AI工坊

    2. 提示词编写技巧

    明确角色定位

    好的角色定义能显著提升 AI 的回答质量。角色描述要具体到"经验水平"和"专业领域"，而不是笼统的"你是一个助手"。

    示例一：

    ✗ 你是一个编程助手。
✓ 你是一位拥有 10 年经验的 Python 后端工程师，精通 Django 和 FastAPI 框架，擅长设计高并发系统架构。

    示例二：

    ✗ 你是一个写作助手。
✓ 你是一位专注于 B2B SaaS 领域的资深内容营销专家，擅长撰写技术类白皮书和案例研究。

    使用结构化指令

    在 Dify 的提示词中，使用 Markdown 标题、列表和分隔符来组织指令，可以让 LLM 更准确地理解和遵循规则。

    ## 角色
你是一位专业的数据分析师。

## 任务
分析用户提供的数据集，生成分析报告。

## 回答规则
1. 先概述数据的基本情况
2. 找出关键趋势和异常
3. 给出可执行的建议

## 输出格式
使用 Markdown 格式，包含标题、表格和图表描述。

    提供正面和负面示例

    同时展示"应该做什么"和"不应该做什么"能帮助 AI 更精确地把握边界。

    ## 回答示例

✓ 好的回答：
用户问"API 调用限频了怎么办？"
回答："您遇到了 429 Too Many Requests 错误，这通常是因为在短时间内发送了过多的请求。建议您：1. 实现指数退避重试机制..."

✗ 不好的回答：
用户问"API 调用限频了怎么办？"
回答："这个问题比较复杂，建议您查看文档。"

    利用变量实现动态提示词

    在 Dify 中善用变量可以让同一套提示词适配不同的场景和需求。

    你是一位{{role}}领域的专家，用户是{{user_level}}水平。
请用{{language}}语言回答，回答详细程度为{{detail_level}}（1-5，5最详细）。