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标准化的指令提示，如同精心编排的舞蹈动作，为AI的行动设定了明确的节奏和方向。它基于一种结构化的思维模式，通过清晰、有序的指令组织，使AI能够快速把握任务的核心要点，从而更高效地完成工作。在众多的指令提示结构中，STAR结构以其简洁明了、逻辑性强的特点，成为构建标准化指令提示的基础框架。
在实际应用中，标准化提问与问题集生成的使用场景极为广泛。
通过运用STAR结构，我们可以构建出一系列标准化的问题，引导AI生成高质量的会议纪要。
我们可以设定情景为“公司季度业绩分析会议”，任务为“整理会议中的关键数据和决策点”，行动为“提取会议中的数据指标、讨论结果和下一步行动计划”，结果为“生成一份简洁、清晰、具有指导性的会议纪要”。
情景 ：我安排员工在近期的季度业绩分析会议中进行了一些会议的速记。
任务 ：然而，速记的资料杂乱，而且有很多内容重复，需要整理出会议记录中的关键数据和决策点。
行动 ：你能帮助整理资料，并且输出一份完整的年度工作会议纪要吗？其中需要提取会议中的数据指标、讨论结果和下一步行动计划。
结果 ：生成一份简洁、清晰、具有指导性的会议纪要。
基于这样的标准化指令提示，AI能够快速理解会议的核心内容，并准确地提炼出关键信息，生成符合要求的会议纪要。
此外，标准化提问与问题集生成还可以应用于多种组织机构场景，如市场调研报告的撰写、产品设计的讨论、客户服务的反馈整理等。通过预设标准，我们可以充分利用给AI的提示，使AI能够更准确地理解任务要求，从而生成更加符合预期的结果。
在市场调研报告的撰写中，我们可以预设标准为“分析目标市场的消费者行为和偏好”，并通过具体的例子和示范，如提供已有的市场调研数据或类似报告的样本，来进一步明确AI的任务。同时，将标准分解为可操作的步骤，如数据收集、分析方法选择、结果呈现等，使AI能够更有条理地执行任务。
在使用标准化提问与问题集生成的过程中，我们还可以根据实际情况对指令提示进行优化和调整。例如，如果发现AI生成的结果与预期存在偏差，我们可以通过提供反馈，如指出具体的问题所在，并给出更清晰的定义或更具体的例子，来引导AI进行调整。此外，将标准与上下文紧密联系，提供相关的背景信息，也有助于AI更好地理解任务的背景和目的，从而提高其回答的准确性和实用性。