一、基础指令（通用场景）
1. 文本生成类
· 总结/摘要：总结这篇关于AI技术的文章，分3点说明核心观点
· 翻译：将这段英文翻译成中文，要求口语化
· 润色：请优化这段文案，使其更具吸引力
2.信息检索类
· 对比分析：比较SAP S/4 HANA和Oracle Fusion Cloud的优缺点
· 定义解释：什么是生成式人工智能（GenAI）？用简单语言说明
· 数据查询：查询2023年全球新能源汽车销量排名前三的品牌
3.代码辅助类
· 代码生成：用Python写一个爬取电商评论数据的脚本
· 错误调试：我的Python代码报错“NameError: name 'df' is not defined”，如何解决？
· 算法优化：如何优化这个SQL查询性能？当前执行时间太长
二、高级指令（提升效率）
1. 参数化指令
· 通过变量动态生成内容：
生成5条朋友圈文案，主题是“夏日清凉穿搭”，分别包含【吊带裙、短裤、防晒帽】三种元素
2.迭代优化指令
· 要求逐步改进结果：
第一次生成：帮我写一封拒绝客户的邮件 第二次优化：请语气更委婉，并提供替代方案
3.多模态指令
· 结合图像、表格等输出：
生成一张“SAP数字化转型成功案例”PPT大纲，并附3页示例图表
三、场景化指令模板
1. 日常办公
· 会议纪要：根据昨天的会议录音生成摘要，标注3个待办事项
· 邮件模板：写一封跟进项目进度的邮件，包含截止日期提醒和感谢语
2. 学习研究
· 文献分析：梳理近五年“AI在医疗诊断中的应用”研究进展，列出10篇高分论文
· 概念图谱：用思维导图形式解释“深度学习 vs 浅层学习”的区别
3. 创意设计
· 广告标语：为新品酸奶设计一句15字内的广告语，突出“低糖健康”卖点
· 故事梗概：创作一个悬疑短篇故事的开头，设定在民国时期的上海滩
四、实用技巧
1. 指令拆分：复杂需求拆解为多个子任务，例如：
步骤1：列出5本Python入门书籍 → 步骤2：筛选其中评价最高的3本 → 步骤3：总结每本书的优缺点
2.反馈修正：
· 若结果不理想，补充说明需求：
之前的回答太笼统，能否具体说明SAP HANA的优势有哪些？
3.版本控制：
· 保存不同版本的结果：
生成初版方案 → 生成简化版方案 → 生成技术实现版方案
五、注意事项
1. 明确边界：避免询问虚构内容（如“预测股市涨跌”）或涉及隐私的问题。
2. 语法规范：使用中文标点，避免中英文混杂（如“OK”改为“好的”）。
3. 结果验证：关键信息（如数据、代码）需交叉核对，避免完全依赖AI。
