提示词生成

提示词生成 用于根据用户输入的需求和场景，智能生成结构化、专业化的提示词（Prompt），支持多种场景和风格，帮助用户快速构建高质量的 AI 对话指令。

指令标识：PromptGenerate
指令类型：大模型处理指令
指令描述：智能生成和优化提示词

先选使用方式

工作流支持「可视化编排」和「代码编排」两种创建方式。提示词生成 主要通过可视化表单配置，核心业务参数在两种方式里一致。

方式	怎么用	适合人群
可视化编排（推荐先学）	拖入「提示词生成」节点，填写输入描述和输出语言	大多数用户，零代码，适合快速搭建和调试
代码编排（Python）	该指令主要通过可视化编排使用，也可通过「执行指令（XML）」节点动态编排	熟悉代码、需要在脚本中动态拼装流程的用户

第一次使用建议先用可视化编排跑通。下方「参数说明」给出界面字段，方便配置对应。

什么时候用？

需要为 AI 对话机器人快速构建角色设定和交互规则。
需要生成文案创作、文章撰写的提示词模板。
需要创建代码生成、代码审查的专业提示词。
希望基于一段需求描述快速产出结构化、可复用的 Prompt。

如果你已有一段提示词、只想进一步优化，可使用提示词优化。

使用前确认

输入描述清晰具体，包含应用场景、目标用户、预期效果等关键信息。
明确生成提示词的输出语言（默认中文）。
后续要使用生成结果的节点已规划好引用方式。

可视化编排：从 0 到跑通

下面用一个常见场景演示：根据需求描述生成一段中文提示词。按 4 步即可跑起来：

在工作流画布中添加 提示词生成 节点。
在 输入描述 中填写需求，例如：

生成一个健康咨询助手的提示词，能够解答常见健康问题并强调沟通中的同理心

在 输出语言 中选择「中文」。
点击运行，查看输出变量 prompt 中生成的提示词内容。

输出提示词示例：

## 角色
你是一个健康咨询提示词生成专家，专注于生成能够解答常见健康问题的提示词。
## 描述
你需要生成一个提示词，指导 AI 提供专业的健康建议，并强调与用户沟通时同理心的重要性。
## 技能
- 解答常见健康问题
- 提供专业的健康建议
- 强调同理心的重要性
- 具备耐心的沟通风格
- 有效倾听和理解用户的咨询需求
## 限制
- 禁止编造信息
- 确保提示词与健康主题相关
- 输出的提示词应简洁明了
## 目标
- 生成一个详细的提示词，使 AI 能够有效解答健康问题，并与用户进行有同理心的沟通。

参数说明

输入参数

界面名称	代码属性名	类型	必填	默认值	说明
输入描述	-	String	是	-	描述要生成提示词的具体需求、目标和应用场景
输出语言	-	String	否	中文	生成提示词的语言，支持中文、英文等

该指令暂无公开的代码属性名，上表「代码属性名」以界面配置为准；如需在代码中动态编排，请使用「执行指令（XML）」节点按线上参数配置。

输出参数

界面名称	代码属性名	类型	必填	说明
输出	`prompt`	String	否	生成的提示词内容

成功标准

运行日志中节点为成功状态，没有生成错误。
输出变量 prompt 中包含结构化、可读的提示词内容。
生成的提示词与输入描述的场景、目标一致。

失败排查

现象 / 报错原文	可能原因	处理建议
生成结果为空	输入描述为空	检查「输入描述」是否填写
提示词偏离需求	输入描述不够具体	在「输入描述」中补充应用场景、目标用户、预期效果
输出语言不符	输出语言配置错误	确认「输出语言」选择正确
生成内容质量不稳定	需求过于宽泛	缩小需求范围，分多次生成并迭代完善

Python 代码编排

代码编排以 Python 为主。运行上下文由代码编排模板创建，示例里只需要关注业务指令本身。

提示词生成主要通过可视化编排使用。 该指令以表单配置为主，建议在画布中拖入节点完成配置，再由后续节点引用输出变量 prompt。

如果你想在工作流中通过节点动态编排该指令，可使用执行指令（XML）节点，按上方参数表进行配置。

常见问题

Q1：如何编写清晰的需求描述？

A：需求描述要清晰具体，包含应用场景、目标用户、预期效果等关键信息。详细的描述有助于生成更符合实际需求的提示词。

Q2：应用场景类型如何选择？

A：选择合适的应用场景类型，有助于生成更贴合实际需求的提示词。根据实际业务需求选择最接近的场景类型。

Q3：风格类型会影响生成结果吗？

A：会。风格类型会影响生成提示词的语言风格和表达方式，请根据实际需要选择。

Q4：不同 AI 模型对提示词有影响吗？

A：会。不同的 AI 模型对提示词的敏感度不同，可能需要针对性调整。建议结合实际测试效果不断迭代完善。