Phase 1 — Prompt 基础

好问题 vs 坏问题 — "帮我写个东西" vs "帮我写一封给客户的催款邮件，语气礼貌，200 字以内"。具体的问题得到具体的回答。

Prompt Lab: clear-task — 练习写明确的任务描述 已有

让 AI 按你要的格式回答 — 想要表格就说"用表格列出"，想要列表就说"用要点列出"，想要简短就说"100 字以内"

Prompt Lab: output-format — 练习控制输出格式 已有

告诉 AI "不要做什么" — "不要用专业术语""不要超过 3 段""不要编造数据"

Prompt Lab: constraints — 练习给 AI 加约束条件 已有

检查 — 怎么让 AI 回答更短？怎么让 AI 用表格？怎么防止 AI 跑题？

🧪 Prompt Lab: clear-task — 学习如何通过明确的任务描述，让 AI 精准理解并执行你的需求。掌握动词开头、约束条件和任务拆分。 已有

🧪 Prompt Lab: output-format — 学习如何指定输出格式，让 AI 的回答结构化、可预测、易于使用。掌握列表、表格、JSON、Markdown 等格式的应用场景。 已有

🧪 Prompt Lab: constraints — 学会使用约束来精确控制 AI 输出：长度限制、格式要求、内容边界、风格规定和禁止事项。 已有

直接问 vs 给例子 — 直接问"帮我分类客户反馈"AI 可能分得不准。但如果你先给它看 3 个例子："好评→正面，投诉→负面，建议→中性"，它就知道你要什么了。

Prompt Lab: zero-shot — 直接提问练习 已有

Prompt Lab: few-shot — 给例子教 AI 练习 已有

让 AI 扮演专家 — "你是一个有 20 年经验的财务顾问"比"帮我看看财务"效果好 10 倍。告诉 AI 它是谁，它就会用那个身份回答你。

Prompt Lab: role-playing — 角色扮演练习 已有

动手试 — 用角色扮演让 AI 当你的英语老师，帮你改一段英文邮件

检查 — 什么时候需要给 AI 看例子？怎么让 AI 扮演一个角色？

🧪 Prompt Lab: zero-shot — 掌握 Zero-shot prompting：不给示例直接让 AI 完成任务。理解它的优势、局限和适用场景。 已有

🧪 Prompt Lab: few-shot — 掌握 Few-shot prompting 技巧，学会通过提供示例来引导 AI 产出一致、高质量的输出。 已有

🧪 Prompt Lab: role-playing — 学习如何通过角色设定，让 AI 以特定身份、专业视角和风格进行回答。 已有

AI 的"幻觉" — AI 有时候会一本正经地编造数据、虚构人名、捏造引用。它不是故意骗你，它只是在"猜"。

Prompt Lab: hallucination-defense — 幻觉检测练习：识别 AI 哪些回答是编的 已有

3 种验证方法 — ① 让 AI 说出信息来源 ② 追问细节看它是否前后矛盾 ③ 用搜索引擎交叉验证

让 AI 一步一步想 — 告诉 AI "请一步一步分析"，它的回答会更准确、更有逻辑

Prompt Lab: chain-of-thought — "一步步想"的练习 已有

检查 — AI 说"根据研究显示"一定是真的吗？怎么让 AI 回答更准确？发现 AI 说错了怎么办？

🧪 Prompt Lab: hallucination-defense — 学习识别和防范 AI 幻觉的三种类型，掌握检测技巧和多层防护策略，在生产环境中构建可靠的 AI 应用。 已有

🧪 Prompt Lab: chain-of-thought — 掌握 CoT 提示技术，让 AI 通过分步推理得出更准确、更可靠的答案。 已有

三大最常用场景 — 你 80% 的 AI 使用会落在这 3 类：让 AI 帮你总结一段长文、从文件中提取关键信息、把东西分类

Prompt Lab: text-summarization — 文本摘要练习：粘贴一篇长文让 AI 帮你总结 已有

Prompt Lab: information-extraction — 信息提取练习：从一封信里提取关键数据 已有

Prompt Lab: classification — 分类练习：让 AI 把客户反馈分成"好评/差评/建议" 已有

综合练习 — 找一篇你最近看的文章或收到的邮件，让 AI 做摘要 + 提取关键信息

Prompt Lab: business-writing — 邮件与商务写作练习 已有

检查 — 让 AI 总结时怎么控制长度？提取信息时怎么指定要提取哪些字段？

🧪 Prompt Lab: text-summarization — 掌握摘要 Prompt 的核心要素——长度、角度、受众，学会不同风格的文本摘要技巧。 已有

🧪 Prompt Lab: information-extraction — 学习如何用 AI 从非结构化文本中提取结构化数据，掌握 NER、简历解析、合同分析等实用技巧。 已有

🧪 Prompt Lab: classification — 掌握分类任务的 Prompt 模板，学会情感分析的细粒度设计，处理模糊案例和批量分类。 已有

🧪 Prompt Lab: business-writing — 掌握商务邮件 Prompt 的模板——语气、目的、背景、要求，学会调整不同语气完成各种商务场景。 已有