结构化分层提示法可提升AI响应精准度：一、角色-目标-约束三层法；二、任务分解-步骤映射法；三、示例驱动-负向排除法；四、上下文锚定-变量显式声明法。
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如果您向豆包AI提出复杂任务但得到模糊、遗漏或偏离预期的响应，则很可能是提示词未进行结构化分层表达。以下是针对复杂需求实现精准传达的多种分层表达方法：
一、角色-目标-约束三层提示法
该方法通过明确AI在本次交互中的身份定位、核心交付目标及不可逾越的边界条件，显著提升响应的聚焦度与合规性。适用于需专业视角输出或强规则约束的场景，如法律条款解析、技术方案设计等。
1、在提示词开头用“你是一名……”定义角色，例如：你是一名有10年经验的跨境电商独立站运营顾问。
2、紧接着用“请完成以下目标：”引出具体产出，例如：请为一款售价$89的便携式咖啡机设计3套Facebook广告文案，每套含主标题、副标题和行动号召句。
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3、最后以“必须遵守以下约束：”列出硬性要求，例如：所有文案不得出现‘最’‘第一’等绝对化用语；字符数严格控制在120以内；禁用emoji。
二、任务分解-步骤映射提示法
将多阶段、多模块的复杂需求拆解为原子级子任务，并显式指定各步骤的输入来源、处理逻辑与输出格式，可有效规避AI跳步、合并或错序执行。特别适用于流程类、开发类或分析类长链任务。
1、使用编号列表逐条陈述子任务，例如：第一步：提取附件PDF中第5–12页的所有表格，仅保留表头与首三行数据；第二步：将每张表转为Markdown格式，字段名加反引号；第三步：比对三张表的‘SKU’列，标出仅在表A中出现的SKU并单独列出。
2、对关键步骤附加格式指令，例如：输出时，第二步结果必须包裹在```markdown```代码块内，第三步结果以无序列表呈现。
3、在末尾强调执行顺序不可调换，例如：请严格按上述编号顺序执行，不得合并步骤或调整顺序。
三、示例驱动-负向排除提示法
通过提供正向高质量样例与负向典型错误样例，为AI建立清晰的输出范式认知与风险识别边界。该方法对风格一致性、格式稳定性、术语准确性要求高的任务尤为有效。
1、插入1–2个完整正向示例，标注“正确示例：”，例如：正确示例：用户问题‘如何申报2024年度高新技术企业’→AI响应‘请准备以下4类材料：①营业执照副本复印件（加盖公章）；②近三个会计年度研发费用专项审计报告……’。
2、插入1个典型负向示例，标注“错误示例：”，例如：错误示例：‘去税务局问问就行’——该回答未列明材料清单、未说明办理时限、未区分首次申报与重新认定差异。
3、总结判断标准，例如：所有响应必须包含材料清单、法定时限、办理渠道三级要素，缺一不可。
四、上下文锚定-变量显式声明提示法
当需求涉及外部文档、历史对话、动态参数或结构化数据时，AI易因上下文丢失或变量指代模糊导致理解偏差。本方法强制显式声明所有依赖变量及其值域，确保推理基础稳定。
1、在提示词起始处设置“已知上下文：”区块，例如：已知上下文：当前用户所属行业为医疗器械B2B分销；公司年营收区间为¥1.2–1.8亿元；ERP系统为用友U9 Cloud v6.5。
2、对需引用的数据对象赋予唯一变量名，例如：设【产品清单】= {“型号A”: {“库存”: 23, “单位成本”: 1850}, “型号B”: {“库存”: 0, “单位成本”: 2990}}。
3、在任务描述中直接调用变量名，例如：请基于【产品清单】生成缺货预警通知，仅对库存为0的型号触发，通知中须包含单位成本数值。
