必须使用任务驱动型提示词并补全四步闭环结构:①明确竞品名称、时间范围与功能场景;②定义3~5个带可验证动作的硬性分析维度;③规定表格与“发现→证据→影响”输出格式;④插入防跳过锚点指令强制校验数据来源。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

天工AI竞品分析提示词写完后总漏掉关键步骤,导致生成内容空泛、维度混乱、无法直接用于汇报或决策支持。
先确认你用的是哪类提示词模板
天工AI对结构化指令敏感度高,但不识别模糊的“请分析一下”式开头。如果你沿用通用大模型提示词(比如“对比A和B的优劣势”),天工会默认调用其内置知识图谱做泛化输出,【跳过你未明确定义的分析步骤】,直接给结论。
必须改用“任务驱动型提示词”,即把“要做什么→按什么顺序做→每步输出什么格式”全部钉死。
补全四步闭环结构(缺一不可)
第一步:明确分析对象与边界
写清具体竞品名称(如“Kimi Chat、Qwen3、DeepSeek-R1、智谱GLM-4-Flash”),禁止用“主流竞品”“同类产品”等指代;同时限定时间范围(如“2025年Q4至今”)和功能场景(如“长文档摘要、代码解释、多轮会议纪要生成”)。
第二步:定义分析维度并强制排序
按优先级列出3~5个硬性维度,例如:
① 响应速度(实测平均首字延迟+满屏渲染耗时)
② 长文本处理上限与截断逻辑(附测试用例:200页PDF/8万字会议录音转录稿)
③ 指令遵循率(用MMLU-Pro子集+自建10条含嵌套条件的中文指令测试)
④ 企业级能力(SSO对接、私有化部署文档完整性、审计日志粒度)
⑤ 中文语境推理稳定性(重点看古诗续写、方言转正、政策文件歧义消解)
注意:维度必须带可验证动作,不能只写“用户体验”“技术先进性”这种虚词。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型,使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
第三步:规定输出格式与约束
要求用表格呈现核心对比项,表头必须含“竞品名称|测试环境(CPU/GPU型号+网络类型)|原始数据(带单位)|归一化得分(0~100)|失分原因简述”;非表格部分用“发现→证据→影响”三段式,每点不超过60字。
第四步:插入防跳过锚点指令
在提示词末尾加一句:“若任一维度缺失实测数据或未引用第三方基准(如LMSYS Arena、Chatbot Arena Chinese Leaderboard、信通院《大模型应用评测白皮书2025》),则自动中止生成并返回‘【步骤缺失:请补全第X步的Y项验证依据】’。”
快速验证提示词是否合格的方法
方法一:用“反向删减法”测试
把刚写好的提示词复制进天工AI,每次删掉一个步骤(比如去掉第四步锚点指令),运行三次。只要某次输出里出现“综合来看”“总体表现良好”“有待进一步观察”这类无数据支撑的总结句,说明该步骤就是防缺失的关键锁。
方法二:人工注入干扰项
在提示词中故意加入一句错误前提,例如“假设所有竞品均支持100万token上下文”,然后提交。如果天工AI没有指出该假设与事实不符(如Kimi当前上限为200k),反而顺着编造数据,证明你的提示词缺乏事实校验触发机制——此时要补上第二步里的“引用第三方基准”硬约束。
这一步操作起来很简单,直接把修改后的提示词拖进天工AI对话框发送即可。










