提示词库

不直接问「怎么解决」，而是先列出行业默认假设，再逐条反转，把反转结果转译成可执行需求点子，专治点子平庸。

把自由文本需求、会议纪要或 Excel 行批量转成标准用户故事 + 验收标准，同时统一字段命名、拆分粒度和语气，输出可直接导入 Jira 的表格。

输入候选方案与业务约束，输出统一维度的对比矩阵、加权评分与「在什么条件下选谁」的条件化推荐，并标注信息缺口。

面向需求评审会，把一份大需求拆成带验收标准、依赖与故事点的任务卡列表，直接导入Jira或飞书多维表格。

把一份原始需求文档转成阶段划分、里程碑、依赖与人力估算的交付计划，输出可直接贴进项目周报或排期表。

以需求评审专家身份，对单条用户故事按 INVEST 原则与验收标准完备性逐项打分（1-5 分），输出评分表与可执行修改意见。

输入原始需求文档（PRD/用户故事/工单），逐条诊断模糊、冲突、不可验证、缺边界等缺陷，输出问题清单、成因、风险等级与改写建议。

把几十页 PRD 或需求文档压缩成一张固定字段的「需求摘要卡」，供上级、跨团队或新同事 3 分钟读懂。

把评审会上尖锐、情绪化的反对意见改写成对事不对人的书面反馈，保留技术判断，调整语气与措辞强度。

把技术味浓的需求文档改写成业务方、运营或客户能读懂的版本，保留原意，替换术语并补上影响说明。

把业务方口语化、含糊的需求原文，改写为结构统一、可被开发与测试直接消费的需求条目，保留原意并标注歧义点。

输入业务目标、目标用户与核心场景，直接产出结构化 PRD 初稿：含背景、用户故事、功能清单、验收标准、非功能需求与开放问题，可直接进入评审。

针对一个久攻不下的具体客户，从关系、需求、决策链、竞争四个维度定位卡点，输出成因、风险与下一步动作，并标注每条判断的证据强度。

把 PRD 片段、需求评审纪要与聊天记录中的功能描述，抽取为可入库的功能点 JSON 数组，字段固定、去重、标注来源与置信度。

输入业务域与技术栈，直接产出可运行的微服务项目骨架脚本，包含目录结构、核心配置文件与启动脚本。

把一段时间的体测数据、训练日志与主观反馈提炼成阶段进展结论、问题诊断和下阶段处方要点，适合私教做客户复盘。

把一段可运行但写得乱的 SQL，改写成团队规范风格：统一大小写、缩进、别名、注释，并输出改动清单与风险提示，语义必须完全等价。

让模型扮演刚接手该模块的资深工程师，仅凭现有技术文档去理解系统，把读不懂的地方变成一轮轮追问，暴露文档的缺失与歧义。

模型扮演一位说话直接、喜欢反问的架构师，通过连续追问帮助用户自己梳理出性能瓶颈，而不是直接给答案，适合作为优化前的自我演练。

模型扮演严格的技术评审官，对用户提交的重构方案文档逐条质询，输出“通过/有条件通过/驳回”的评审意见表，并给出必须补充的验证项。

以对话方式逐步追问，先补齐关键事实再给结论，适合信息零散、自己也没想清楚问题在哪的排查场景。

把一次线上缺陷的完整链路转成可执行的测试改进清单，包括新增用例、门禁规则、监控项与流程改动，并给出优先级与验收标准。

输入测试用例清单与评审标准权重，输出逐条评分、缺陷定位与可直接落地的改写建议，适合测试负责人做用例评审会前的把关。

让模型稳定扮演一个苛刻的资深评审官，针对你提交的功能设计文档逐条质询，输出结构化的评审意见与必须回答的问题清单。