L1-3、Promp常见任务类型与写法模板

——掌握任务类型，写 Prompt 就像套模板

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想把 AI 当成好用的工具，第一步不是写 Prompt，而是识别任务类型。只有你先知道“我到底要它干嘛”，才能说出“它该怎么干”。

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🎯 01. 通用任务五大类

我们将日常最常见的 AI 使用需求，归纳为以下五大类：

任务类型	典型场景
Q&A 问答	问知识、查资料、生成 FAQ
翻译	多语言互译、语体风格转换
摘要	总结文章、对话、长文本
写作	生成文案、段落、故事、邮件等
分类	标签提取、语义分类、判断文本属性

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📋 02. 各类型 Prompt 案例详解

① Q&A 问答类

你是一名计算机教师。请用简明的语言解释“哈希表”的概念，适合初学者理解。

✅ 重点：

• 明确“角色 + 受众”
• 引导回答风格、长度

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② 翻译类

请将以下内容翻译为英文，保持语气正式、自然：
“我们将在本周五发布新版本，请提前做好准备。”

🎯 提示：

• 指定语言目标
• 指定语气风格（formal, casual, poetic...）

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③ 摘要类

请帮我总结以下文章的核心观点，用3句话概括。语言风格保持中立、专业。
【...原文...】

📌 通常加上格式要求，会提升结果一致性。

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④ 写作类

请写一段介绍一款智能猫砂盆的产品文案，语气活泼，突出“自动清洁”和“异味控制”两大卖点，100字以内。

🧠 写作类 Prompt 是最考验“输入完整度”的，角色、任务、风格缺一不可。

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⑤ 分类类（判断/提取）

请阅读以下用户评论，并判断其情感倾向（积极/中性/消极）：
“用了两天，感觉还行，但没有预期那么好。”

✅ 可进一步要求输出标签格式或理由。

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🔄 03. 不同任务类型对 Prompt 结构的要求

任务类型	推荐结构模板
Q&A	你是 {角色}，请用 {风格} 回答以下问题：
翻译	将以下内容翻译为 {语言}，语气要求为 {语气}：
摘要	阅读以下内容，总结为 {输出形式}，保持 {风格}：
写作	写一段 {类型}，面向 {对象}，强调 {重点}，风格 {风格}，长度
分类	判断以下文本的 {目标}，输出为 {格式}，并简要说明理由：

👉 结构 + 变量 = Prompt 模板化能力

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太好了，我们来把你的第 3 篇博客内容再打磨得更实用：

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✅ 修改点

1. 将“实战任务”改为更具体的任务描述，并给出示范 Prompt 和 AI 可能返回的结果。
2. 将 Gradio 示例代码改写为 Streamlit 实现（部署也更方便）。

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🔧 实战任务 · 补全 & 答案示例

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✅ 任务 1：将一段新闻内容总结为三句话

任务描述：
你有一段新闻报道内容，请写一个 Prompt，引导 AI 总结其核心要点，字数限制在三句话内，语言保持客观、中立。

示例 Prompt：

请总结以下新闻内容为三句话，保持语言客观、中立：
【字节跳动旗下 TikTok 面临美国立法威胁。美国众议院通过一项法案，要求 TikTok 自字节跳动剥离，否则将面临全国封禁。TikTok 发言人称，此举侵犯美国用户的言论自由。】

AI 可能返回：

美国众议院通过一项法案，要求 TikTok 脱离中国母公司字节跳动。若不遵守，将面临在美被封禁的风险。TikTok 表示该法案侵犯了用户的言论自由。

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✅ 任务 2：将商务邮件翻译为英文（正式语气）

任务描述：
请写一个 Prompt，要求 AI 将中文商务邮件翻译成英文，语气需保持正式、得体，适用于客户沟通场景。

示例 Prompt：

请将以下中文邮件翻译为英文，语气保持正式，适合发送给海外客户：
“您好，我们计划于本月25日上线新版本，届时系统将暂停服务2小时，敬请知悉。”

AI 可能返回：

Dear Sir/Madam,  
We plan to launch the new version on the 25th of this month. Please be informed that the system will be temporarily unavailable for 2 hours during the update.

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✅ 任务 3：判断评论情绪倾向，并说明理由

任务描述：
你有一段用户评论内容，请写一个 Prompt 要求 AI 判断其情感（正面 / 中性 / 负面）并简要说明理由。

示例 Prompt：

请判断以下评论的情绪倾向（正面/中性/负面），并说明理由：
“用了三天，界面确实很清爽，但电池续航没有预期那么长。”

AI 可能返回：

情绪倾向：中性  
理由：评论既包含积极表述（界面清爽），也指出不足（续航不如预期），整体态度较为中立。

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🖥️ Streamlit 示例代码：Prompt 模板生成器

将 Gradio 版本替换成 streamlit 版本，便于 Web 部署：

# streamlit_prompt_generator.py

import streamlit as st
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables
load_dotenv()
# Initialize OpenAI client
client = OpenAI()

st.set_page_config(page_title="Prompt 模板生成器 + AI 调用", layout="centered")
st.title("🧠 Prompt 模板生成器 + 智能回复")
st.write("选择任务类型，生成 Prompt，并调用大模型获取 AI 的回答")

# 输入区
task_type = st.selectbox("请选择任务类型", ["Q&A", "翻译", "摘要", "写作", "分类"])
content = st.text_area("📥 输入内容（如问题、文本、产品信息等）", height=150)

# Prompt 模板生成函数
def generate_prompt(task_type, content):
    if task_type == "Q&A":
        return f"你是一名专业讲解员。请用简明语言回答以下问题：{content}"
    elif task_type == "翻译":
        return f"请将以下内容翻译为英文，保持正式语气：{content}"
    elif task_type == "摘要":
        return f"请总结以下内容的主要观点，控制在3句话内：{content}"
    elif task_type == "写作":
        return f"请写一段简洁、有创意的介绍文案，产品是：{content}，字数100字以内。"
    elif task_type == "分类":
        return f"请判断以下评论的情感倾向（积极/中性/消极）并说明理由：{content}"
    else:
        return "请选择任务类型"

# AI 调用函数
def call_gpt(prompt):
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model='anthropic/claude-3.7-sonnet',
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"❌ 出错了：{str(e)}"

# 按钮逻辑
if st.button("🚀 生成 Prompt 并调用 AI"):
    if content.strip() == "":
        st.warning("请输入一些内容～")
    else:
        with st.spinner("正在生成 Prompt 并调用 AI，请稍候..."):
            prompt_result = generate_prompt(task_type, content)
            st.text_area("🎯 生成的 Prompt", value=prompt_result, height=100)

            ai_output = call_gpt(prompt_result)
            st.text_area("🤖 AI 返回结果", value=ai_output, height=200)

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✅ 使用方式

1. 安装依赖：

pip install streamlit

2. 运行页面：

streamlit run streamlit_prompt_generator.py

3. 打开浏览器访问：http://localhost:8501

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🧩 小结：Prompt 写作就像“任务建模”

你不是“和 AI 说话”，而是在给 AI 提交一个完整的任务工单。

✅ 掌握任务类型
✅ 选择合适的结构
✅ 用自然语言“构建任务模版”

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