领域提示词生成器

问题背景

领域模型开发中，手动编写提示词常面临三类问题：

1. 领域知识覆盖不足：医疗、法律等垂直场景需专业术语和逻辑链，非专家易遗漏关键约束。
2. 结构碎片化：开发者常将需求直接堆砌为自然语言，缺乏模块化设计，导致后续维护困难。
3. 模型适配偏差：不同LLM对提示词格式敏感度不同，如GPT-4偏好结构化列表，而Claude更适应自然段落，手动调试成本高。

核心能力与工作流

该技能通过两步解决上述问题：

• 领域需求解析：输入domain=legal和task=contract-review后，自动提取「条款分类」「风险等级」「引用法条」等核心要素，生成结构化框架。
• 提示词合成与优化：基于预置的domain_templates/库，结合要素生成带注释的提示词。例如输出包含<<<SECTION: RISK_POINT>>>标记的文本，支持模型精准定位关键段落。

适用边界与注意点

• 领域适配限制：依赖内置的domain_templates，未覆盖的冷门领域（如「航天器故障诊断」）需手动补充模板。
• 模型兼容性：生成的<<<SECTION>>>标记在Gemini等模型中可能失效，需测试后调整格式。
• 人工验证必要性：涉及金融合规、医疗诊断等高风险场景，生成的提示词需领域专家二次审核，避免潜在逻辑漏洞。