CoT Prompt 的核心是强制模型显式分步推理：开头明确要求“一步步思考”，提供真实简洁的带依据示例，嵌入自检提示，并用编号/符号强化步骤结构，最终答案单独标注。

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写出思维链（Chain-of-Thought, CoT）Prompt 的核心，是引导 AI 显式地“展示思考过程”，而不是直接跳到答案。它不靠魔法词，而靠结构设计——让模型像人一样分步拆解、验证、推进。

明确要求“一步步推理”

AI 默认倾向输出结论，所以必须在 Prompt 开头就设定规则。不要只说“请回答”，而是清楚指出推理路径的必要性。

• ✅ 好写法：“请一步一步思考，先分析问题的关键条件，再推导中间结论，最后得出最终答案。”
• ❌ 弱写法：“这个问题怎么解？” 或 “请给出答案。”
• 可加入角色提示增强效果，例如：“你是一位擅长逻辑教学的数学老师，请用学生能跟上的步骤解释解题过程。”

提供带步骤的示例（Few-shot CoT）

给 1–3 个同类问题的完整推理样例，比纯指令更有效。样例要真实、简洁、步骤清晰，且每步有合理依据。

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• 比如解应用题：“小明买 3 支笔和 2 本本子共花 24 元，笔比本子贵 2 元。问一支笔多少元？”
  样例中应写出：设本子 x 元 → 笔为 (x+2) 元 → 列方程 3(x+2) + 2x = 24 → 解得 x=3.6 → 所以笔是 5.6 元。
• 避免样例跳步或使用未定义符号；每步尽量带简短说明（如“根据题意可列方程…”）。

嵌入检查与反思点

复杂问题容易中途出错。在 Prompt 中预设关键节点的自检提示，能显著提升推理稳健性。

• 例如：“每完成一个推论后，请快速确认：这个结果是否符合原始条件？单位/范围是否合理？”
• 或针对数学类：“得到答案后，请代回原题验证是否满足全部约束。”
• 对开放性问题，可加：“如果某步存在多种可能，列出并简要排除不合理选项。”

用分隔符和格式强化步骤感

视觉结构影响模型对“步骤”的感知。合理使用换行、编号、符号，能让 AI 更自然地分段输出。

• 用数字序号（1. 2. 3.）或破折号（—）开头每步，比纯段落更易触发分步响应。
• 关键中间结论可用 【中间结论】 标出，答案用 【最终答案】 单独呈现。
• 避免过度装饰（如 emoji、多级标题），简洁一致的格式最稳定。