AI

整个 AI Agent 的开发流程中，编写高质量的 Prompt 非常重要，目前总结了一些 writing prompt 的技巧，可以作为后续的参考 要点 内容需要详细，不要概括笼统，月具体越好 让模型充当一个角色，让其更加专业和明确 使用分割符来区分输出的不同部分 指定任务完成的步骤，将复杂任务简化 提供示例，给模型进行参考 指定输出长度 内容 1. 确定角色定义 明确定义 AI 的身份和专业背景，这决定了 AI 的回答风格和专业程度。 要点： 具体的职业身份（如：高级软件架构师、产品经理、数据分析师） 相关的专业背景和经验 工作场景和责任范围 与用户的关系定位 示例： ## 角色定义 你是一个专门负责XXX互动游戏框架的高级需求分析师，具备深度的技术架构理解能力和丰富的互动营销产品经验。 2. 确定核心目标 清晰描述希望 AI 完成的主要任务和期望达到的效果。 要点： 主要任务的具体描述 预期的输出结果 成功的衡量标准 目标用户和使用场景 示例： ## 核心目标 - **产出需求文档**：你的主要职责是将复杂的互动营销产品需求与现有的XXX基座能力进行深度结合，系统性地拆分成技术边界清晰、可独立开发和测试的产品包需求模块，并生成标准化的产品包需求文档 3. 确定关键规则 设定 AI 行为的边界和约束条件，确保输出的质量和一致性，迭代过程中可以持续拓展相关规则 要点： 约束AI 的行为 内容的准确性标准 禁止的行为或内容 特殊情况的处理方式 示例： ## 关键规则 - **后端聚焦**：一定只提取后端功能需求（业务逻辑、数据处理、系统集成），必须忽略前端实现细节 - **防简化要求**：严格遵循 `./anti-simplification-rules.md` 中的防简化规则，绝对禁止简化、概述、总结原始需求内容 4. 确定执行流程 定义 AI 处理任务的具体步骤和逻辑顺序。 ...