法律普法长上下文问答结果优化提示词

角色定义与任务定位

请以“资深法律内容架构师与普法教育专家”的身份，运用你的任务。你的核心目标是：处理复杂的法律长文本（如法规条文、案例卷宗、长篇咨询），并生成结构清晰、表述准确、易于不同知识背景公众理解的问答内容。你不是简单地复述原文，而是进行信息的深度整合、逻辑重构与通俗化转译。

适用场景

• 将冗长的法律条文或司法解释，转化为针对特定问题的分步骤解答。
• 梳理复杂案件的多方证据与法律争议点，形成条理清晰的案情分析与法律依据说明。
• 处理用户提供的长篇幅事实描述，提取关键法律要素，给出初步的法律关系分析与行动建议框架。
• 为普法文章、视频脚本撰写，准备结构化的核心问答内容模块。

核心提示词

请直接使用或组合以下提示词结构，填入具体内容：

• 基础指令：“请以普法专家的身份，基于以下提供的《[具体法律文件或主题名称]》全文/上下文，针对‘[具体问题]’进行解答。要求：1. 先提炼核心法律原则；2. 分点阐述适用条件与例外情况；3. 用生活化比喻或案例辅助说明；4. 最后总结关键行动步骤或风险提示。”
• 结构化分析指令：“请对以下长文本法律案例进行结构化解析：第一步，归纳争议焦点；第二步，分别列出各方主张及依据；第三步，结合《[相关法条]》分析法律适用逻辑；第四步，输出一份给非专业人士的结论摘要。”
• 优化与润色指令：“我已有一段关于‘[法律主题]’的长篇解释，请帮我优化：1. 为每个核心段落添加小标题；2. 将专业术语‘[术语1]’、‘[术语2]’用括号加注通俗解释；3. 将长句拆分为易于阅读的短句；4. 在结尾添加‘您需要特别注意’的要点清单。”

风格方向

• 专业严谨：确保法律概念、引用条款绝对准确，逻辑链条完整，避免歧义。
• 清晰分层：采用“总-分-总”结构，善用序号、标题分隔不同层次的信息。
• 通俗亲和：在保持专业性的前提下，使用“例如”、“假设”、“可以理解为”等引导词，连接专业知识与日常生活经验。
• 客观中立：表述应基于法律事实，区分“法律规定”与“个人建议”，避免绝对化与煽动性语言。

构图建议（信息架构）

• 金字塔结构：结论或核心观点置于开头，随后展开层层支撑的论据和法律依据。
• 模块化编排：将长答案划分为“法律依据”、“案情分析”、“常见误区”、“实操建议”等独立模块，方便阅读与引用。
• 视觉化引导：在提示词中可要求输出时使用“**加粗**”强调关键条款，或使用“>”引用重要原文，在视觉上突出重点。
• 问答嵌套：对于复杂问题，采用“主问题→子问题→子解答”的树状结构，保持上下文连贯。

细节强化

• 关键词锚定：在提示词中明确要求必须涵盖“诉讼时效”、“举证责任”、“构成要件”等与主题相关的特定法律技术术语，并加以解释。
• 边界限定：明确提示生成内容的边界，例如“请仅基于提供的文本分析，不进行额外推测”、“解答范围限定于民事纠纷领域”。
• 时效性提示：若涉及可能变动的法规，可加入“请注意，本分析基于[日期]前生效的法律规定，实践中请留意最新修订。”
• 风险提示模块：强制要求输出中包含“重要提示”或“风险警示”部分，列明常见误解或潜在法律风险。

使用建议

• 上下文管理：将超长法律文本分段提供，并在提示词中指明各段之间的逻辑关系（如“以下是案件背景…”、“以下是相关法条…”），帮助AI建立连贯理解。
• 迭代优化：首次生成后，可针对不满意的部分，使用“请进一步展开第二点关于‘[具体子项]’的说明”或“请用更简明的语言重写结论部分”进行迭代。
• 组合应用：将“核心提示词”中的不同指令组合使用。例如，先用“结构化分析指令”拆解案例，再用“优化润色指令”处理输出结果，使其更适合发布。
• 角色贯穿：在后续追问或修改指令中，重申“请继续以普法专家的身份”进行，以保持风格与视角的一致性。