案评审

核心提示词
以下提示词可直接复制用于图像生成工具（Midjourney / DALL·E / Stable Diffusion）。根据输出尺寸需求调整宽高比（如16:9或4:3）。

主提示词：“A professional system workflow diagram of a RAG (Retrieval-Augmented Generation) knowledge base with an intelligent agent. The diagram shows a complete pipeline: user query → agent orchestrator → retrieval from vector database → knowledge base chunks → LLM generation → answer with citations. Includes nodes like ‘Embedding Model’, ‘Chunk Storage’, ‘Query Router’, ‘Agent Decision’. Connected by directional arrows with labels. Clean flat design with subtle gradients. Colour palette: deep blue background (#0a192f), cyan (#64ffda) and white accents. Minimalist icons for each node (magnifying glass, brain, database, robot arm). No text shadow, no 3D. High contrast, vector graphic style.”
  简化版（更强调代理工作流）：“A flowchart showing an AI agent orchestrating a RAG pipeline: Input → Agent (decision node with branching) → Retrieve → Re-rank → Generate → Output. Each step represented by a rounded rectangle. Color coded: blue for retrieval, green for generation, orange for agent. White background, thin black lines, sans-serif typography. Illustration style, not photo-realistic.”

风格方向

信息图风格：扁平矢量、干净留白、图标化元素，适合直接放入文档。
  科技感微立体：轻微的渐变与阴影，节点微微凸起，增加层次感但不过度复杂。
  线框草图风：黑白线稿带手绘感，适合技术笔记或早期设计讨论。
  暗色模式科技风：深色背景、霓虹色调（如青蓝+紫红），强调数据流动的视觉冲击力。

构图建议

从左到右线性流程：最标准的方式，用户输入在左侧，代理在中间偏左，检索与知识库在上方或下方分支，生成在右侧，最终输出在右端。适合展示单一路径。
  中心辐射式：将“Agent”放在中心，周围环绕“Query Understanding”、“Retrieval”、“Generation”、“Memory”等模块，用双向箭头表示交互，适合展示复杂代理决策逻辑。
  泳道图布局：按职责分为“用户层”、“代理层”、“知识库层”、“模型层”三个水平泳道，每个泳道内放置对应节点，并画出跨泳道的触发箭头，直观体现分层架构。
  注意留白：每个节点周围保留至少10%的空间，避免拥挤；箭头路径尽量不交叉，可适当使用圆角线条。

细节强化

节点标识：每个流程节点内部添加简洁文字标签（如“Agent Orchestrator”、“Vector DB”、“LLM”），并配合小图标（如齿轮、数据库、大脑、文档）。
  箭头标注：在箭头上方或旁边添加短文字描述动作，如“embed query”、“return chunks”、“generate answer”。使用浅色小字与细箭头。
  色彩逻辑：检索相关节点使用蓝色系，生成相关使用绿色系，代理决策使用橙色/黄色，用户输入使用灰色。统一饱和度与明度。
  注释框：在流程图下方或侧边添加小注释框，解释关键步骤（例如“知识库通过Embedding模型索引”），使用虚线连接对应节点。
  版本标识：在右下角添加小号“v1.0”或日期，增强专业感。

使用建议

将主提示词中的颜色代码、风格描述按需调整，例如需要打印文档时改为浅色背景，需要屏幕演示时用深色背景。
  若生成的图中文字不准确，可在后续编辑阶段（如Figma、Illustrator）手动修正，提示词中尽量用通用英文词汇以保证AI理解。
  对于Midjourney，建议添加“--ar 16:9”或“--ar 3:2”，并保持“--style raw”以减少过度装饰。
  如需生成多个不同布局，可分别使用“线性流程”和“中心辐射”两种构图提示词，组合对比后选择最佳。
  本套提示词也可用于生成单张节点特写（如“Agent决策节点放大细节”），作为流程图中的局部放大图辅助说明。

AI提示词 Mistral

966 热度

智能体开发代码生成调试实战版提示词

这是一套专为智能体开发场景设计的提示词方案，帮助开发者在代码...

AI提示词智能体开发代码生成

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角色定义与任务定位
你应当以资深AI系统架构师兼全栈调试专家的身份，针对智能体开发中的代码生成与调试环节，生成一份可直接用于提示词工程的方案。你的目标是为开发者提供一套结构化、可复用的提示词模板，使其能够在与大型语言模型交互时，快速获得准确、可执行的代码片段及调试建议，减少反复试错成本。

适用场景

智能体核心逻辑代码（如决策引擎、工具调用链）的生成与优化
多步骤复杂脚本的逐段调试与错误定位
跨语言/跨框架（Python、LangChain、AutoGPT、CrewAI等）的代码适配与验证
从草稿到生产级代码的迭代过程中，需要精准描述需求并引导AI输出高质量结果

核心提示词
以下为可直接复制使用的核心提示词模板，建议以对话起始句或系统提示形式嵌入：

“你是一位精通智能体架构的高级开发者。请根据以下功能描述生成完整可运行的Python代码，包含异常处理与日志输出：”
“逐行分析这段智能体代码，指出潜在边界情况、线程安全问题，并给出调整后的版本：”
“我正在调试一个智能体工具调用流程。请检查下列JSON格式的工具定义与调用日志，识别不匹配的类型或缺失参数：”
“请用类型注解与文档字符串重写以下函数，使其符合生产级智能体代码规范：”

风格方向

精确规范：使用确切的技术术语（如“状态机”“Chain-of-Thought”），避免模糊表述
结构化输出：要求AI返回代码块、错误位置标记、修复步骤编号列表
可执行优先：提示词中包含明确的运行环境假设（Python 3.11+，依赖列表等）
防御式编程：强调边界条件处理、类型校验、重试机制

构图建议
若需将提示词结果用于视觉演示（如文档插图或流程图），建议采用以下构图元素：

左侧：智能体输入/用户指令 → 中列：代码生成器（LLM节点） → 右侧：代码输出及调试标记
调试图可使用“红色高亮错误行 + 绿色修复版本”对比布局
核心流程标注步骤号（1. 需求解析 2. 框架选择 3. 代码生成 4. 单元测试 5. 调试循环）

细节强化

要求AI在生成代码时附带明确的单元测试示例（使用pytest或unittest）
在调试提示词中加入“请说明修改理由”，使调试结果可追溯
对复杂智能体链路，强制要求输出调用图或伪代码流程图
指定输出格式：所有代码用三个反引号包裹，错误描述用“ ???? 发现：”开头

使用建议

初始化会话时，先发送角色定义提示词（如“你是一个严格的代码审查员”），避免模型偏向散文式回答
对于长代码调试，分步提示：先将错误上下文发送，再发送完整代码，最后要求“仅输出改动部分”
保存常用提示词模板为代码片段库，根据任务类型（生成、审查、重构、调试）快速切换
在提示词末尾添加“请确认你已完成以上所有要求再输出结果”，减少幻觉与遗漏

AI提示词 Mistral

733 热度

进阶版低代码应用Prompt工程优化提示词

本方案面向低代码平台开发者与Prompt工程技术人员，提供一套进阶...

AI提示词低代码应用 Prompt工程

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角色定义
你应作为一名低代码平台Prompt工程架构师，核心目标是将散乱的提示词转化为可维护、可测试、可复用的工程化模块。通过定义变量槽、条件分支、输出格式约束与异常处理机制，实现低代码应用中Prompt的自动化生成与质量管控。

适用场景

低代码平台中需要动态拼接用户输入、业务数据与上下文的多轮对话或单次生成任务
需要统一管理多个业务模块（如表单生成、报表描述、代码生成）的提示词模板
团队协作时需保证Prompt风格一致、逻辑可追溯、版本可迭代的场景
对生成结果有严格格式要求（JSON、Markdown、结构化表格）且需应对边缘输入的情况

核心提示词
以下为可直接复用的结构化模板，请根据实际业务替换 {{变量}} 部分：

模板框架：“你是一个低代码专家，严格遵循以下规则：1. 系统指令：[插入不变的业务规则]2. 输入数据：{用户输入}，{上下文数据}3. 输出格式：{JSON结构定义}4. 条件逻辑：如果{条件1}则输出A，否则输出B。”
变量注入示例：“当前场景为{{应用类型}}，用户角色为{{角色}}，历史记录为{{对话摘要}}。请基于上述信息生成下一步操作建议。”
错误兜底：“若无法理解输入，请直接返回：{'error': '无法解析请求', 'fallback': '请重新描述需求'}。禁止编造答案。”
输出约束：“仅输出纯JSON，不要包含Markdown代码块标记，键名使用驼峰命名，值不允许为空字符串。”

风格方向

工程化表达：使用精确的术语（如“断言”“默认值”“边界条件”），避免模糊描述
低耦合高内聚：将业务逻辑、格式定义、异常处理拆分为独立模块，用分隔符（如---）区隔
可读性优先：模板内部使用注释（如# 这里是用户输入槽）便于后期维护
版本烙印：在提示词首行加入版本号与修改日期，如【Prompt v2.3-2025-04-01】

构图建议

封面/示意图：展示一个低代码画布，左侧为可视化流程节点，右侧为对应的Prompt模板预览窗口，两者通过箭头关联
流程图：绘制“输入→条件判断→不同分支模板→后处理→输出”的闭环，标注变量传入点与错误降级路径
对比图：左列“普通提示词”（单段文本），右列“工程化提示词”（分段+注释+变量标记），体现组织差异
材质与色彩：背景为深色科技蓝或灰白，关键变量采用高亮色块（如橙色底白色字），条件语句使用虚线边框

细节强化

变量类型预检：在提示词中声明变量预期类型（字符串/整数/布尔），如“用户年龄（整数，1-120）”
降级响应：当关键变量缺失时，提供默认值或报错信息，避免生成崩坏内容
日志追踪：要求模型在输出末尾附加简要决策日志（如/* decision: triggered branch A */），方便调试
重复性保护：通过“不要重复用户输入”或“仅输出一次答案”等指令防止重复生成
语言锁定：明确声明输出语言（如中文、英文）并禁止混合使用

使用建议

将核心提示词模板嵌入低代码平台的“Prompt编辑器”组件中，允许业务人员通过下拉菜单选择模板并填充变量
建立版本仓库：每次修改后，在模板头部同步更新版本号，并附上变更备注
定期用测试用例集（包含正常值、边界值、恶意输入）对模板进行回归测试，输出结果自动对比预期结构
为每个模板设置最大token限制和超时重试策略，防止生成逻辑陷入无限循环
结合A/B测试：对同一模板的多个版本（如不同风格或不同条件逻辑）分配流量，监控用户采纳率与错误率

AI提示词 Mistral

838 热度

开源模型代理工作流设计高阶版提示词

专为开源模型代理工作流高阶设计场景打造的可视化提示词方案，帮...

AI提示词开源模型代理工作流

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角色定义
你是一位开源模型代理工作流设计架构师兼视觉创意策划师。你的核心任务是将抽象的多步代理流程（如模型调用、工具路由、记忆管理、结果聚合）转化为直观、层次清晰、具有技术美感的可视化方案。目标用户是技术团队、文档编写者或产品宣发人员，他们需要一套可直接用于图像生成工具（如 Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E）或后期合成设计的提示词，用于制作架构图、演示幻灯片封面、技术博客配图或产品宣传海报。

适用场景

为开源大模型（如 LLaMA、Mistral、DeepSeek、Qwen、Stable Diffusion 系列）的代理工作流撰写技术文档配图
生成 Agent 编排系统的架构示意图（如 LangChain、AutoGPT 风格的拓扑图）
制作高阶版代理工作流演示视频的静态视觉关键帧
设计开源项目 README 或官网中的“工作流概览”模块背景图

核心提示词
以下提示词可直接复制使用（中文底座 + 英文强化词，兼容主流生成工具）：

“A technical diagram of an open-source model agent workflow, advanced version, featuring a multi-layered pipeline with LLM nodes (LLaMA, Mistral, DeepSeek), tool-calling agents, memory modules, and data routers, interconnected by glowing arrows and dotted lines, minimalist tech-blue color palette, dark mode background, grid lines, futuristic UI style, 8K resolution, professional architectural drawing”
“Isometric view of an open-source agent workflow design, high-level, with floating cards representing each step: input, model inference, tool selection, context injection, output verification, edge glowing with cyan and purple gradients, circuit board texture, nodes labeled with ‘Agent’, ‘Router’, ‘Memory’, ‘API’, sharp focus, volumetric lighting”
“Flat 2D flowchart style, clean vector feel, open-source models listed inside rounded rectangles, workflow arrows showing conditional branching, terminal icons at endpoints, pastel blue and gray color scheme, no text except technical tags, suitable for documentation header, minimalist infographic approach”

风格方向

技术极简风：深色背景 + 蓝白线条，强调节点与连接线的精确性，适合严肃的技术文档或学术展示。
赛博朋克科技感：霓虹渐变（青紫/蓝橙），透明玻璃质感的节点，背景带有数字代码流动效果，适合新产品发布或演示封面。
等距图解风：2.5D 视角，模块化立方体堆叠，透明度与阴影层次丰富，适合复杂流程的视觉化拆解。
扁平信息图风：浅色背景，圆角卡片加细线连接，可搭配简洁的图标（齿轮、闪电、数据库），适合嵌入网页或 README。

构图建议

自上而下主流程：输入 → 代理分发 → 并行模型调用 → 结果合并 → 输出，中间可插拔工具节点（搜索、代码执行、文件解析）。
中心辐射式：核心“Agent Orchestrator”置于画面中央，四周环绕不同开源模型的节点，用不同颜色区分功能角色（推理、图像、代码）。
时间轴+分支：横向时间线表示步骤顺序，纵向分支表示条件判断或异常处理，体现高阶工作流的动态决策能力。
镜头语言提示：建议使用“top-down view with slight perspective”或“isometric camera angle at 45 degrees”来增强结构深度。

细节强化

材质：节点表面添加半透明微光涂层（glassmorphism），边缘有 1px 的发光内描边（cyan-to-purple gradient stroke）。
连线：使用虚线表示异步调用，实线表示同步调用，箭头末端带小圆点或三角，线条可带有流动粒子动画感（静态图中用渐变色模拟）。

AI提示词 Mistral

132 热度

金融理财推理分析报告清晰框架提示词

本提示词方案专为金融分析师与报告设计师打造，帮助构建逻辑严密...

AI提示词金融理财推理分析

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角色定义
你是一位资深金融研究分析师或信息图表设计师，核心任务是以“结构化推理”为准则，将复杂的金融理财数据与推论过程转化为一张视觉清晰、层级分明的分析报告框架图。目标用户是基金经理、投资者或内部决策者，因此所有视觉元素必须服务于逻辑推导的透明性与专业感，而非装饰性艺术。

适用场景

制作金融理财研究分析报告的封面框架图或内页逻辑示意图
设计PPT中“推理分析”章节的流程图或思维导图
生成用于自媒体或课程封面的“投资分析框架”视觉海报
构建可供直接印刷的金融报告信息图模板

核心提示词
以下为可直接复制使用的英文提示词核心，可组合进生成工具（如Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion）中：

主提示：A clear, structured financial analysis report framework, featuring a central title “Financial Reasoning & Analysis Report”, with hierarchical layers: macro environment → industry trends → company fundamentals → financial metrics → risk assessment → investment conclusion. Clean white background, blue and dark gray color scheme, minimalist infographic style, sharp lines and arrows connecting each block, professional business presentation layout, no text clutter, high contrast for readability.
补充词：data-driven, logical flow, top-down structure, 2D flat design, sans-serif typography, grid alignment, subtle shadow for depth, academic yet modern, high resolution 16:9.

风格方向

专业严谨：采用冷色调（深蓝、炭灰、白色），辅以少量金色或橙色作为数据高亮点，避免花哨渐变。
极简信息图：只保留必要的框架框、连接线、箭头和标题文字，每个模块有明确的外框与留白。
逻辑递进：从上到下或从左到右的阶梯式布局，每个层级用不同透明度或粗细线条区分主次。

构图建议

顶部标题区：居中放置“金融理财推理分析报告”主标题，下方加入“清晰框架”副标题，使用庄重衬线或无衬线字体。
核心流程区：采用自上而下的垂直瀑布式结构，依次排列“宏观环境”→“行业分析”→“公司财务”→“估值模型”→“风险因子”→“结论与建议”。每个模块用圆角矩形或六边形卡片表示。
连接逻辑：用实线箭头表示正向推导，虚线箭头表示反向验证或敏感性分析，箭头末端可加入小字说明（如“因果”“相关”）。
侧边辅助：最左侧或右侧可放置“数据来源”“时间戳”“风险提示”等小标签，保持整体平衡。

细节强化

色彩细节：主色#1B3A5C（深蓝），辅色#4A90D9（亮蓝），警示色#E67E22（橙色），背景#F7F9FC（极浅灰蓝）。
材质细节：模块表面使用轻微磨砂质感（noise texture 5%），边框1px细线，内部可加微型进度条或数据点icon。
文字细节：中文字体选用“思源黑体”或“阿里巴巴普惠体”，英文用“Helvetica Neue”，标题字号15%放大，正文字号8%大小。
光影细节：每个模块底部添加2px模糊的投影（方向向下），增强层次而不破坏扁平感。

使用建议

若用于图像生成工具，请将核心提示词中的“blue and dark gray color scheme”替换为符合品牌色的具体色号，并增加“–ar 16:9”或“–ar 3:4”适配不同场景。
若用于PPT或报告排版，可将框架拆分为单独组件，在AI生成后使用矢量工具重新调整连线与文字位置。
建议在生成后加入真实数据占位符（如“GDP增长率5.2%”“PE倍数15x”）以增强可信度，但提示词中可省略具体数字以避免样式冲突。
若需要更偏“手绘分析草图”风格，可将风格方向改为“black ink sketch, whiteboard style, hand-drawn arrows, minor color accents”，同样保留逻辑框架。

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862 热度

算法训练投标文书生成高阶版提示词

面向投标方案撰写专家与算法工程师，提供一套高阶结构化提示词方...

AI提示词算法训练投标文书

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角色定义与任务定位
你是一位经验丰富的投标方案撰写专家，同时具备算法训练领域的深度技术背景。你的任务是为客户生成一份逻辑严密、技术详尽、符合招标文件要求的高阶算法训练投标文书。你应围绕“算法训练”这一核心能力，将技术方案、项目管理、风险控制与商务应答有机结合，使文书在专家评审环节体现出明显的专业优势与可落地性。

适用场景

参与政府、企业或科研机构发布的算法模型训练类项目投标，需要编写技术方案章节。
需要将算法训练流程（数据准备、模型选型、训练调优、评估部署）转化为结构化的文本表述。
撰写包含“技术路线”“项目经验”“团队能力”“进度计划”等模块的综合投标文书。
对标书中的“评分标准”进行针对性回复，突出算法训练的差异化优势与成功案例。

核心提示词
可直接复制使用：

“请以【算法训练投标文书】为框架，生成一份技术方案摘要，包含数据预处理、模型架构选择、训练资源配置、超参数调优策略、模型评估指标及部署方案。要求使用第三方数据集如ImageNet、COCO或私有标注数据场景，并描述如何应对数据不平衡、过拟合等典型问题，每个技术步骤必须附带具体工具名称（PyTorch/TensorFlow）与版本号。”
“针对招标文件中‘算法训练效率’评分项，请撰写一段应答内容：强调分布式训练策略（如数据并行、模型并行）、混合精度训练（FP16）、梯度累积等加速技术，并说明预期训练时长降低比例（至少30%），同时引用过往项目中在同等数据规模下的实际训练耗时对比数据。”
“生成一份项目经验描述：以表格形式（仅用文字描述列结构）展示三个已完成算法训练项目，内容需包括项目名称、数据规模、模型类型、最终准确率/召回率、交付周期、客户评价摘要。每个项目应体现从数据清洗到模型上线的完整闭环。”
“请撰写‘算法训练质量保证’章节，涵盖：数据质量监控（标注一致性检验、异常值过滤）、训练过程可视化（Loss曲线、学习率衰减曲线）、模型验证策略（交叉验证、A/B测试）及后处理校验规则。用bullet points列出关键检查项与对应责任人角色（如数据工程师、算法研究员）。”

风格方向

技术严谨型： 采用准确的技术术语、数学符号（公式可用文字描述，如交叉熵损失函数）、标准单位，避免模糊表述。适合面向技术评审专家。
商务说服型： 在技术扎实基础上，突出性价比、交付周期、售后支持等商务要素，将技术参数转化为客户收益（如“通过混合精度训练降低30%算力成本”）。
结构化呈现： 每段以标题式短句开头，采用“观点+依据+案例”的三层结构，方便评审快速抓取关键信息。

构图建议
由于提示词输出为文本，此处“构图”指文档排版与逻辑架构设计：

使用多级标题体系（一级：技术方案；二级：数据准备、模型训练、评估部署；三级：具体方法），保持层次清晰。
每个章节内部采用“论点-论据-小结”循环，例如：论点“采用数据增强避免过拟合”→论据“对图像数据集做随机裁剪、色彩抖动、MixUp等操作”→小结“经验证在目标检测任务中泛化误差降低12%”。
重要技术指标（如训练收敛时间、模型参数量）用加粗或单独成行强调（文本中可用星号或括号标注），方便评审快速定位。

细节强化

明确标注所用算法框架的具体版本（如PyTorch 2.0、CUDA 11.8），避免笼统说“深度学习框架”。
描述训练硬件细节：GPU型号（A100 80GB）、CPU核心数、内存大小、分布式节点数量，体现对资源配置的精确掌控。
量化预期效果：不仅说“提高准确率”，要写“在验证集上Top-1准确率从89.2%提升至92.7%”；不仅说“缩短训练时间”，要写“在10万样本规模下从12小时缩短至7小时”。
包含风险预案：针对数据质量不达标、训练不收敛、超参数搜索失败等常见问题，给出具体回退策略（如改用更小模型、增加正则化强度）。

使用建议

将核心提示词粘贴至AI对话工具时，建议先提供招标文件关键条款（如技术评分点、数据保密要求），再输入提示词，可使生成内容更贴合标书。
每次生成后，手动补充贵公司真实项目名称与数据（如脱敏后的客户名称、备案编号），避免完全虚构导致标书无效。
如果生成内容偏长，可要求AI“压缩至300字以内作为摘要”，或“仅保留技术路线部分”，灵活控制篇幅。
对于同一评分项，可生成多个版本（侧重不同算法如CNN、Transformer、GNN），然后择优整合，以覆盖评审多角度关注点。
最终成文前，务必使用语法检查工具校对专业术语拼写（如“Batch Normalization”不能写成“Batch Normalisation”），提升文档严谨度。

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305 热度

BI报表合同审阅摘要实战版提示词

专为法律与商务人士设计的提示词方案，帮助AI以BI报表形式生成合...

AI提示词 BI报表合同审阅

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角色定义
你是一名资深的合同审阅分析师兼BI报表设计师。你的任务是将复杂的合同条款转化为一份清晰、结构化、适合管理层快速决策的“BI报表式”审阅摘要。你需要像制作数据仪表盘一样，用表格、指标卡、关键数据标签和色彩编码，突出风险点、义务条款、时间节点与金额信息。

适用场景

企业内部合同管理部门，需要快速生成多份合同的标准化摘要。
法务团队在尽调或签约前，对合同条款进行要点梳理与风险评估。
商务人员需要向上级汇报合同关键信息时，以报表形式呈现。
律师助理或实习生批量处理合同后，输出结构化的审阅结果。

核心提示词
可直接复制使用的提示词模板（面向AI生成）：

“请以BI报表形式，生成一份[合同名称]的审阅摘要。输出结构包括：合同基本信息（合同编号、签约方、签订日期、有效期）、核心条款摘要（付款条件、交付期限、违约责任、保密义务）、风险警示（高亮红色标注的潜在争议点）、关键数据汇总（金额、天数、违约金比例等数值以表格或指标卡展示）。” 
“使用表格和色块区分不同风险等级：绿色为合规、黄色为需关注、红色为高风险。每条条款后附带简短评语（例如‘付款条件对己方不利，建议谈判’）。” 
“采用左侧固定信息栏（合同元数据）、右侧主数据区（条款与风险）的仪表盘布局。金额单位统一为万元，日期格式为YYYY-MM-DD，数字加粗显示。”

风格方向

商务专业风： 背景浅灰或白色，主色为深蓝+红色警示色，字体用无衬线黑体，整体干净、克制、数据为主。
管理看板风： 元素类似Power BI或Tableau仪表盘，包含KPI卡片、迷你图表（如时间轴、金额柱状图）、标签净度高的指标解释。
法律文档风： 保留法律术语的严谨，但用表格和强调符号（如⚠️、❗）辅助理解。

构图建议（即报表布局）

顶部横幅区： 合同名称、合同编号、审阅日期、审阅人，右上方放置一个“总体风险等级”色块（红/黄/绿）。
左侧列（30%宽度）： 合同基本信息（签约方、有效期、金额总计、币种），以卡片列表形式排列。
右侧主区域（70%宽度）： 分为上下两栏——上栏为“关键条款摘要”表格（三列：条款名称、内容摘要、风险等级），下栏为“风险与注意事项”列表（每项前带图标和颜色标签）。
底部可选区域： 金额分布柱状图或时间线图（用ASCII字符或文字表示，如████表示高金额区间）。

细节强化

数据高亮： 所有数字（金额、日期、百分比）均使用加粗或单独放大字号，并加注单位（如“万元/天”）。
风险字段： 每条风险条款前标注「⚠️」「❌」「✅」图标，并配合底色微色块（浅红、浅黄、浅绿）。
时间提醒： 对即将到期的条款（如付款截止日、续签日）用日期标签并注明距离今天的天数（如“剩余15天”）。
条款可追溯性： 每条摘要后注明原合同页码或条款编号，方便核实原文。

使用建议

本提示词适用于GPT-4、Claude、文心一言等大语言模型，直接粘贴到对话中即可生成回复。
如用于图像生成（例如要生成一份报表截图），需将上述布局和风格描述转为绘图提示词，并指定“扁平化设计、Excel/Tableau风格、中文文本、无背景噪声”。
建议先输入一份真实合同文本（或摘要段落）作为输入，再执行核心提示词，效果更精准。
生成后如需修正，可追加指令：“请调低风险等级判断标准”或“请在表格中加入更多数值统计”。

AI提示词 Mistral

219 热度

实战型开源模型RAG工作流设计提示词

这是一套专为开源模型RAG工作流视觉化设计打造的提示词方案，聚焦...

AI提示词开源模型 RAG工作流

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角色定义
作为RAG系统架构师与视觉创意策划专家，你的任务是使用这组提示词为开源模型环境下的RAG工作流设计可落地、可直接用于AI图像生成工具（如Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion）的视觉化方案。目标是以专业、清晰、直观的图形语言呈现从用户查询到答案输出的完整流程，突出开源组件与数据流转关系，便于技术演示、文档插图或方案宣发。

适用场景

企业内部RAG系统设计评审与架构图制作
  开源模型（如Llama、Qwen、Mistral）结合向量数据库的技术文档配图
  面向开发者的RAG工作流教学材料与培训幻灯片
  技术博客/开源项目README中的流程说明插图

核心提示词

全景流程图提示词：“A modern, flat-style architecture diagram of a RAG workflow using open-source models. Left to right flow: User Query → Query Encoder (BGE-M3) → Vector Database (Milvus/FAISS) → Document Retrieval → Context Fusion → LLM (Qwen2.5 / Llama3) → Answer Generation. Include labeled arrows with data types (e.g., ‘embeddings’, ‘top-k chunks’). Clean white background, soft blue-gray color palette, minimal shadows, vector graphics. No text inside boxes except model names. Aspect ratio 16:9.”
  节点详图提示词：“Close-up of the ‘Retrieval’ node from a RAG workflow diagram. Show a small vector database icon connected to a ranking module. Text labels: ‘Dense Retrieval (BGE-M3)’, ‘Sparse Retrieval (BM25)’, ‘Hybrid Fusion’. Use tech-inspired neon blue lines on dark background, 3D isometric perspective, high contrast. Suitable for poster.”
  动态流程提示词：“Animated-style step-by-step RAG pipeline shown as a horizontal timeline. Each step represented by a distinct icon: user icon → magnifying glass → database cylinder → brain/LLM icon → speech bubble. Arrows in cyan with dotted line for context retrieval. Light gray grid background, clean sans-serif font for step labels. Perfect for slide deck.”

风格方向

科技现代风：扁平化矢量图形为主，搭配柔和的蓝灰、浅青色调，避免高饱和颜色，突出专业感。
  数据流语言：使用粗细变化的箭头表示数据传递（细线—小批量，粗线—全量），并在关键节点增加微光晕或渐变以强调前后关系。
  开源辨识度：在LLM节点处使用开源模型标识（如Qwen的Q字标、Llama的字母L图标），并保持一致的图标风格。

构图建议

水平从左至右：最常用的阅读方向，适合展示顺序流程；可在底部增加时间轴或阶段编号。
  上下分层排列：将检索层（向量数据库、重排序）与生成层（LLM、后处理）分为上下两部分，中间用虚线区域隔开，便于展示多层级协同。
  循环反馈标注：在最终答案生成后添加一条回到向量数据库的虚线回路，标注“Chunk更新 / 增量索引”，体现实战中的持续优化。

细节强化

节点内信息：每个流程节点内部只写核心模型名称或组件名（如“BGE-M3”、“Qwen2.5-7B”、“FAISS”），外部标签写动作（如“Embedding” / “Search” / “Generate”）。
  数据流转标注：在箭头上方或下方添加短文字说明，例如“query embedding”、“top-3 chunks”、“prompt + context”。
  背景与阴影：使用浅灰或米白色背景，节点加极轻微投影（offset 2px, blur 4px），避免干扰内容。
  颜色编码：用户输入用蓝绿色、检索模块用蓝色、生成模块用紫色、输出用橙色，形成清晰的视觉语义。

使用建议

将核心提示词直接复制到Midjourney / DALL·E 3 / Stable Diffusion中，并根据输出效果微调模型名称和配色以匹配实际项目。
  若需要更详细的技术节点（如混合检索、reranker），可将提示词中的“Document Retrieval”拆分为“Multi-Vector Retrieval + Reranker”并相应增加节点数量。
  对于宽幅演示文稿，推荐使用16:9比例；对于文档插图，推荐4:3或1:1中裁切，确保文字可读。
  如果生成结果中文字出现变形，改用更简单的无衬线字体（如Helvetica、Noto Sans）或直接删除文字，后期用排版软件叠加。

AI提示词 Mistral

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专业版AI应用Prompt工程优化提示词

这是一套专业级AI Prompt工程优化提示词方案，帮助你以专家角色...

AI提示词 AI应用 Prompt工程

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角色定义与任务定位
你应以 AI 提示词优化专家的身份，专注于为各类 AI 应用（尤其是文本生成与行业场景）设计、打磨与迭代提示词。你的核心目标是：将模糊需求转化为结构化、可复制、效果稳定的 Prompt 模板，降低输出随机性，提升结果的专业度与一致性。你输出的每一组提示词都应具备工程化思维——可审计、可调参、可复用。

适用场景

面向企业级 AI 应用的提示词开发与效果调优
需要批量生成同类型高质量文本（报告、文案、摘要、分析等）的场景
对 Prompt 输出一致性要求高的行业应用（法律、医疗、金融、教育等）
构建内部提示词库或产品化 Prompt 时的标准化设计

核心提示词（可直接复制使用）

基础结构模板：“作为【角色定义】，你需要完成【任务描述】。请遵循以下步骤：1. 【第一步】；2. 【第二步】；3. 【第三步】。输出的格式要求为【格式规范】。关键约束：【限制条件】。优先满足【效果标准】。”
行业应用优化版：“你是一位在【行业名称】领域拥有10年经验的资深专家。请针对以下问题，输出专业解决方案：【问题描述】。输出时请包含背景分析、核心观点、可行建议三部分，每部分控制【字数】以内。避免使用任何不确定的措辞，语气应【语气风格】。”
一致性增强模板：“生成【数量】个不同角度但风格统一的【内容类型】。每个输出需严格遵循【结构框架】，第一段必须包含【核心关键词】，结尾必须总结出【行动要点】。请确保所有输出在术语使用、逻辑层级上保持完全一致。”

风格方向

工程化风格： 清晰、结构化、参数化，使用“步骤、条件、输出格式”等指令性语言，避免模糊修辞。
专业权威风格： 以专家口吻定制，融入行业术语与典型案例，语气笃定，控制空泛表达。
适配拓展风格： 根据应用场景可切换为简洁直白（工具型）或细致严谨（合规型），但始终保留可调参数接口。

构图建议（即提示词的结构布局）

三层式布局： 顶层定义角色+目标，中层拆解执行步骤+格式要求，底层设置约束+输出样例。
条件分支结构： 使用“如果…则…”句式，为不同输入场景预设输出路径，比如“如果输入为长文本，则提取前3个要点；如果输入为短文本，则直接总结核心句”。
权重标记法： 在提示词中用方括号或数字明确标注优先级，如“[重要]：优先确保结论准确；[次要]：增加可读性示例”。

细节强化

为每个模块添加 “效果检查句”，例如“输出中必须包含至少两个数据来源引用”或“所有观点需附带3个字以内的前置标签”。
使用 “负向排除词” 明确禁止内容，如“避免使用‘可能’、‘大约’等不确定词汇，禁止出现第一人称”。
嵌入 “格式锚点”，例如“每段开头需用加粗小标题 + 冒号”，帮助模型对齐结构。

使用建议

实际使用时，将上述核心提示词中的占位符（如【】内内容）替换为你的具体需求，并保持方括号标记以方便后期调试。
建议对同一提示词进行至少3次迭代：第一次为结构搭建，第二次加入约束与排除词，第三次测试后根据输出效果微调权重。
对于行业专业场景，可在角色定义中加入具体资质描述（如“通过CFA二级”），大幅提升输出可信度。
将常用提示词模板保存为“角色库”或“场景库”，配合变量管理工具（如提示词模板引擎）实现工程化调用。

AI提示词 Mistral

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结构化多语种内容多语言内容生成提示词

本提示词方案专为需要生成多语种、多语言结构化内容的创作者设计...

AI提示词多语种内容多语言内容

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角色定义
你是一位多语言内容架构师与视觉翻译师，核心任务是以结构化方式生成同时包含多种语言文本、符号或文化元素的视觉内容，并确保不同语言之间的逻辑层次清晰、语义对等且风格统一。你的目标不是简单罗列翻译，而是用视觉语言呈现多语种协同表达，帮助受众快速理解内容的多语言属性与结构关系。

适用场景

全球化品牌的多语言海报、信息图或社交媒体宣传图
多语言学习资料中的可视化导览（如词汇对照表、语法结构地图）
国际会议、展会现场的多语种标识系统或展示背景墙
文化融合主题的创意插画、动态封面或网页头图
跨语言内容管理系统（CMS）中的示例模型或概念演示

核心提示词

主结构：A structured composition featuring multiple languages (e.g., English, Chinese, French, German, Japanese, Arabic) arranged in a clean, grid-based layout with equal visual weight
文字细节：Each language block contains a short phrase or keyword, presented in its native script (Latin, CJK, Arabic, Cyrillic, etc.) with typographic hierarchy — bold headings in one language, smaller descriptive text in others
逻辑连接：Use connecting lines, dotted arrows, or color-coded brackets to show translation equivalence, semantic grouping, or hierarchical relationships
视觉锚点：A central symbol or icon representing communication, translation, or culture (e.g., a globe with speech bubbles, an open book with interlocking letters, a tower of Babel) surrounded by concentric rings of language labels
跨文化氛围：Soft gradient background with neutral beige or light blue tones, subtle paper texture or digital grid lines, small flags or cultural motifs (e.g., cherry blossom, Eiffel silhouette, Chinese knot) as accent elements

风格方向

全球信息图风格：清晰的分区边框、浅色背景、图标引导，适合教育和商业展示
现代极简主义：大面积留白，单色文字，仅靠字体粗细和字母形态区分语言，突出结构而非装饰
文化拼贴风格：不同语言文字以手写体、印章、印刷体交错出现，搭配地图碎片或邮票边框，营造跨文化交流感
科技数据风格：霓虹色线条、数字化点阵文字、玻璃质感背景，适合强调多语言AI生成或技术类内容

构图建议

环形布局：将主要术语放置于中心圆环，外围一圈按顺时针排列各语言对照，每条用放射状细线连接中心
网格卡片式：每个语言占用一个等大的矩形卡片，卡片顶部为语言名称缩写（如EN/CN/FR），下方放置对应文本，整体形成3×3或2×4矩阵
平行瀑布流：多条竖排文字从左至右平行排列，每条对应一种语言，同一行保持语义对齐，类似多国语辞典的词条对比
中心爆发式：从画面中央的关键词向四周散射各语言变体，文字大小随距中心距离递减，产生爆炸或辐射的动感

细节强化

字体选择：每种语言使用最具识别性的字体——中文用思源黑体或宋体，英文用Helvetica或Merriweather，阿拉伯文用Amiri，日文用Noto Sans CJK，凸显语言个性
色彩语义：为每种语言分配一个辅助色（如中文用红色、英文用蓝色、法语用紫色），通过色带或背景块区分，但保持整体色调不超过4种
纹理与材质：添加轻微的羊皮纸或纤维纸纹理，或数字屏幕的亚光像素点阵，增强“内容生成”的触感
文化隐喻：在语言块角落放置微型文化符号（如法语区加入鸢尾花、德语区加入齿轮、中文区加入水墨晕染），但不要喧宾夺主
光影层次：用软阴影或渐变光晕突出核心语言层，次要语言层降低透明度或置于背景层，形成视觉深度

使用建议

直接复制“核心提示词”段落中的英文描述至Midjourney、DALL·E或Stable Diffusion中，可配合添加“--ar 16:9”或“--ar 1:1”调整比例
若用于图像生成，建议在先导提示中明确“no text errors, correct spelling in each language”，防止AI误写乱码
用于平面设计时，可提取“构图建议”中的布局方案作为底稿，再手动替换真实语料及字体
若需动态展示（动效海报或SVG动画），可将“环形布局”中的连接线改为流动粒子或脉冲光条，增强“生成”的动态感
测试迭代时，先输出黑白线稿确认结构，再加入色彩与细节，避免多语言混杂导致视觉混乱

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高阶版数据分析文档自动化处理提示词

本方案专为数据分析师与自动化文档架构师设计，提供高阶版数据分...

AI提示词数据分析文档自动化

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角色定义与任务定位
请以资深数据分析师/自动化文档架构师的身份，以生成符合商业智能标准、具备自动化流程特征的数据分析文档视觉方案为目标。你的核心任务是将复杂的数据分析流程转化为可直接落地的提示词，用于生成报告封面、数据看板、图表排版、自动化批注等视觉元素，强调高阶、专业、可复用的自动化处理能力。

适用场景

企业级数据报告封面与内页排版设计
自动化仪表盘（Dashboard）可视化效果图
数据流程图、自动化处理管线示意
行业分析模板（金融、零售、医疗）的视觉原型
AI生成式文档自动化工具的提示词优化

核心提示词
以下提示词可直接复制用于图像生成（如Midjourney、DALL·E）或文本生成（如GPT）中，根据实际需求微调细节：

自动化报告封面："Professional business intelligence report cover, high-end data analytics theme, dark blue and gold color palette, floating 3D bar charts and line graphs, holographic grid lines, digital data streams, glowing KPI indicators, minimalistic layout, octane render, 8K, sharp focus, cinematic lighting"
数据看板界面："Interactive data dashboard UI, dark mode, real-time data visualization with multiple charts (pie, bar, scatter), clean typography, neon accent lines, tooltip annotations, glassmorphism cards, 16:9 aspect ratio, concept art style"
自动化处理流程图："Abstract data pipeline flow diagram, nodes connected by luminous arrows, machine learning icons, data transformation stages, cyberpunk color scheme, high contrast, isometric perspective, technical illustration"

风格方向

科技商务风：深色背景 + 霓虹蓝绿渐变，突出数据流与智能感
极简数据风：纯白或浅灰底 + 高饱和度配色，强调干净、可读、模块化
高阶工业风：金属质感、几何网格、半透明图层，体现自动化处理的精密性

构图建议

采用三分法/黄金螺旋，将核心数据图表置于视觉焦点
使用分层布局：底层为抽象数据纹理，中层为图表主体，顶层为关键指标与注释
纵向或横向流程引导线，暗示自动化处理步骤（自左向右或由上到下）
对角线构图增强动感，适用于数据流动或预测趋势展示

细节强化

数据元素：添加细微的网格线、刻度标记、数据点高亮、动态轨迹线
光影效果：全局光（Global Illumination）配合边缘发光，提升立体感
材质与纹理：玻璃、碳纤维、拉丝金属等表面增强“高阶”质感
标注与符号：自动生成的注释气泡、百分比标签、箭头指引，体现文档自动化特性

使用建议

在生成图像时，根据行业特性替换图表类型（金融用折线+蜡烛图，零售用热力图+漏斗图）
若用于PPT模板，可保留核心提示词中的布局和配色，再叠加具体公司Logo
若用于AI写作（如自动化报告文本），可将“核心提示词”中的视觉描述改为文本结构描述，例如“自动生成包含摘要、数据来源、分析结论的文档框架”
建议结合“ComfyUI / Stable Diffusion”或“ChatGPT”进行多轮迭代，逐步强化自动化处理细节（如版本号、时间戳、自动更新标记）

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医疗健康推理分析报告高阶版提示词

此提示词方案专为需要生成专业、严谨、可视化医疗健康推理分析报...

AI提示词医疗健康推理分析

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角色定义与任务定位
你是一名资深医疗健康分析师兼医学可视化设计师，核心任务是基于给定的疾病或健康议题，以“临床推理+数据回溯”为主线，生成一份具备完整逻辑链条、专业术语与证据层级的高阶分析报告。报告不仅需要呈现结论，还需可视化诊断路径、风险因素推导、治疗决策树与预后评估，让读者（如医生、研究员或医疗管理者）能够快速理解从症状到解决方案的完整推理过程。

适用场景

医疗健康类的专业信息图设计（如疾病机理图解、治疗方案对比）
医学培训或继续教育中的案例分析演示
医院或研究机构的内部简报、年度健康趋势分析
面向公众的高阶健康科普（需兼顾专业性与可视化表达）
数字医疗产品的用户报告模块（如体检报告解读、慢病管理分析）

核心提示词

“生成一份关于【具体疾病/健康议题】的推理分析报告，包含：流行病学背景、主要风险因素及其权重、病理生理机制推演、诊断标准与鉴别诊断流程图、治疗策略的循证依据、预后分层与随访建议”
“以时间轴或决策树形式展示从主诉到确诊的推理步骤，标注每步的证据等级（A/B/C）和置信度百分比”
“采用表格对比不同治疗方案的有效率、副作用率与费用层级，并附上适用人群限制”
“在报告末尾整合‘关键指标看板’，包括：症状严重度评分、实验室检查异常值范围、用药依从性提示条”

风格方向

专业权威感：使用医疗原版术语（如ICD编码、药品通用名），搭配冷色调（深蓝、灰白、医学绿）背景
逻辑可视化：以箭头、分支线、色块层级标识因果关系，避免纯文字堆砌
数据严谨：所有统计数字标注来源（如“WHO 2024数据”），并用误差棒或范围区间表示不确定性
人性化细节：在关键危险信号处加入警示图标（如红色三角），同时预留患者教育提示框

构图建议

采用“三栏式”布局：左栏为患者基本信息与主诉，中栏为推理分析主流程（带编号步骤），右栏为对应证据与干预建议
主视觉图可设计为“漏斗形”——从宽泛症状逐步收窄至具体诊断，漏斗壁标注排除条件
顶部设置诊断路径时间轴，底部设置关键指标仪表盘（使用径向图表或进度条）
图表优先选择：森林图（展示风险因素OR值）、桑基图（展示患者分流路径）、瀑布图（展示治疗前后指标变化）

细节强化

为每个推理步骤添加“假设/验证”二元标签，显示当前是推断状态还是已验证状态
在治疗方案模块中植入“用药安全提示”小标签（如：肾功能不全者需调整剂量）
使用渐变色彩表示指标严重程度：绿色（正常）、黄色（警戒）、红色（危急）
在报告页脚添加“参考文献与数据来源”缩略列，每条引用以超链接格式呈现

使用建议

在画面空白处预留“可交互注释”区域，方便后期添加鼠标悬停弹出解释弹窗
若用于印刷，将色彩模式转换为CMYK，并降低背景饱和度以保证文字易读性
核心提示词中的【具体疾病/健康议题】建议替换为实际案例（如“2型糖尿病合并冠心病”），以提升具体化程度
输出最终画面后，建议补充一段100字以内的文本摘要置于报告左上角，用于快速概览