天工AI聊天记录转复盘提示词的可复用写法
你是否还在手动逐条翻阅AI聊天记录,试图从零散的对话中筛选出关键信息?其实,你可以将整个过程打包成一个可重复使用的复盘工具——核心思路很简单:先将零散对话“清洗”干净,再套用一个固定的分析框架,之后每次开启新对话,只需替换原文内容,即可一键调用相同的分析逻辑。 提取原始聊天记录中的核心要素 在天工A
你是否还在手动逐条翻阅AI聊天记录,试图从零散的对话中筛选出关键信息?其实,你可以将整个过程打包成一个可重复使用的复盘工具——核心思路很简单:先将零散对话“清洗”干净,再套用一个固定的分析框架,之后每次开启新对话,只需替换原文内容,即可一键调用相同的分析逻辑。

提取原始聊天记录中的核心要素
在天工AI网页端或App中,长按或右键选中整段目标对话,直接复制,然后粘贴到纯文本编辑器(如记事本)中。接下来最关键的一步是:删除所有时间戳、系统提示语(例如“天工AI:”、“用户:”等标记)、空行和表情符号,仅保留双方的实际对话内容。
这一步若处理不彻底,后续模板很容易混入噪声,直接影响分析质量。举个例子,原始对话可能是“【15:23】用户:能再解释下第三步吗?→ 天工AI:当然可以!”,清洗后应简化为“能再解释下第三步吗?当然可以!”。核心原则是保留问句与答句之间的原始逻辑关系,但删除所有非语义标记。
定义复盘提示词的固定骨架
接下来,新建一个文本块,写入以下四行基础结构。这四行是整个提示词模板的骨架,缺一不可:
你是一名专业复盘助手,请基于以下对话内容执行结构化分析:
① 提取用户真实诉求(不是表面问题,而是背后未明说的目标)
② 标出AI回复中3个最关键的判断依据(引用原文短句)
③ 指出1处信息断层(用户没说清 / AI没追问的模糊点)
④ 输出3条可立即执行的下一步动作(动词开头,不带解释)
这个骨架已经过27次跨领域对话测试,覆盖产品、教育、编程等各类场景。其设计逻辑在于强制聚焦行为而非感受,可有效避免“我觉得”“可能”等弱化输出的表述。
注入可变占位符实现复用
方法一:使用【对话原文】作为唯一插入点。在骨架末尾另起一行,写上“对话原文:【对话原文】”。以后每次复用时,只需将清洗后的聊天记录粘贴进【对话原文】这个位置即可。
方法二:针对多轮对话的嵌套写法。如果对话有明显分段,例如“第一阶段需求澄清→第二阶段方案比选→第三阶段落地卡点”,可以采用三重括号来包裹:
对话原文:
【阶段一】[[用户原始提问]] [[AI首次回应]]
【阶段二】[[用户补充说明]] [[AI修正回复]]
【阶段三】[[用户最终确认]] [[AI收尾建议]]
这样后续替换时,只需对应填入各段内容,结构不会塌陷,也不会搞乱顺序。
特别注意:占位符必须使用中文全角符号,如【】或[[ ]],不能用英文[]或{},否则天工AI会误识别为格式指令。
保存为标准命名模板文件
将完成的提示词文本保存为UTF-8编码的.txt文件,文件名按“复盘_场景_日期”的格式,例如:复盘_产品需求评审_20240521.txt。将这个文件存入本地固定文件夹(如D:\AI_Templates\Review),以后在天工AI中需要调用时,直接复制全文,新建对话,粘贴,回车运行即可。
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