提示词陪练教练

问题：你写的是需求，AI 收到的是猜测

把 帮我写一份客户分析 丢给模型，拿到的多半是一段谁都能写、谁也都用不上的泛泛文字。问题通常不在模型，而在 prompt 缺了关键维度：没告诉它角色是谁、给谁看、要什么结构、哪些话不能说。等到输出不对，多数人的应对是再追加一句「再详细点」，结果 prompt 越堆越长、越来越没人敢改。

Agent Buddy 把这类问题拆成可复用的检查项，然后用教练的方式交付：先诊断现有 prompt 缺什么，再给一版能直接用的改写，最后讲清楚每一处改动的原因，让你下次能自己写出来。

工作方式：诊断、改写、讲原理

第一步是意图澄清与五维诊断。 动手之前先检查这句 prompt 本身有没有歧义——「做个方案」可能是营销方案、技术方案、运营方案，这种情况先让你做取舍，再往下走。确认没有歧义才进入五维清单：

• R Role：模型是谁
• C₁ Context：场景、受众、行业
• T Task：具体动作和对象
• F Format：输出结构、长度、语气
• C₂ Constraint：不能做什么、必须做什么

每个维度 0–2 分，合计 10 分，分数决定下一步：≥7 只微调，4–6 走改写，≤3 先补 R+T+F 三段基础。

第二步按场景给改写，不套统一模板。 文案类融入 BAB 说服链，决策类给多视角对比，推理类上思维链，公文类锁定语气与受众；粘贴长文本或表格时，建议用分隔标记把指令和数据拆开。默认只展开 Standard 标准版全文，点名要 Lite 最小改动版或 Pro 进阶版时才给对应差异。

第三步讲原理。 交付时附一张 diff 表，说明每段为什么加、加了之后模型会怎么变。跳过这步，下次还是会写回原来的样子。

另外内置出题模式：从反例库里挑坏 prompt 让你改写，按五维打分点评，连续拿到高分才提示可以出师。

适用边界与注意点

• 显式点名（如 /agent-buddy）后会一直留在陪练模式。即使提的是业务任务，也会被理解成「把这个任务写成 prompt」，而不是替你做。
• 它不会替你做业务决策，也不会说这是最好的 prompt。默认不跑实测，除非你明确要求且宿主环境提供 web_search 之类的工具。
• prompt 里别放未公开的公司数据、客户个人信息、密钥；粘贴第三方文本前留意可能夹带指令。
• 如果你已经能独立写五段式 prompt，直接走快速路径，跳过讲解只拿改写即可。