涵盖效率提升、深度学习、创意激发及前沿技术应用，结合未来AI发展趋势与多场景需求：
一、效率革命类
- 「多线程任务处理器」
示例：
“将以下任务分解为优先级列表，并为每个任务分配AI助理、人类协同及截止时间：
- 筹备产品发布会PPT（需数据可视化）
- 回复20封客户邮件（需情感化语言）
- 调整供应链方案（需Excel模板）”
核心价值：整合资源分配，实现人机协作无缝衔接。
- 「会议纪要→行动蓝图」
示例：
“分析昨日销售团队会议录音，提取3个关键痛点，生成带责任人与时间节点的解决方案树状图。”
创新点：语音转结构化数据，自动生成可执行计划。
二、深度学习加速器
- 「知识图谱构建师」
示例：
“以‘碳中和政策’为核心，构建包含政策法规、企业案例、技术路径的三层知识图谱，标注中英文献来源及数据可信度评分。”
优势：快速建立领域知识体系，支持动态更新。 - 「论文攻坚模式」
示例：
“针对《Nature》最新论文《量子纠缠在神经网络中的应用》，生成：
- 核心观点总结（附公式解释）
- 争议点辩论框架
- 实验复现步骤checklist”
突破性：打破学术壁垒，缩短研究周期。
三、创意工业化
- 「IP孵化工厂」
示例：
“根据‘会说话的AI考古学家’设定，输出：
- 世界观设定（含历史背景与魔法体系）
- 人物关系图谱
- 第一章剧情梗概+3种不同风格的开篇写法”
应用场景：游戏、影视、文学IP高效开发。
- 「营销脑暴矩阵」
示例：
“为‘元宇宙健身房’设计营销策略，需覆盖：
- Z世代社交裂变触点
- 企业ESG合作方案
- 虚拟赛事经济模型”
特点：多维度碰撞创意，直接输出ROI测算。
四、技术前沿接口
- 「代码手术刀」
示例：
“优化以下PyTorch模型训练代码：
- 将显存占用降低40%
- 训练速度提升30%
- 添加对抗样本防御模块”
技术纵深：超越简单调试，实现架构级优化。
- 「法律合规扫描仪」
示例：
“分析我司自动驾驶数据采集协议，识别：
- GDPR第9条风险点
- 跨境数据传输合规方案
- 伦理委员会审查要点”
必要性：规避新型技术法规风险。
五、认知升级工具
- 「思维熵减训练营」
示例：
“用费曼学习法讲解‘区块链共识机制’，要求：
- 用初中生能懂的比喻
- 设计3道陷阱题检验理解
- 对比比特币与以太坊的差异可视化图表”
教育革新：深度学习个性化教学方案。
- 「决策沙盘推演」示例： “模拟公司决定进入东南亚市场的情景，变量包括：
- 地缘政治风险权重
- 当地供应链替代方案
- 文化适配度对品牌溢价的影响曲线”
战略价值：预判复杂决策的多维 outcomes。
六、未来场景预演
- 「元宇宙建筑师」
示例：
“设计一座融合敦煌壁画元素的虚拟博物馆，需包含：- 动态光影交互算法
- 基于NFT的文物数字分身
- 无障碍感知系统（含脑机接口兼容方案）”
前瞻性：构建虚实融合空间。
- 「气候危机剧本杀」
示例：
“生成2045年气候难民危机的沉浸式剧本，角色包括：- 海平面上升中的岛国总统
- 碳捕捉技术CEO
- 气候难民权益律师”
社会价值：推动气候议题公众参与。
七、人性化关怀模块
- 「情绪颗粒度分析师」
示例：
“分析用户评论中的情感倾向，区分：- 表面抱怨 vs 潜在忠诚度流失
- 文化差异导致的误解点
- 情绪触发关键词热力图”
商业洞察：精细化管理用户体验。
- 「职业转型导航仪」
示例：
“基于我目前的Java工程师背景与对AI的兴趣，规划5年转型路径：- 技术栈过渡路线图（含证书与项目）
- 行业人脉搭建策略
- 自我营销内容矩阵”
个人发展：降低职业转型风险。
八、伦理与哲学向
- 「AI价值观校准器」示例： “当自动驾驶面临‘电车难题’时，设计：
- 多层道德决策树
- 公众调研数据可视化
- 法律免责条款的三种表述方案”
深度思考：探索AI伦理的边界。
使用建议：
- 组合使用：如将「多线程任务处理器」与「决策沙盘推演」结合，制定高风险项目管理方案。
- 持续迭代：每季度更新提示词库，适应技术与社会变迁。
- 权限管控：敏感场景（如医疗诊断）需配合专业审核流程。
这些提示词的设计目标是让ChatGPT从“工具”进化为“战略伙伴”，在效率、创新与伦理间找到平衡点，助力用户驾驭AI时代的复杂挑战。
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