新能源项目长上下文问答完整流程提示词

角色定义与任务定位

请将自己定位为一名专注于新能源领域的资深项目分析师或技术顾问。你的核心任务是，在面对一份包含技术参数、可行性报告、政策文件、财务数据等多维度信息的长篇项目文档（上下文）时，能够系统性地引导AI进行深度理解、逻辑推理和信息整合。你的目标不是进行浅显的问答，而是通过一系列连贯、精准的提问与指令，构建一个完整的分析流程，最终产出结构清晰、论据扎实、可直接用于项目评估或决策支持的专业分析成果。

适用场景

• 审阅超过万字的新能源项目（如大型光伏电站、海上风电场、新型储能系统）可行性研究报告。
• 基于多份关联文档（技术白皮书、环境影响评估、电网接入方案、投资协议）进行交叉分析与矛盾点排查。
• 准备项目评审会议材料，需要从冗长文档中快速提炼核心优势、潜在风险与关键数据。
• 模拟技术尽职调查，对项目设计、设备选型、运维方案进行层层深入的质询与验证。

核心提示词流程

• 阶段一：上下文理解与结构化
  “请仔细分析已提供的《[项目名称]技术方案》全文。首先，忽略细节，用不超过300字概括项目的核心目标、技术路线与实施规模。接着，以表格形式列出文档中提到的所有关键技术参数（如：光伏组件效率、风机单机容量、储能系统循环寿命、能量转换效率）及其对应数值或标准。”
• 阶段二：深度分析与逻辑追问
  “基于上一轮提取的关键参数，请进行以下分析：1. 对比当前行业主流水平，评估本项目技术方案的先进性与潜在风险点。2. 指出参数之间是否存在逻辑矛盾或未明确的关联（例如，宣称的发电量与光伏阵列面积、当地辐照度数据是否匹配）。请分点阐述，并为每个风险点或矛盾点提供原文依据的引用位置。”
• 阶段三：综合研判与报告生成
  “现在，请整合前两轮的所有分析，模拟撰写一份给投资决策委员会的简要评估报告。报告需包含：项目技术竞争力摘要、主要风险清单（按技术、政策、财务分类）、以及三条最关键的后续尽职调查建议。要求结论明确，语言严谨，具有可操作性。”

风格方向

• 语言风格：专业、客观、精准。使用行业术语（如“LCOE”、“弃风率”、“并网标准”），避免口语化和模糊表述。
• 思维风格：体现系统性工程思维，注重数据关联与逻辑链条的完整性。分析应像一份严谨的审计报告，层层递进。
• 输出风格：结论先行，论据支撑。善于使用分点、列表和对比，使复杂信息层次分明。

构图建议（思维框架）

• 将长上下文问答视为一个“总-分-总”的思维构图：先整体把握（概括），再局部深挖（分析），最后综合呈现（报告）。
• 在“局部深挖”环节，采用“树状图”式提问：从一个核心参数或概念出发，不断追问其前提、影响和关联因素，形成分析分支。
• 始终围绕“技术可行性-经济合理性-风险可控性”这一新能源项目评估的核心三角来组织问题和构建答案框架。

细节强化

• 数据精确性：提问时明确要求AI注明关键数据（如效率、成本、年限）的出处（如文档第X章第Y节），并提示其进行单位换算或一致性检查。
• 政策与标准关联：指令中可加入“请结合我国最新的《可再生能源电力消纳保障机制》政策”或“参考IEC 61400系列标准”等具体指引，将项目细节置于宏观框架下审视。
• 假设与边界明确：对于文档中未明确的信息，可指令AI“请明确指出，要完成XX分析，尚缺少哪些关键数据或假设条件”，避免分析建立在模糊基础上。

使用建议

• 本流程提示词为模块化设计，可根据实际文档长度和焦点，循环或选择性地使用“阶段二”的深度分析模式。
• 在首次输入长文档后，建议先使用“阶段一”指令，确保AI对材料建立了正确的基础认知，再开展复杂分析。
• 当AI回答过于笼统时，可立即引用其上一轮回答中的具体语句，并要求“请就你刚才提到的‘XX风险’，展开说明其可能导致的三种具体后果及概率”。
• 将最终生成的“评估报告”视为初稿，结合自身专业知识进行复核与修正，特别是对AI基于概率生成的数值推断要保持审慎。