高效使用ChatGPT需掌握五类结构化Prompt模板：一、角色设定型；二、任务分解型；三、格式控制型；四、反事实校验型；五、上下文锚定型，覆盖专业表达、逻辑分步、规范输出、精准纠错与长程一致性需求。
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如果您希望高效使用ChatGPT完成写作、编程、学习或日常任务，但尚未掌握清晰、精准的指令表达方式，则可能是由于缺乏结构化、可复用的Prompt模板。以下是针对不同场景设计的常用指令模板，覆盖基础交互、内容生成、逻辑推理与格式控制等核心需求：
一、角色设定型指令模板
该类模板通过明确指定AI的身份、专业背景与输出立场，显著提升回答的专业性与语境贴合度。适用于需模拟专家视角或特定人设的对话场景。
1、在指令开头使用“你是一位……”句式，直接定义身份，例如：“你是一位有10年经验的SEO内容编辑，擅长撰写符合Google排名规则的科技类博客。”
2、补充关键约束条件，如输出风格（简洁/严谨/口语化）、目标读者（高中生/企业CTO/新手父母）及禁用内容（不使用术语/不推荐具体品牌）。
3、结尾添加明确动作指令，例如：“请根据以上设定，为‘量子计算入门’主题生成一段200字以内的科普导语。”
二、任务分解型指令模板
该类模板将复杂请求拆解为逻辑递进的子步骤，引导AI分阶段响应，避免信息遗漏或结构混乱。适用于多环节操作类任务，如报告撰写、方案设计或故障排查。
1、以“请按以下步骤执行：”作为引导句，随后分行列出编号步骤。
2、每个步骤用动词开头（分析/提取/对比/生成），并限定输出粒度，例如：“第一步：从提供的三段用户反馈中提取共性痛点，仅列出关键词，不超过5个。”
3、在最终步骤明确格式要求，例如：“第五步：将上述分析整合为一份带小标题的建议清单，每条建议后附一句执行说明。”
三、格式控制型指令模板
该类模板通过预设结构化框架与符号标记，强制AI输出符合排版、长度、层级或技术规范的文本。适用于需直接嵌入文档、代码环境或演示材料的场景。
1、在指令中嵌入可视化格式锚点，例如：“用Markdown语法输出，一级标题用#，二级标题用##，关键数据用**加粗**，示例部分用>引用块。”
2、设定严格长度边界，例如：“生成50–60字的微博文案，含1个话题标签，不使用emoji。”
3、对特殊字符作显式声明，例如：“所有数字统一用阿拉伯数字；日期格式为YYYY-MM-DD；单位符号与数值间不加空格。”
四、反事实校验型指令模板
该类模板通过引入对立假设或常见错误样本，训练AI识别偏差、验证逻辑闭环并主动纠错。适用于需要高准确率的事实核查、数学推导或法律条款解读。
1、先给出标准前提，例如：“已知《民法典》第1043条规定：家庭应当树立优良家风，弘扬家庭美德。”
2、插入典型误读案例，例如：“有人认为该条款赋予法院强制干预家庭内部事务的权力，请指出该理解的错误依据。”
3、要求响应必须包含两部分：先用‘错误点’标注具体偏差位置，再用‘法条原文对应句’提供原文支撑。
五、上下文锚定型指令模板
该类模板通过固化历史信息片段，确保AI在长对话中持续聚焦初始约束，避免因轮次延伸导致意图漂移。适用于多轮迭代优化或跨会话连续任务。
1、在首轮指令末尾添加固定锚点标识，例如：“【上下文锚点】本次对话所有输出须基于以下三点：①目标用户为零基础中学生；②禁用任何英文缩写；③每段解释后必须配一个生活化类比。”
2、后续提问中重复引用该锚点，例如：“请继续基于【上下文锚点】，为‘光合作用’生成三个互动问答。”
3、当需临时覆盖某条约束时，必须显式声明变更项，例如：“临时取消【上下文锚点】第②条，允许使用‘DNA’‘ATP’等通用缩写。”
