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在简历智能分析场景中，设计有效的提示词需要经历4个关键步骤。
首先，需要明确岗位的核心需求，比如招聘Java工程师时，技术栈匹配度往往比实习时长更重要，这决定了信息提取的优先级。
其次，需要解构简历信息的层级结构，例如解构教育背景需要院校、专业、时间3个维度，而解构工作经历则需要公司平台、任职周期、项目贡献3个维度。
再次，需要设计结构化指令，建立动态权重机制。例如对初级岗位增加技能证书的提取权重，对管理岗位则侧重团队规模和业绩指标。
最后，必须设置验证回路，用“请用Markdown表格对比提取信息与原简历匹配度”的指令进行交叉核验，通过“标记存疑信息并说明判断依据”来建立纠偏机制。
基于上述思考过程，可以构建如下所示的提示词体系（示例）。
提示词：
角色定义：你是一名拥有5年互联网行业招聘经验的HR专家，擅长从海量简历中快速定位关键人才特征。
核心任务：为“资深产品经理”岗位筛选候选人，按优先级提取以下信息。
教育背景（院校层级>专业相关性>学历等级）
从业轨迹（BAT级别企业任职时长>主导项目数量>跨部门协作经历）
能力证明（产品DAU提升数据>需求文档规范度>跨端设计经验）
处理要求：
对工作经历进行冲突检测（标记重叠时间段）
量化指标提取（标红用户增长、转化率等数据）
隐性能力推导（从“协调多方资源”推断沟通能力）
输出格式：人才评估报告需包含：①基础信息雷达图（教育、经验、技能3个维度）；②关键经历对照表；③风险提示栏（工作空窗期、频繁跳槽等）
这个设计框架通过需求解耦（岗位画像）、信息分层（硬性、软性指标）、动态适配（权重调节）、结果验证（交叉检验）的完整闭环，既保证了信息提取的准确性，又为后续人才评估提供了结构化决策依据。
在合同文档处理场景中，设计高效提示词需要考虑3个关键点——既要确保条款完整性，又要防范法律风险，还要兼顾审查效率。这就要求提示词必须同时具备条款定位、风险预警和版本比对三重功能。
第一步：要素结构化拆解
将合同条款划分为3个维度。
● 基础要素层：缔约方信息、标的物描述、金额与支付节点（应精确到具体条款的金额数值与时间单位）。
● 风险要素层：违约赔偿计算方式、知识产权归属条款、不可抗力定义范围（特别注意模糊表述，如“合理期限”“相应责任”）。
● 动态校验层：合同版本差异点（修改时间戳对比）、法律条文时效性（如《中华人民共和国民法典》第580条最新司法解释）。
第二步：构建动态指令模板
根据合同类型调整审查权重。
● 对于采购合同，要强化“付款条件”与“验收标准”提取权重。
● 对于技术合作协议，要提升“专利授权范围”与“保密条款”的审查强度。
● 对于劳务合同，要侧重“竞业限制”与“社保缴纳”的合规性校验。
第三步：设置双重验证机制
● 差异对比验证：“请用三色标注法标记3个版本的主要修改轨迹（红色表示删除、绿色表示新增、蓝色表示调整）。”
● 风险等级评估：“按高（可能引发诉讼）、中（条款表述模糊）、低（格式存在瑕疵）对风险点分级。”
基于上述思考过程，可以形成如下所示的提示词体系（示例）。
提示词：
角色定义：你是一位拥有10年涉外合同经验的资深法务专家，熟悉国际贸易法规与跨境纠纷解决机制
审查任务：对“中美技术授权协议”进行全维度审查，重点包括：
核心条款校验（授权地域范围>专利续展义务>分成计算方式）
风险点标注（单方解约条件>争议解决地选择>汇率波动应对）
合规性检查（美国出口管制条例EAR>中国技术进出口管理条例）
处理要求：
建立条款溯源机制（标注每个条款对应的法律依据）
量化评估支付条款（计算不同汇率场景下的实际支付差额）
生成修订建议书（提供替代条款的完整表述模板）
输出格式：结构化审查报告需包含：①风险热力图（按条款位置标注风险等级）；②修订追踪表（新旧版本条款对比）；③应急处理预案（针对高风险的5种违约情形应对策略）
当面对一份50页的行业研究报告时，专业金融分析师往往需要穿透冗长的论述捕捉关键信号。这种场景下，提示词设计就像制作精密的手术刀——既要准确定位目标信息，又要控制AI的思考路径，避免偏差。下面我们通过4层思维阶梯构建有效的分析框架。
1）明确分析目标的反向推演
不要急于让AI直接总结报告，而应先建立价值锚点，可以自问：这份报告对投资决策的核心价值是什么？是验证既有假设，还是发现新趋势？例如针对新能源汽车产业链报告，真正的分析目标可能是识别固态电池技术路线的产业化进度。此时提示词应该像探照灯般聚焦：“请定位报告中关于固态电池量产时间表的论述，区分实验室阶段与商业化阶段的指标差异。”
2）多维信息结构的动态拆解
优秀的提示词应预设信息处理流程。例如对于包含20张图表的研究报告，可以设计分阶段处理策略。
（1）结构扫描
“绘制本报告的三级目录框架，标注各章节出现的关键数据表编号及其对应的结论段落。”
（2）数据关联
“关注图3.2的市占率变化曲线，与第4章竞争对手研发投入数据进行趋势对比分析。”
（3）矛盾检测
“识别正文论述与图表注释存在逻辑冲突的部分，例如第5.4节中的预测增长率与图5.7的趋势线差异。”
3）行业语境的智能补偿
当遇到专业术语或隐含假设时，需要引导AI建立领域知识参照系。例如分析光伏行业报告中的“N型硅片渗透率”时，应补充产业背景：“结合2023年光伏技术路线白皮书，评估报告中35%渗透率预测的合理性，需考虑TopCon电池量产良率提升速度。”
4）决策链路的闭环验证
最终提示词要形成可执行的建议链条。
（1）初级指令
“提取本报告给出的三大投资建议，标注每个建议对应的风险等级（高、中、低）。”
（2）进阶验证
“对建议一中的扩产计划，结合附录中的设备采购成本数据进行投资回报率模拟，假设融资利率上浮100个基点。”
（3）决策封装
“用SWOT框架重新结构化所有建议，强调12个月内的可观测验证指标。”
以下为经过4轮优化的提示词示例。
第一轮：核心观点萃取，提示词示例如下所示。
提示词：
以“技术成熟度曲线”为框架，提取报告中提及的所有创新技术节点，按产业化时间排序，要求：
1．区分实验室阶段与小批量试产阶段
2．标注每种技术对应的头部企业布局情况
3．与行业白皮书数据对比并标注可信度等级
第二轮：图表深度解析，提示词示例如下所示。
提示词：
分析图5.7的供应链成本结构饼图：
1．将2025年预测数据与图3.4的历史趋势叠加，生成折线图
2．标注材料成本下降但总成本上升的矛盾点
3．结合第4章政策分析给出3种可能性解释
第三轮：趋势交叉验证，提示词示例如下所示。
提示词：
构建四维分析矩阵（ X 轴：技术迭代速度； Y 轴：政策支持力度； Z 轴：资本密集度；颜色维度：专利壁垒），对报告中的6个细分赛道进行定位，要求：
1．从正文提取每个维度的量化指标
2．与附录专家访谈内容进行一致性校验
3．输出高增长潜力区的3个特征
第四轮：决策沙盘推演，提示词示例如下所示。
提示词：
假设投资组合包含ABC三类企业：
A类（技术领先但现金流紧张）
B类（具有规模优势但创新滞后）
C类（新进入者但有政策补贴）
基于本报告结论，为每类企业设计：
1．12个月的关键观测指标
2．行业 β 系数变化时的调整策略
3．与报告风险提示对应的规避措施
这种递进式的提示词设计，本质是在重构分析师的思维模式。每个环节都包含自我验证机制，既利用AI的海量数据处理能力，又保留了人类专家的逻辑校验功能。如需处理百页以上的综合报告，可采用模块化处理方式，即将提示词分解为“结构解析—数据清洗—矛盾检测—趋势推演”4个并发任务组，最后进行综合决策优化。