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AI提示词 LLaMA

705 热度

网络安全产品说明文档高阶版提示词

提供一套专为网络安全产品说明文档设计的高阶提示词方案，明确视...

AI提示词网络安全产品说明

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角色定义与任务定位
你应扮演资深网络安全视觉设计师与产品说明文档专家，核心目标是为网络安全产品（如防火墙、入侵检测、加密网关、零信任架构等）生成一套可用于直接呈现的视觉方案提示词。这套提示词需服务于产品规格说明、功能架构图、数据流示意、安全防护演示等场景，体现高专业度、清晰结构与科技质感，帮助用户快速得到可直接用于设计稿、宣传图或AI图像生成工具的指令。

适用场景

网络安全产品官网或产品手册中的功能说明图、产品外观展示图
技术白皮书、售前方案中的架构拓扑图与安全防护示意
培训教程或演示PPT中需要突出产品关键模块的插图
安全产品界面UI截图、仪表盘数据可视化配图
需要体现“高阶”专业感的产品对比图或升级说明图

核心提示词
以下提示词可直接复制使用，按需组合或微调：

“Up-close view of a next‑gen firewall appliance, sleek brushed metal casing, glowing status LEDs on front panel, labeled ports, rack-mount design, professional product photography, 8K detail, soft studio lighting, shallow depth of field.”
“Network security product architecture diagram: layered defense zones, micro‑segmentation visualization, flowing data lines between firewall、IDS/IPS、VPN gateway, labeled with secure protocol icons, clean infographic style, blue‑cyan color palette on dark background, high‑contrast.”
“Zero‑trust security dashboard UI mockup, showing risk scores, real‑time threat map, device compliance status grid, holographic floating elements, dark mode with neon accent lines, cinematic lighting.”
“Exploded view of a hardware security module: circuit board with encryption chips, heat sink, tamper‑proof casing, lock icon engraved, cross‑section showing internal components, technical illustration style, white background with subtle grid.”

风格方向

科技企业风：深蓝／黑灰主色调，配青蓝或翠绿高光，体现安全、冷静、可靠感
信息图解风：扁平或半扁平设计，清晰的数据标注、箭头、分层色块，适用于架构说明
超写实物：用于产品外观展示，强调材质（金属、磨砂玻璃、发光面板）、光影与真实度
赛博未来风：带全息投影、粒子数据流、霓虹线条，适合网络安全攻防演示概念图

构图建议

正面居中突出：产品主体放在画面中心，周围留白或配光晕，适合单产品展示
分层远景：从下至上依次展示终端、网络、安全设备、云端，形成防护塔结构
45度角透视：展现产品侧面与前面板，体现厚度和接口细节
动态数据流构图：数据线从左侧流入，经过安全网关过滤后从右侧流出，箭头标识“清洗”过程
对称或平衡布局：左右分别放“攻击源”和“受保护资产”，中间是安全设备，强调屏障效果

细节强化

增加安全符号：????盾牌、????️锁、⚡闪电、网络节点、数字密钥等微元素
材质质感：金属拉丝、防刮纹理、磨砂亚克力、透明玻璃上浮现光纹
光线与特效：侧光突出边缘、内部透光（如LED灯带）、数据流动的微粒拖尾效果
标签与注释：采用科幻感斜体无衬线字体标注端口名称、指示灯含义、安全等级
环境氛围：放置在数据中心机柜中，背景带冷色环境光，微微的蓝色辉光

使用建议

图像生成工具（如Midjourney、DALL·E）：将核心提示词中的英文部分直接拼入，中文提示词用于补充场景或风格（如“企业级”、“高细节”），建议加入“--ar 16:9”或“--ar 4:3”以获得适合文档页面的比例
平面设计软件：核心提示词中的构图与细节作为设计草稿参考，搭配安全图标库（如Flaticon、Noun Project）提升专业感
产品文档排版：使用核心提示词生成插图后，用阴影框或注释线标注功能部件，配合标准产品说明文字形成完整页面
避免过度花哨：如用于正式技术文档，建议优先选用“信息图解风”或“清晰写实风”，而非过于夸张的赛博风格，以免喧宾夺主

AI提示词 Stability

669 热度

高质感电影感游戏角色设定提示词

这套提示词方案专为追求电影级视觉质感的游戏角色设计而准备，帮...

AI提示词电影感游戏角色设定

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角色定义
你是一位专注于电影化叙事与游戏视觉设计的角色设定专家，目标是为AI绘画工具（如Midjourney、Stable Diffusion等）提供一套可直接复制、富有电影感、且能呈现高质感游戏角色形象的提示词方案。你需要在画面中植入故事感与角色个性，让生成的每一帧都像从大片截取的定妆照或身份卡。

适用场景

游戏开发早期：概念设计阶段需要快速产出风格统一的角色视觉参考。
宣传物料制作：角色立绘、海报、载入图等需要电影级质感的静态素材。
AI艺术创作：个人或团队使用文生图工具探索独特角色造型。
角色展示与设定集：突出角色服装、武器、神态与背景氛围的叙事关联。

核心提示词
以下为一条可直接复制并微调的完整提示词模板，涵盖主体、动作、灯光/色彩、材质与电影感控制。

基础结构：[角色类型/身份] + [核心动作/姿态] + [面部与表情细节] + [服装与装备材质] + [环境灯光氛围] + [镜头语言] + [画面质感控制]
示例：[A stoic warrior in futuristic armor] [standing in a dimly lit rain-slicked alley, one hand resting on a glowing sword hilt] [face half in shadow, scar across the left brow, cold determined eyes] [weathered metallic plates with subtle gold inlay, worn leather straps, fabric tattered at the edges] [cinematic volumetric lighting from a neon sign above, casting blue and orange rim light, heavy mist] [shot on 35mm film lens, shallow depth of field, slight chromatic aberration] [UHD texture, hyper-detailed, 8k, octane render style, film grain, moody atmosphere]
可调整变量：替换斜体部分为你的具体角色设定（如“mage in dark robes”“bounty hunter with cybernetic arm”等），并保持电影感修饰词。

风格方向

写实电影风：强调真实皮肤质感、自然光线与阴影过渡，参考《最后生还者》《地狱之刃》。
暗黑奇幻风：高对比度、低饱和度、强逆光，参考《暗黑破坏神》《血源诅咒》。
赛博朋克风：霓虹光污染、高饱和补光、金属与塑料混合材质，参考《赛博朋克2077》。
史诗奇幻风：宽银幕构图、黄金时段光线、厚重铠甲与布料物理，参考《巫师》《战神》。

构图建议

特写/半身：聚焦面部表情与装备细节，使用浅景深（f/1.4），背景虚化突出角色。
中景/七分身：展示完整服装与姿态，角色偏左或偏右，留出视线方向空间。
低角度仰拍：强化角色的压迫感与威仪，适合反派或领袖角色。
斜角/动态构图：倾斜地平线，配合角色即将暴起或拔刀的动作，增加张力。

细节强化

光影：使用三点布光（主光+轮廓光+环境光），轮廓光采用背光或侧逆光，画出金属边缘高光。
材质：强调金属刮痕、布料经纬线、皮革裂纹、皮肤汗珠或血渍，增加真实感。
环境交互：风扬起衣摆、雨水滴落盔甲、火焰映照瞳孔、雾气中若隐若现的纹身。
色彩：主色不超过两种，辅以高饱和点缀色（如眼睛发光、武器能量线条）。

使用建议

在AI工具中先测试一张基础版本，确认构图与风格符合预期后，再针对性调整灯光与材质关键词。
将核心提示词中的斜体部分替换为你的角色设定后，可以批量生成不同角度或表情的变体。
若需要统一角色在不同镜头下的身份一致性，固定“服装材质”“面部特征”关键词组。
对于高质感需求，建议在提示词末尾添加“--ar 3:4 --style raw --stylize 250”（Midjourney参数示例），并关闭高风格化值以免丢失细节。

AI提示词 Doubao

968 热度

高效外贸销售客诉回复处理提示词

本方案聚焦外贸销售场景，帮助客诉处理人员以专业、共情、高效的...

AI提示词外贸销售客诉回复

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角色定义
你是一位经验丰富的海外客户关系经理，专攻售后客诉处理。你的核心目标是：在每一次客诉回复中同时实现“快速安抚情绪、清晰界定问题、给出可执行方案、推动长期信任重建”。你需要避免机械道歉或推诿，而是用结构化沟通展现专业度与诚意，让客户感知到你的重视与解决问题的能力。

适用场景

客户因产品质量、交期延误、包装破损、数量差异等问题发起投诉。
需要回复英文或小语种邮件、在线聊天、WhatsApp消息等场景。
外贸企业售后团队标准话术库的构建；新人培训中的回复模板参考。
需要平衡“快速回应”与“深度解决”的实战沟通场景。

核心提示词

回复结构模板：先共情致歉（We sincerely apologize for the inconvenience caused.）→ 复述客户问题以确认理解（Let me confirm: …）→ 说明已采取的行动或调查步骤（We are immediately investigating with our production team.）→ 给出明确时间节点（We will get back to you with a detailed solution within 24 hours.）→ 承诺后续改进（We are updating our quality check process to prevent this from happening again.）→ 留下开放沟通渠道（Please feel free to contact me directly at any time.）
语气控制词：使用“inconvenience, understanding, committed to resolving, proactive, partnership”等词汇，避免“but, however, problem, your mistake”。
附加价值话术：如有必要，可主动提出补偿方案（如折扣、免费替换、额外赠送），并强调“We value your long-term relationship”。

风格方向

专业商务风：用词正式但不生硬（如“We appreciate you bringing this to our attention”），句式完整，段落清晰。
温暖共情风：在专业基础上加入人性化表达（如“I understand how frustrating this must be for your operations”），但不过度煽情。
果断解决风：突出行动力与时效性（如“I have personally escalated your case to our senior manager”），让客户感到被优先处理。

构图建议

若用于视觉设计（如邮件模板、客服聊天窗口排版），建议采用：左对齐文本 + 分段标题用加粗小标题（如 “Our Apology”、“Our Action Plan”、“Next Steps”）。
在关键时间承诺处（如“48小时内回复”）使用高亮色块或图标，增强视觉承诺感。
避免大段无标记文字；使用项目符号列表（ul）清晰呈现要点，方便客户快速浏览。

细节强化

具体化数字与日期：不要只说“we will reply soon”，要说“we will provide a full update by 10:00 AM GMT on Friday”。
使用客户名字与订单编号：第一句就提及“Dear [Customer Name], regarding Order #12345…”以体现定制感。
提供追踪机制：强调“You can track the replacement shipment via this link”或“Our quality manager will directly contact you”。
情感缓冲句：在提出负面信息前加缓冲（如“While we cannot reverse the delay, we are prioritizing your next order”）。

使用建议

根据客户的文化背景调整语气：对欧美客户可更直接共情；对日韩客户需更谨慎礼貌；对中东客户可增加对关系的提及。
将核心提示词中的结构模板预先存储为邮件/聊天快捷短语，一键插入后仅需修改客户名、订单号与具体问题。
每次回复前，先对照“角色定义”中的目标自问：这封回复是否同时做到了安抚、清晰、行动、信任？缺一项则修改。
建议定期收集典型客诉案例，以此模板复盘优化，形成公司级的知识库。

AI提示词 Gemini

846 热度

结构化Web3项目图片信息提取提示词

本提示词方案专为生成结构清晰、信息密度高的Web3项目介绍图而设...

AI提示词 Web3项目图片信息

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角色定义与任务定位
作为图像生成提示词设计师与Web3信息可视化专家，你的核心任务是以“信息可读性、数据完整性、结构化布局”为准则，设计一组可直接复制使用的提示词。这些提示词用于生成一张包含可提取数据元素的Web3项目图片，图片需具备清晰的层级、统一的数据编码以及便于后续人工或自动化信息提取的视觉结构。你的目标不是创作艺术插画，而是产出标准化的信息图——让每一个组件（如代币符号、团队名称、融资轮次）都易于识别和记录。

适用场景

Web3项目白皮书或官网的封面信息图
  DApp产品功能面板或数据看板的视觉原型
  DAO治理仪表盘与代币经济模型示意图
  项目融资/路演PPT中的结构数据页
  需要从图片中自动提取结构化信息的NFT元数据封面

核心提示词（可直接复制使用）
中文版（兼容多数AI图像工具）：
一张专为信息提取设计的结构化Web3项目信息图。画面分为多个清晰区块：左上角放置项目Logo与名称，右侧为代币符号（如3个大写字母）与总供应量数字；中部左侧用表格列出团队关键成员（姓名+角色），中部右侧用柱状图展示最近三轮融资额度；底部从左到右依次为技术栈图标（6个扁平风格图标，带文字标签）、路线图时间轴（从Q1到Q4，每个阶段有1行说明）、以及一个环形进度条表示当前开发完成度。全图背景为浅灰渐变，区块分隔线采用细蓝黑色直线，所有数字均用无衬线黑体显示，字号清晰且对齐。图标和标签统一使用深蓝色（#1A365D）和辅助灰蓝色（#2B6CB0）。禁止使用装饰性光影和模糊效果，保证文字与数字100%可读。采用16:9横向构图。
英文版（推荐用于Midjourney/DALL·E/Stable Diffusion）：
A clean and structured infographic for a Web3 project designed for information extraction. The composition is divided into clear sections: top-left with project logo and name, top-right with token symbol (3 uppercase letters) and total supply; middle-left with a table listing 4 key team members (name + role), middle-right with a bar chart showing 3 funding rounds; bottom row includes 6 tech stack icons (flat style, labeled), a roadmap timeline (Q1–Q4 with one line each), and a circular progress indicator for development status. Background: light gray gradient. Dividers: thin dark blue ( #1A365D ) lines. All text: sans-serif, high contrast, no shadows. Numbers aligned to right. --ar 16:9 --v 6.0

风格方向

色彩体系：以蓝黑（#1A365D）、灰蓝（#2B6CB0）、浅灰（#F7FAFC）为主色调，点缀少量浅绿（#38A169）表示完成度，避免暖色干扰数据识别。
  字体与图标：全部使用无衬线字体（如Inter、Segoe UI），图标采用线框或扁平矢量风格，保持2px统一线宽。
  整体氛围：专业、理性、透明。突出数据可信度与科技感，拒绝渐变炫光、霓虹特效或任何降低可读性的装饰。
  光影控制：平光照明，无高光无阴影。可考虑极简的柔和投影只用于卡片分组，但必须确保数字不投射阴影。

构图建议

网格系统：采用4×4或6×4的隐形网格，每个区块占据整数个网格单元，保证上下左右对齐。
  分区顺序：顶部（品牌标识+核心代币数据）→ 中部（团队+融资）→ 底部（技术+路线图+开发状态）。信息流从强到弱，符合阅读习惯。
  间距规则：区块之间保留至少8%的图片宽度作为留白，避免信息拥挤。
  对齐方式：所有文本左对齐，数字右对齐。表格内列宽固定，表头加粗且带下划线。
  比例：推荐16:9横图，便于嵌入文档、PPT或NFT展示。

细节强化

数字可读性：所有数值必须带千分位逗号（如1,000,000），货币单位（如ETH、USD）紧跟数字右侧。
  标签清晰度：每个区块左上角添加灰色小号标签（如“Team”、“Funding”），字号为正文大小的60%。
  颜色编码一致性：同一类数据（如所有融资柱状图）使用同一色系，不同类别（如团队 vs 技术）用不同色系区分。
  时间戳：在图片右下角加一行微小的日期（如“Data as of 2025-03-15”），模拟实时数据面板的现场感。
  防遮挡：确保任何文字都不重叠，表格行高至少为字号的两倍。
  边框与分隔：区块之间使用2px浅灰色实线分隔，区块内部使用0.5px虚线划分子元素。

使用建议

工具适配：在Midjourney中可在提示词末尾直接加入“--v 6.0 --ar 16:9 --iw 1.5”强调信息密度；在DALL·E中建议先描述布局再补充颜色细节；Stable Diffusion可使用ControlNet（canny/lineart）强制几何对齐。
  迭代优化：首次生成后检查数字是否清晰、标签是否完整。若部分区块混乱，可将该区块单独提取为子提示（如“only the table with team members, no other elements”），再通过后期合成。
  批量标准化：如需生成多张同类图片，固定所有颜色值、字体名称、分隔线宽度等参数，将提示词模板化，仅替换项目名称、数值等变量。
  信息提取测试：生成后可用OCR工具或人工截取验证：表格内容是否一一对应？柱状图数值是否可推算？若无法提取，则返回调整字号或对比度。
  版权与品牌：避免在提示词中加入真实项目名称或商标，使用通用占位符（如“TokenName”、“TeamMember1”），后期再替换。

AI提示词 DALL

268 热度

商业级新中式食品广告视觉提示词

这是一套专为AI图像生成设计的商业级新中式食品广告视觉提示词方...

AI提示词新中式食品广告视觉

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角色定义
你应当以商业食品摄影师与视觉创意总监的身份，为高端中式食品品牌、电商详情页或文化创新类产品策划并生成“新中式”风格的广告视觉。目标不是简单拍照，而是通过东方美学元素、精致质感与商业摄影语言，塑造出兼具文化底蕴与市场吸引力的品牌形象，便于直接用于产品主图、宣传海报或包装视觉。

适用场景

电商平台（天猫、京东等）中式糕点、茶饮、酱料、干货类目的主图与详情页
品牌社交媒体（小红书、抖音）的中式美学产品宣传图
食品包装设计的预览概念图与创意提案
中式主题礼盒、年货、节气限定食品的视觉物料

核心提示词
以下提示词可直接复制用于 Midjourney / DALL-E / Stable Diffusion 等文生图工具，中英文皆可，英文版更稳定：

通用版（英文）：A premium new Chinese style food product photography, top-down view, flawless glassware holding jade-green matcha tea, traditional blue-and-white porcelain plate with steamed osmanthus cake, soft diffused side light, intricate wood grain table, minimalist ink wash backdrop, luminous steam, 8k hyper-realistic texture, shallow depth of field, cinematic lighting, commercial advertising aesthetic
通用版（中文）：商业级新中式食品广告，俯拍，青瓷碗盛琥珀色龙眼糖水，雕花木桌，宣纸质感背景，侧逆光，蒸汽氤氲，桂花与茶枝点缀，高饱和低对比，8k超细节，柔光，东方雅致氛围
强化版：add nuance: aged wooden chopsticks with faint patina, hand-painted blue-and-white teacup, shadow gradients on white porcelain, micro-frosting on sugar surface, muted crimson and celadon color palette, edge soft vignette

风格方向

新中式典范：传统元素（青花、水墨、竹帘、木架）与现代极简构图结合，色彩以米白、茶褐、青绿、朱砂红为主调，保持干净同时有文化符号
质感优先：强调食物表面光影、瓷器釉面反光、蒸汽纹理、织物褶皱，通过微距或浅景深强化材质对比
意境叙事：非直白展示，而是通过茶汤、点心与器物组合传递“闲适”“节气”“匠心”等情绪，留白面积占画面1/3以上

构图建议

俯拍平铺：适合展示套装、礼盒或盛放状态，视角垂直，食物置于画面中心，周围留白或点缀竹叶、核桃壳
45度斜拍：标准电商主图视角，突出食物立体感与器皿细节，背景可用磨砂玻璃或浅色布纹
水平特写：切面、滴落、蒸汽升腾瞬间，搭配逆光与深色背景制造戏剧感
虚实结合：前景虚化（如花瓣、茶杯边缘），主体清晰，引导视线聚焦

细节强化

表面：糕点上的糖粒反光、茶汤表面的油膜虹彩、玻璃器皿的边缘高光
纹理：木质纹理的年轮、手工瓷器细微的釉裂纹、麻布衬垫的经纬线
氛围：干冰或真蒸汽形成的半透明雾带，侧逆光穿过烟雾产生的丁达尔效应
后期：高光溢出控制，暗部保留细节，整体色温偏向暖黄（3000-3500K）或清冷（5000-5500K）视品类而定

使用建议

工具选择：Midjourney V6 或 Stable Diffusion XL 效果最佳；若用 SD，推荐加上 negative prompt: blurry, ugly, oversaturated, cluttered
参数推荐：宽高比 4:3（适合详情页）或 3:4（小红书），stylize 值 200-400，chaos 0-10
迭代优化：先跑通用版，若风格太传统则加入 modern minimalist 或 clean lines；若质感不足则添加 hyper-realistic food photography, macro detail
组合使用：可将核心提示词拆分为若干元素关键词（如 porcelain texture, osmanthus flower, steam）作为 seed 关键词循环微调

AI提示词 Hunyuan

536 热度

结构化客户沟通长上下文问答提示词

本方案以客户沟通专家与提示词架构师的双重角色，提供一套可复用...

AI提示词客户沟通长上下文

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角色定义与任务定位
你是一名资深客户沟通策略师与提示词架构师，核心目标是为AI设计一套结构化、可重复使用、长上下文友好的问答提示词体系。你在生成内容时，需以“专业客服顾问”身份，基于历史对话、客户画像、业务规则，构建层次清晰、上下文连贯的回答框架，帮助AI在长篇对话中精准定位信息、避免遗忘、保持语气一致，从而提升客户满意度和问题解决效率。

适用场景

在线客服系统：处理复杂售后问题、多轮故障排查、跨会话历史追溯。
售前咨询：根据客户过往浏览记录、对话历史，提供个性化产品推荐。
客户投诉处理：结合多次沟通记录，生成合规、有温度的升级回应。
内部知识库问答：从大量文档和对话日志中提取结构化答案。

核心提示词
以下为可直接复制使用的提示词模板（可根据实际业务替换方括号内容）：

系统角色定义：“你是一个高级客户支持代表，你的名字是[Agent Name]。你拥有完整的客户历史会话记录（如下所示）。请以专业、耐心、简洁的语调回答客户最新问题，并使用结构化格式（如 1. 确认问题 2. 提供方案 3. 后续建议）。” 
上下文注入格式：“以下是客户[客户姓名]的全部历史沟通记录（按时间倒序）：[历史对话1][历史对话2]……客户最新问题：{当前问题}请基于以上所有上下文回答。如果信息不足，请明确指出并请求补充。” 
输出结构要求：“你的回答必须按以下结构组织：- 问题复述与确认- 分步解决方案（如有多个步骤）- 需要客户配合的下一步行动- 可选的附加建议或预警说明每个部分用空行隔开，关键信息用**加粗**强调。”

风格方向

专业可信：使用行业术语但避免堆砌，对复杂流程配以简明解释。
共情温度：在开头或结尾加入情感肯定句（如“我理解这个问题给您带来了不便”），避免机械感。
结构化清晰：段落短小，善用数字编号或项目符号，方便客户快速定位。
上下文保留：在回答中主动引用历史对话中的关键信息（如“您上次提到的订单号[xxx]，目前状态是……”），展示连续性。

构图建议
若用于生成客服对话界面或文档排版，建议采用以下布局：

左侧/上方：固定显示客户历史摘要（时间、主题、状态标签），帮助快速回顾。
右侧/下方：对话区采用“气泡式”布局，系统回答前自动显示“????”或“????”头像区分角色。
结构分隔线：在长回答中利用浅色分割线或缩进区分“确认”“方案”“后续”等模块，提升可读性。
高亮关键信息：使用浅色背景框突出订单号、链接、截止日期等客户需注意的内容。

细节强化

记忆锚点：在提示词中要求AI在每轮回答末尾生成一句简要上下文摘要（如“当前已解决的问题：xxx；待处理：yyy”），方便下一轮调用。
条件分支：明确要求AI根据客户情绪标签（例如“愤怒”“困惑”）自动调整语气——愤怒时先道歉再解释，困惑时用更形象的类比。
合规检查：添加提示“如果涉及退款、升级投诉等敏感操作，必须引用公司政策编号，并避免承诺未经授权的条款”。
超长上下文剪枝：要求AI在回答开头用一句话概括最相关的历史信息，以帮助客户（和自身）确认理解正确。

使用建议

实际部署时，将核心提示词作为系统级指令，结合动态注入的历史对话字段，形成一次性完整输入，避免分多次提问。
若长上下文超过模型窗口，优先保留最近5轮+客户首次描述问题的原始文字，并手动摘要中间内容。
测试阶段可设置上下文字段的关键词过滤，剔除无关闲聊，提升精度。
根据业务类型调整输出结构：例如技术排查场景优先用“故障现象→可能原因→操作步骤”，投诉场景优先用“共情→原因分析→解决方案→补偿方案”。

AI提示词 Mistral

403 热度

实战型云原生平台文档自动化处理提示词

这是一组专为实战场景设计的视觉化提示词，帮助您以云原生文档架...

AI提示词云原生平台文档自动化

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角色定义
你是一位云原生文档架构师与自动化流程设计师，核心目标是为云原生平台上的文档自动化处理场景生成可直接用于AI绘图工具（如Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion）的视觉化提示词。你需要将复杂的文档生成、校验、发布、版本管理流程转化为清晰、专业、可落地的图像描述，帮助团队直观理解文档流水线架构。

适用场景

云原生平台的DevOps文档自动化方案设计、技术白皮书配图
Kubernetes + CI/CD环境下的文档生成与管理流程可视化
自动构建、静态检查、多格式转换、自动发布等环节的流程示意图
企业内部培训材料、技术博客、开源项目README中的架构图
Prometheus监控与文档健康度面板的融合展示

核心提示词
以下提示词可直接复制用于AI图像生成，保持英文描述以提升精准度（可根据需要添加中文注释）：

基础版：Professional diagram of a cloud-native document automation platform, showing a pipeline: Git repository → CI/CD (Jenkins/Argo) → document generation (Markdown/AsciiDoc) → validation (Lint/Spell check) → format conversion (PDF/HTML/EPUB) → publication (static site / artifact registry). Kubernetes pods running microservices, labeled arrows, blue and grey color scheme, technical clean style, 16:9 aspect ratio.
进阶版：Isometric 3D view of a cloud-native document automation architecture, multi-layer: bottom layer with Kubernetes cluster, Helm charts, service mesh; middle layer shows document generators, schema validators, API gateways; top layer shows document delivery through CDN, API dashboards. Light cyan and white gradients, glowing data flow lines, container icons, document icons with version tags, minimal labels, photorealistic rendering.
细节版：Detailed system architecture diagram of automated document processing on a cloud-native platform. Include: GitOps pipeline (ArgoCD), automated build triggers, parallel document generation (multiple language templates), quality gates (link checker, accessibility validator), artifact storage (S3 compatible), and delivery to knowledge base. Use distinct color zones for each stage, dashed lines for async processes, solid lines for sync flows, small annotation boxes for error handling and retry logic.

风格方向

技术写实风：强调精确的组件结构、标尺对齐的架构层次，适合用于官方文档。
流程扁平风：采用2.5D或扁平插画风格，突出步骤之间的逻辑连接，适合培训材料。
简约科技风：仅用蓝色系（#0078D7、#00A4EF）与灰色背景，配合网格辅助线，适合演示文稿。

构图建议

水平流水线：从左到右依次排列输入→处理→输出，上方放置监控仪表盘，下方放置基础设施层。
垂直分层：最底部为Kubernetes基础设施，中间为文档处理微服务，最顶部为发布出口和用户触点，每层用浅色分割线标明。
中心枢纽式：中心为编排引擎（如Argo Workflows或Tekton），向外辐射多个文档处理节点，适合展示并发处理场景。

细节强化

加入动态元素：闪烁的数据流箭头、旋转的齿轮图标、脉冲波纹表示实时处理。
加入安全色彩：对通过/失败状态使用绿色/红色半透明圆点，增强可读性。
加入版本标签：在每个文档节点旁标注v1.2、v1.3等，体现自动化版本管理。
加入基础设施图标：Kubernetes锚点、Docker鲸鱼、Helm舵轮，强化云原生识别度。

使用建议

在AI工具中优先选择“Technical Illustration”、“Architecture Diagram”、“Flowchart”等预设风格。
如果生成结果过于抽象，尝试调整核心提示词中的关键词顺序，将“pipeline”提前或添加“realistic blueprint style”。
提示词中的“professional”、“clean”、“detailed”等修饰词可替换为“modern”、“dynamic”以适应不同受众。
推荐分辨率至少为1920x1080（16:9），便于直接嵌入PPT或网页。

AI提示词 Chatgpt

982 热度

汽车门店商业计划书写作结果优化提示词

本组提示词专为优化汽车门店商业计划书写作结果而设计，帮助您以...

AI提示词汽车门店商业计划书

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角色定义与任务定位
您应扮演一位资深商业计划书优化顾问，目标是对汽车门店（含4S店、专修店、洗美连锁、二手车交易中心等）的商业计划书文稿进行系统性优化。核心任务是：在保留原始信息框架的基础上，通过调整叙事逻辑、强化数据支撑、贴近行业术语、突出竞争壁垒，使计划书更符合投资人、银行或合伙人的审阅标准。您需要同时兼顾商业严谨性与创意表达，避免空泛宣传，而是用可落地的经营细节驱动说服力。

适用场景

撰写或修改汽车门店融资用的正式商业计划书，需提升专业度与可读性
将已有的门店经营总结或商业方案转化为结构清晰的计划书版本
对AI初稿或外文翻译稿进行优化，使其符合本土汽车行业语境
针对不同投资人偏好（如偏重财务数据、偏重团队背景、偏重市场趋势）做针对性调整

核心提示词
以下提示词可直接复制使用，请根据实际文稿内容选择对应指令。使用时将“原文段”替换为您需要优化的具体文字。

整体逻辑优化：“请以专业商业计划书顾问身份，优化以下关于汽车门店的文本。要求：将叙事主线调整为‘市场痛点→门店解决方案→差异化优势→盈利模型→规模化路径’；每段开头用一句核心观点句统领；删除所有模糊表述（如‘可能’‘大概’‘很多’），替换为行业参考数据或实地调研结论。原文段：……”
市场分析优化：“请针对汽车门店所在区域（或目标城市）的市场分析段落进行优化。要求：先给出该区域汽车保有量、人均车辆年限、新能源渗透率等关键指标（若原文无数据，请合理假设并标注‘建议核实’）；再分析门店定位（如社区快修、高端改装、二手车置换）与竞品差异；最后用波特五力或SWOT框架总结竞争格局。原文段：……”
财务预测优化：“请优化汽车门店的财务预测部分。要求：将三年营收预测拆解为‘单车客单价×日均服务台数×运营天数’计算逻辑；新增‘单店模型’与‘多店复制假设’；注明毛利率、净利率、回本周期与行业平均值（行业参考：洗美门店毛利率50-70%，快修店40-55%）；用表格或分点列示（输出文字版即可）。原文段：……”
团队与运营优化：“请优化团队介绍与运营计划段落。要求：团队成员需突出汽车行业经验（如4S店店长、主机厂销售经理、连锁运营总监等），用具体案例说明能力（如‘曾将单店月均进厂量从200台提升至450台’）；运营部分强调标准化流程（接车、报价、施工、质检、回访闭环）、供应链管理（配件库存周转率）、会员服务体系。原文段：……”

风格方向

专业严谨型：使用规范商业术语（如“坪效”“客单价”“线索转化率”“客户终身价值”），避免口语化表达，数据标注单位与来源
行业语境型：融入门店场景词汇（如“工位利用率”“机电业务占比”“洗美复购率”“二手车周转天数”），体现对汽车后市场的深度理解
创意表达型：允许在“愿景与使命”部分使用形象化描述（如“打造社区车主的一站式养护管家”“让每台车都能精准匹配养护方案”），但需紧贴门店实际业务

构图建议
针对商业计划书的排版与视觉呈现（如用于PPT或文档），建议以下结构布局：

封面与目录：封面使用门店实景或服务场景照片，目录采用数字分章，清晰标注“市场分析”“运营模型”“财务预测”等核心板块
数据呈现：营收预测、客流增长、成本构成等关键数据优先使用柱状图或折线图，并配以文字解读（建议将图表描述写在提示词中要求AI生成文字格式）
对比突出：将门店与竞品对比做成左右分栏表格，左列为本店优势（如“品牌授权”“自建数字化系统”“资深团队”），右列为竞品短板（如“依赖第三方平台”“技师流动率高”）
逻辑流程图：运营模式、客户获取路径可用流程图形式展示（如：线上引流→到店体验→服务交付→转介绍裂变），文字部分保留关键节点描述

细节强化

门店选址描述：明确地理位置（如“城市主干道交叉口，日均车流量3万辆”）、周边商业配套（“对面加油站，相邻社区超2000户”）、可达性（“公交站50米，停车位充足”）
服务项目颗粒度：将核心服务拆分为具体SKU（如“标准洗车30元”“全合成机油保养398元”“全车漆面修复2000元”），并注明客单价占比
风险应对策略：加入对新能源车渗透率上升、竞争对手价格战、技师招聘困难等汽车门店特有风险的应对方案，体现务实风格
品牌调性词：在计划书结尾处嵌入与门店定位一致的品牌核心词（如“专业”“透明”“高效”“温情”），并说明如何通过服务触点落地

使用建议

分模块优化：不要一次性输入整份计划书，建议将执行摘要、市场分析、运营计划、财务预测等分别使用对应的核心提示词逐步优化，每段调整后检查一致性
交叉验证数据：对于AI生成或提示词中假设的数据，请用行业公开报告（如《中国汽车后市场白皮书》、本地统计局数据）替换，避免虚假信息
目标投资人定制：若投资方是产业资本（如主机厂、连锁集团），提示词中可侧重“协同效应”与“资源整合”；若为财务投资机构，则侧重“退出机制”与“ROI测算”
版本记录：每次优化后保留原始版本，便于对比效果；最终选择一份符合投资人审阅习惯的版本交付

AI提示词 Grok

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项目方案长上下文资料比对结构化提示词

角色定义你的角色是信息架构师与视觉叙事策划人，核心任务是针...

AI提示词项目方案长上下文资料

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角色定义
你的角色是信息架构师与视觉叙事策划人，核心任务是针对“项目方案长上下文资料比对”这一实战场景，设计一套可指导图像生成、信息图表设计或结构化文档输出的提示词方案。你需以专业视角将分散的长文本资料转化为对比清晰、层级分明、可直接用于汇报或展示的结构化视觉方案，帮助用户快速理解方案间的差异、共性及演进逻辑。

适用场景

多版本项目方案并行比对，需要快速定位关键改动与持续保留内容。
长上下文技术文档或商业计划书的异构资料对比（如PDF、Word、PPT混合来源）。
团队内部方案评审会，需生成一目了然的对比看板或幻灯片素材。
对外提案或竞品分析，展示自身方案在核心要素上的相对优势。

核心提示词
以下提示词可直接复制用于图像生成或信息图设计工具（如Midjourney、DALL·E、Visio等），根据实际需求调整括号内参数。

基础结构：”A side-by-side comparison of two project proposal documents, divided into three sections: core objectives, implementation roadmap, and risk assessment. Each section shows differences in highlighted color blocks and commonalities in muted grey. Use a clean infographic layout with clear headers.”
长上下文处理：”A structured visual representation of long-context document comparison. Left column shows Document A (detailed paragraphs), right column shows Document B, with cross-links connecting similar concepts. Use a timeline at the bottom to indicate version evolution. Minimalist style, professional color palette (navy, white, accent coral).”
实战差异标注：”An analytical comparison chart of two project plans. Key differences are marked with red dashed frames and annotation tags like ‘Added’ or ‘Removed’. Common sections are overlaid with a translucent neutral band. Include a summary box at the top listing top 3 divergences.”

风格方向

专业结构化：强调清晰的网格分割、层级标题、统一字体，避免艺术化装饰，适合正式汇报场景。
对比鲜明：使用高对比色编码（如蓝/橙、绿/红）区分不同资料，灰色作为共用底色，突出差异点。
信息密度适中：每区块不超过10行关键信息，配合图标或缩写标签压缩长文本，保持可读性。

构图建议

左右分屏式：适用于两个方案的直接比对，中间可设一条“共性带”展示重叠内容，下方设差异总结区。
上下时间流式：若资料版本存在时序关系（如V1.0 vs V2.0），采用从上至下的时间轴布局，每阶段同时展示两个版本的截面。
中心锚点式：以核心目标或关键指标为中心，向外辐射两条资料的分支路径，每个分支标注对比结果（优势/劣势/持平）。

细节强化

色彩语义：赋予每种颜色明确含义（如蓝色代表“增强项”、红色代表“缩减项”、绿色代表“新增项”），并在图例中说明。
文本微缩：对长段落做自动摘要式处理，只保留首句+数字/结论，用“…”表示折叠内容，同时添加可展开标志（非必要不展开）。
关联线标注：使用贝塞尔曲线或虚线连接不同资料中的相似概念，线上附加关键词标签（如“同义不同量”“方法不同目标同”）。
数据锚点：若资料中包含预算、时间、人数等量化指标，在对应位置插入小柱状图或百分比圆环，增强对比说服力。

使用建议

工具选择：优先使用支持结构化模板的生成工具（如Canva信息图表模板、Miro对比看板、Excel条件格式图表），或搭配Midjourney+后期标注。
前置准备：将两份资料按相同维度拆分（如目标、方法论、资源、风险、时间线），标注出异同点后再输入提示词，避免AI自主切割产生歧义。
迭代优化：首轮生成后，手动调整差异标注的精准度，补充遗漏的隐性关联（如同一目标的不同表述），再根据输出微调提示词中的色彩与排版指令。
交付场景：最终视觉成果建议配合1-2页文字摘要一同展示，方便读者先宏观理解框架，再深入细节比对。

AI提示词 deepseek

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工业制造长尾关键词布局专业版提示词

一套专为工业制造企业定制的长尾关键词布局视觉化提示词方案，帮...

AI提示词工业制造长尾关键词

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角色定义
你的身份是制造业营销视觉设计师，任务是将“长尾关键词布局”这一抽象策略转化为可直接用于图像生成的视觉提示词。目标用户是工业制造企业的市场团队，他们需要一套标准化的画面脚本，用于制作社交媒体配图、官网banner、白皮书封面或行业报告视觉元素。你输出的每一条提示词都应聚焦于：如何在工业场景中通过元素排布、色彩对比与信息密度来隐喻“长尾”的分散覆盖与“布局”的系统性。

适用场景

制造业SEO内容配图：用画面直观体现长尾关键词的广度与深度
营销方案提案展示：将关键词策略视觉化为可理解的工业蓝图
品牌宣传物料设计：为“工业互联网+精准营销”主题提供视觉锚点
内部培训资料插图：帮助团队理解长尾关键词的分布逻辑

核心提示词
以下提示词可直接复制用于AI图像生成（如Midjourney / DALL·E / Stable Diffusion），替换方括号中的内容即可。

基础版：Industrial manufacturing workshop, long-tail keywords projected as floating labels in different sizes and fonts, arranged along a curved timeline from thick to thin, each label connected by subtle luminous lines, metallic machinery in background, soft blue and orange lighting, technical diagram aesthetic, 8k photorealistic
信息图风格：Isometric view of a factory floor, machines labeled with specific manufacturing terms like “CNC milling tolerance” and “hydraulic valve seal”, small keyword tags morph into a long tail distribution curve on the wall, wireframe grid overlay, clean white background, cinematic lighting, data visualization style
抽象概念版：Macro shot of a metal gear, the word “industrial long-tail keywords” engraved on its teeth, surrounding particles form a long tail shaped path fading into depth, dark moody atmosphere, bright neon accent lines, hyperdetailed texture, volumetric fog

风格方向

工业写实风：高细节金属质感，真实车间环境，冷白与暖橙混合光，强调机械真实感
科技信息图风：等轴测视角，半透明网格，关键词标签浮于设备上方，色彩分区（蓝灰主调+局部高饱和点缀）
抽象概念风：微距或宏观构图，用光路或粒子流模拟长尾曲线，字体成为视觉主体，背景深色凸显层次

构图建议

前景-中景-背景分层：前景放一个带有关键词的机械部件（如齿轮或传感器），中景是排列成尾部分布的小标签，背景是动态虚化的生产线
三角稳定构图：以一台大型设备为视觉支点，长尾关键词从设备底部向左上方延伸，形成非对称三角引导视线
俯视布局图：模拟厂区平面图，用不同颜色的区块代表不同长尾聚类，区块大小对应搜索量，边缘用连线表示关联
时间轴流动：从左到右展示关键词从宽泛到精准的递减过程，用传送带或流水线作为载体，每个节点标注一个长尾词

细节强化

材质强化：关键词标签使用磨砂金属或高亮亚克力材质，带有反光边缘和轻微曲面
光效强化：每个长尾标签边缘发出微弱辉光，光晕颜色与标签分类（工艺/设备/材料）对应
文字强化：关键词字体使用工业无衬线体（如DIN或Helvetica），大小和粗细随搜索频率递减，部分文字带剖面线或半透明背景
环境强化：背景中加入数字箭头、数据流虚线、刻度尺等计量元素，强调“布局”的精准性与测量感

使用建议

匹配输出比例：纵向构图（3:4或9:16）适合社交媒体卡片，横向构图（16:9）适合banner或演示文稿
二次调整色温：若用于制冷设备相关行业，降低整体色温（蓝白调）；用于重型机械行业，增加橙黄色温暖光源
结合真实关键词：在提示词中替换抽象标签为实际长尾词（如“液压泵密封圈定制”“CNC精密加工报价”），提升专业性
批量生成素材：固定风格提示词中的工业场景描述，仅替换长尾标签内容，快速产出一套系列视觉
避免过度复杂：若AI生疏于文字渲染，可先生成无文字的背景，再通过后期软件添加关键词标签

AI提示词 Qwen

858 热度

云原生平台技术博客写作专业版提示词

本提示词方案专为云原生平台技术博客作者设计，帮助你明确写作角...

AI提示词云原生平台技术博客

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角色定义与任务定位
以资深云原生技术专家兼技术写作者的身份，面向开发者群体撰写一篇具有实战价值、架构清晰、可复现的云原生平台技术博客。你的核心目标是：输出内容不仅能传递技术原理，还能指导读者直接落地实践，同时兼顾视觉表达的简洁与专业。每一段文字都应在“技术深度”与“易读性”之间找到平衡。

适用场景
本提示词适用于以下场景：

撰写关于 Kubernetes、容器化、微服务、服务网格、CI/CD 等云原生核心技术的博客文章；
技术团队内部知识沉淀与分享，例如平台运维手册、迁移总结、性能调优案例；
面向外部技术社区（如掘金、InfoQ、公众号）发布的专题稿件；
需要配合架构图、拓扑图、监控仪表盘截图等视觉元素的技术内容创作。

核心提示词
以下提示词可直接复制、组合使用，填入具体主题即可生成博客大纲或段落：

“以云原生平台架构师的口吻，写一篇关于 [具体组件/场景，例如：Kubernetes HPA 在流量洪峰下的弹性策略] 的实践文章，要求包含：背景问题、方案选型对比、核心代码/配置片段、关键性能指标（延迟、吞吐量、资源利用率）、踩坑记录与改进措施。” 
“写一段技术博客的开头，用户画像为 [目标读者，例如：3年以上经验的后端开发者]，用类比法快速解释 [云原生概念，例如：Sidecar 模式] 的工作原理，然后引出本文要解决的具体痛点。” 
“为文章中的 [架构图/流程图] 编写一段图注，描述图中各个组件之间的数据流与控制流，突出图中标红或高亮的关键路径。” 
“在博客末尾增加一个‘延伸思考’段落，对比 [当前方案] 与 [替代方案] 的优缺点，给出针对不同规模集群的选择建议。”

风格方向

专业严谨： 使用准确的技术术语，避免模糊表达；所有命令、配置、版本号必须可复现。
实战导向： 每一个结论都要有数据或案例支撑，例如：“经压测，配置优化后 P99 延迟从 120ms 降至 45ms”。
结构化清晰： 采用“问题 - 方案 - 验证 - 优化”四段式结构，每个小节配有小标题。
视觉友好： 文中适当嵌入代码块、表格、架构图，并统一图表风格（例如：使用蓝灰配色，圆角矩形，箭头标注）。

构图建议
针对博客中需要的配图（尤其是封面图或架构图），遵循以下原则：

封面图： 使用简洁的 3D 风格云原生图标（如 Kubernetes 舵轮、容器方块），搭配渐变背景（#2C3E50 → #3498DB），右上角留白用于标题叠加。
架构图： 采用分层布局，从上到下依次为“接入层、服务层、数据层”；组件之间用虚线表示控制流，实线表示数据流；关键节点用高亮色（如 #E74C3C）标注。
流程图： 使用泳道图形式，区分“用户端、平台端、基础设施端”三个角色，时间轴从左到右。
监控截图： 采用深色主题仪表盘（如 Grafana 的 dark 模式），仅截取重点指标区域，并在截图上用红色箭头或圆圈标注异常点。

细节强化

数据精确： 所有性能数据标注测试环境（CPU/内存/实例规格）、测试工具（如 wrk、k6）、测试时长。
版本锁定： 在文章开头或配置前注明使用的工具/平台版本（例如：Kubernetes v1.28, Istio 1.20, Helm 3.14）。
命令防错： 关键命令前添加“# 预期输出”注释，或附上成功执行后的终端截图。
对比表格： 至少提供一个 3 列以上的对比表，对比内容如：方案、优势、劣势、适用场景。
引用来源： 在文末附上官方文档链接、相关 RFC 或论文引用，增强可信度。

使用建议

将“核心提示词”中的占位符替换为你当前要写的主题后，直接作为 AI 生成工具的输入。例如：将“Kubernetes HPA”替换为“基于 Prometheus 自定义指标的 HPA 实现”。
如果目标读者偏初级，可适当降低“风格方向”中的技术密度，增加类比和示意图；如果面向高级工程师，则应加大深度，补充源码分析或算法细节。
在生成全文前，先用“核心提示词”中的第一条生成大纲，然后逐段细化。每生成一段，对照“细节强化”检查是否有遗漏。
视觉部分：先根据“构图建议”绘制或生成配图，再写图注，最后将图文对齐排版。
发布前，请团队中另一位同事按“角色定义”要求的身份进行审校，确保技术准确性与表述一致性。

AI提示词 Grok

466 热度

结构化餐饮门店深度推理问答提示词

本方案为“结构化餐饮门店深度推理问答”定制，定义专业顾问角色...

AI提示词餐饮门店深度推理问答

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角色定义
您将扮演一位【餐饮门店深度推理顾问】，身份定位为：深耕本地生活领域、兼具一线运营经验与商业分析能力的实战专家。您的核心目标是通过结构化的问答框架，引导AI对餐饮门店进行多维度深度推理，输出具有数据支撑、逻辑闭环和可执行路径的专业方案。请以“诊断-分析-策略-落地”为链条，确保每一次问答都能拆解出清晰的问题定义、因果推理与行动建议。

适用场景

新餐饮门店选址与市场可行性评估
现有门店经营诊断（客流、坪效、人效、毛利）
本地生活竞品深度对比与差异化定位
菜单结构优化、爆品打造与供应链成本控制
线上平台（美团、抖音、小红书）流量获取与转化策略
门店标准化服务流程与人员排班效率提升
长期盈利模型推演（3年营收预测、盈亏平衡点）

核心提示词
请将以下提示词直接复制使用，根据实际门店情况替换括号内内容：
起始提问（第一轮）：
“请以餐饮门店深度推理顾问的身份，严格遵循结构化分析框架，依次回答以下问题。每个问题必须给出推理依据（至少提出2个因果假设）和量化建议（涉及数字时需说明数据来源或合理假设）。
1. 目标门店的基本画像：城市等级、商圈类型（社区/写字楼/学校/商业街）、面积（㎡）、餐位数、客单价（元）、日均翻台率、线下堂食与外卖占比。
2. 当前最突出的3个经营痛点，并判断每个痛点的核心驱动因素是‘产品力/服务力/流量/成本’中的哪一个。
3. 基于本地生活平台（美团、大众点评）的竞品数据，给出该门店的3个差异化机会点（价格带、品类创新、时段经营等）。
4. 针对流量问题，设计一套包含‘线上曝光→到店转化→复购留存’的30天执行方案，并标注每阶段的关键指标（CPC、转化率、复购周期）。
5. 从供应链与人力维度，推算出该门店的月度固定成本（房租、人工、食材损耗、平台扣点），并指出至少2个可优化的成本项及预期节省比例。
6. 给出该门店未来6个月的经营优先级排序（例如：先优化菜单毛利率，再提升外卖评分），并说明排序逻辑。”

追问与深度推理（后续轮次）：
“在上一个回答的基础上，请进一步推理：
- 如果目标门店的客单价提升15%，同时翻台率下降10%，净利会如何变化？请用公式计算并说明假设前提。
- 根据该门店所在的本地生活竞争格局，假设竞品在3个月内推出了相同低价套餐，你的应对策略是什么？请给出备选方案及风险对冲逻辑。”

风格方向

专业度：采用餐饮行业术语（坪效、动线、客诉率、毛利结构、SKU贡献率），避免泛泛而谈。
逻辑性：每个结论必须经过“现象→原因→数据验证→行动”的完整链条。
实战感：语言偏向决策者对话，少用理论空话，多用“例如”“假设”“能够落地执行”。
结构化：输出按编号或标题分层，便于后续直接整理为门店诊断报告。

构图建议（提示词内容架构）

先宽后窄：第一轮覆盖门店全维度（人、货、场、流、财），后续每轮聚焦一个痛点深入。
数据锚点：每个推理问题中至少包含一个可量化的变量（如客单价、翻台率、成本率），引导AI进行数字推演。
对比视角：加入“与行业平均值对比”“与自身历史数据对比”“与竞品对比”三类对比框架。
因果链：提示词中明确要求AI输出“如果…那么…”形式的假设验证，形成深度推理闭环。

细节强化
在核心提示词中可嵌入以下关键词，提升回答的精准度和深度：

坪效（元/㎡/天）
人效（元/人/天）
食材成本率（建议范围25%-35%）
外卖平台扣点（不同品类差异）
商圈客流热力图
复购周期（餐饮通常7-14天）
大众点评星级与差评关键词
抖音本地生活团购核销率
菜单毛利贡献矩阵（ABC分类）

使用建议

每次对话开始时先输入“角色定义”部分的前两句话，明确AI的定位，再粘贴核心提示词。
根据实际门店类型（快餐/正餐/茶饮/火锅）调整提示词中的指标权重，例如快餐更侧重翻台率，正餐更侧重客单价与会员体系。
当AI给出的推理缺少数据依据时，追加指令：“请提供该推理背后的常见行业数据区间或假设逻辑，并说明不确定性范围。”
如需生成可视化图表（如成本结构饼图、流量漏斗图），在核心提示词末尾增加一句：“在回答最后，请用文字描述一幅能够概括核心结论的图表设计（坐标轴、数据标签、趋势线说明）。”
建议搭配本地生活平台（美团、饿了么、抖音）的真实数据使用，将实际数字填入提示词中的占位符，效果最佳。