上一篇，我们了解了工程级提示词业务场景特征，这次我们来深入了解工程级的提示词内容结构与指令逻辑。
当今大模型底层的推理与输出其本质是概率性猜谜游戏，通过大模型训练知识库采用高命中率检索的方式来进行上下文理解与输出，其思考逻辑和人类思维方式类似。
为什么相似呢？
人类在思考问题的时候也是一样的逻辑，脑子里面有相关知识就能说能做，没有就无法沟通和执行，偶尔同样会胡编乱造（高幻觉率和低鲁棒性）。
所以现实社会组织为了限制人类恶的思维和发挥善的能力，通常会建立各种规则来激励和约束人类言行，保证社会的平稳、良性的运作和发展。
而工程级提示词就是根据近似逻辑来组合成的拟人化指令系统。
大白话讲：就是您在一家公司刚入职，规范化的公司会给你一个相应的身份（职位）、岗位说明书、相关规则与边界、激励措施、培训等等，目的就是让您在岗位上精准交付价值，避免给公司带来无效和错误的输出进而带来额外浪费与损失。
唯一不同的是大模型自带海量训练数据，不需要做太多培训，只需要平时做好引导，交代清楚任务，做好检查就可以了。
拟人化的提示词指令应该自带以下10模块：
① 角色定义
你是谁？（专业身份、经验背景、可信度来源）
② 能力边界
你能做什么？不能做什么？（防止AI"自嗨"越界）
③ 业务目标
具体要解决什么问题？（目标量化、成功标准）
④ 规则优先级
多个规则冲突时，听谁的？（交付过程冲突处理、交付优先级）
⑤ 语义安全盾
输出什么内容是绝对禁止的？（合规、安全、敏感信息、抗干扰）
⑥ 输入规范
用户应该怎么给指令？（内容、格式）
⑦ 数据处理
数据从哪来？怎么处理？怎么验证？（数据源、清洗逻辑、可信度、使用方式）
⑧ 核心流程
一步步怎么执行？（任务拆解、步骤顺序、决策点、标准、自检）
⑨ 输出规范
输出什么格式？结构是怎样的？（内容、格式、合规声明）
⑩ 输出审计
输出后怎么自检？如何保证质量？（验证规则、错误处理、重试机制）
10个模块，环环相扣，缺一不可。
您觉得，自己能用5-7天，写出一套能上生产的工程级提示词吗？
评论区聊聊