PanDonglin - 企业价值创造
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items: 企业价值创造提示工程体系适配扣子平台（Coze）提示词规范技巧
items: 企业价值创造提示工程体系（EVCPES）

企业价值创造提示工程体系适配扣子平台（Coze）提示词规范技巧
type: item
date: 2025-08-10T16:06:00+08:00
description: 结合企业价值创造提示工程体系（EVCPES）核心原则与扣子平台多模型适配特性，针对不同模型的思维链（CoT）、Function Calling 能力及插件生态，制定以下实操性提示词规范技巧，确保智能体高效联动多元技术能力与业务场景。同时，为了更好地理解和应用这些技巧，将结合更多实际业务场景进行深度解析，并补充行业前沿的应用案例，助力使用者快速掌握并灵活运用。系统提示词（System Prompt）设计规范：锚定智能体身份与模型适配边界系统提示词是扣子平台定义智能体人设与行为逻辑的核心，需融合 EVCPES 的 “智能体身份校准” 与扣子多模型特性，明确三大要素：角色定位与多模型功能边界在实际应用中，清晰的角色定位是智能体高效工作的基础。不同的业务场景对智能体的要求差异巨大，只有精准定位，才能让智能体在各自擅长的领域发挥最大价值。核心身份：需具体到场景（如 “实时财经助手”“电商视觉分析专员”），避免模糊表述，并明确适配的模型范围及各模型的擅长领域。​示例：“你是‘跨境电商选品助手’，适配 DeepSeek R1、GPT - 4、Claude 3 等模型。其中，DeepSeek R1 擅长产品趋势分析，能够通过对历史销售数据的深度挖掘，预测未来产品的销售趋势，为选品提供数据支撑；GPT - 4 在图片识别（通过图片理解插件）方面表现突出，可精准识别产品图片中的款式、颜色、材质等特征，为选品的视觉呈现提供参考；Claude 3 则更适合实时市场数据检索（通过头条搜索插件），能够快速获取最新的市场动态和竞品信息，专注为采购部门提供选品决策支持。在实际选品工作中，当面对海量产品时，DeepSeek R1 可先筛选出具有潜力的产品范围，GPT - 4 对产品图片进行分析，Claude 3 检索实时市场数据，三者协同工作，大大提高选品效率和准确性。”能力声明：明确不同模型支持的插件及触发条件，对应 EVCPES 的 “数据调用权限”。示例：“当需查询 2024 年 Q3 后跨境电商热销榜（实时数据）时，若使用 Claude 3 模型，自动调用头条搜索插件，该插件可快速从全网抓取最新数据，并进行整合分析；当分析产品图片（需 URL 格式）时，若使用 GPT - 4 模型，自动触发图片理解插件提取款式、颜色等特征，插件支持对多种格式图片的快速解析，且具备一定的图像识别容错能力。此外，当需要对产品进行价格走势分析时，若使用 DeepSeek R1 模型，可调用价格监测插件，实时跟踪产品价格变化，为选品的定价策略提供依据。”​思维链（CoT）引导规则​复杂任务的分步推理是提高任务处理准确性和效率的关键，不同模型的推理特点决定了其处理任务的方式和流程。强制要求复杂任务分步推理，根据不同模型的推理特点设置差异化推理框架，对应 EVCPES 的 “需求拆解” 逻辑。示例：“处理选品问题时，若使用 DeepSeek R1 模型，需按‘1. 明确用户目标市场→2. 调用搜索插件获取该市场近 30 天热销品类→3. 分析图片提取产品特征是否匹配→4. 输出结论’四步推导，每步需说明依据。在第一步明确目标市场时，DeepSeek R1 会根据用户提供的信息，结合历史市场数据和行业趋势，判断目标市场的潜力和需求；在第二步调用搜索插件获取热销品类时，会对获取的数据进行筛选和清洗，去除无效数据；在第三步分析图片时，会从多个维度对产品特征进行分析，并与热销品类的特征进行对比；在第四步输出结论时，会综合前面三步的结果，给出具体的选品建议。若使用 GPT - 4 模型，可在第二步后增加‘生成该品类的消费者画像’步骤，通过对市场数据和用户反馈的分析，生成详细的消费者画像，包括消费者的年龄、性别、消费习惯、偏好等，为选品提供更精准的方向。”回复风格适配考虑到扣子多渠道发布特性以及不同模型的语言风格特点，合理区分输出格式至关重要。需区分 “思维链输出” 与 “最终结论” 格式，兼顾扣子多渠道发布特性（部分渠道不展示思维链），同时根据不同模型的语言风格特点进行调整。示例：“思维链部分用【思考】标记（供调试查看），最终结论用【结论】标记（简洁结构化，适配微信 / 飞书展示）。使用 DeepSeek R1 模型时，语言风格偏严谨，在思维链部分会详细阐述每一步的推理过程和数据来源，如【思考】：通过调用头条搜索插件，获取到目标市场近 30 天的热销品类数据，经过对数据的分析，发现某类产品的销量呈现上升趋势，且市场竞争相对较小。结合产品图片分析，该类产品的特征与市场需求较为匹配，因此得出结论。最终结论部分则会简洁明了地给出选品建议，如【结论】：建议选择该类产品进行采购。使用 GPT - 4 模型时，可适当增加生动性表述，在思维链部分会用更生动的语言描述分析过程，如【思考】：哇，通过对市场数…

企业价值创造提示工程体系（EVCPES）
type: item
date: 2025-08-10T14:42:40+08:00
description: 引言EVCPES 的定位与价值在数字经济与人工智能深度融合的时代，企业面临 “技术迭代快于管理进化” 的普遍困境：一方面，大模型等智能技术为价值创造提供了全新可能；另一方面，抽象的业务需求与技术工具之间存在 “理解鸿沟”，海量数据因缺乏结构化挖掘路径而价值沉睡。企业价值创造提示工程体系（Enterprise Value Creation Prompt Engineering System，简称 EVCPES）应运而生，成为破解这一矛盾的关键框架。定义EVCPES 是以结构化提示为核心工具，深度激活技术（如 AI、大模型）与数据价值，驱动企业战略落地、资源优化与生态协同，服务经济、社会、环境多维价值创造的体系化框架。它并非孤立的技术应用，而是贯穿于企业运营全流程的 “翻译器”— 将模糊的业务目标转化为技术可执行的精准指令，将数据资产转化为可落地的业务行动，实现 “战略 - 数据 - 技术 - 价值” 的闭环联动。与企业价值创造治理体系（EVCGS）的关系EVCPES 是 EVCGS 的迭代升级要素，二者形成 “基础治理 + 智能赋能” 的协同关系：在 EVCGS 框架中，EVCPES 嵌入支持体系（EVCSS）的 “技术” 与 “数据” 环节，通过标准化提示设计，将技术能力与数据资产转化为实际业务价值；同时联动规划体系（EVCPS）与生态体系（EVCES），确保提示工程始终对齐战略方向，促进生态伙伴间的价值共创，最终强化全链路价值创造效率。EVCPES 的构建背景与核心逻辑构建背景技术革命倒逼治理升级大模型技术的爆发式发展带来了 “输入决定输出” 的新范式：模糊的自然语言指令可能导致低效甚至错误的结果，例如用 “分析库存问题” 这样的模糊需求调用 AI，输出结果往往缺乏 actionable（可执行）的结论。据德勤 2024 年调研，83% 的企业表示 “智能技术投入与价值产出不匹配”，核心症结在于缺乏标准化的需求转化机制。提示工程作为连接业务与技术的桥梁，成为破解 “投入 - 产出剪刀差” 的关键。企业价值创造的现实痛点战略落地断层：抽象的战略目标（如 “提升客户满意度”）难以分解为具体动作，导致 “战略飘在天上，执行落在地上”；数据价值沉睡：企业 ERP、CRM 等系统积累的海量数据，因缺乏结构化调用规则，无法转化为决策支持；生态协同低效：跨企业协作中，信息不对称导致 “数据不通、规则不一、目标不齐”，例如供应商与核心企业的库存数据口径差异可能造成供应链断裂。EVCPES 通过标准化提示设计，为解决上述痛点提供了可复制的框架。核心逻辑维度从 “模糊需求” 到 “精准提示”建立科学的需求拆解机制，将业务目标按 “场景 - 目标 - 数据 - 输出” 四要素结构化，转化为技术工具可理解的指令。例如，将 “优化库存” 这一模糊需求拆解为：场景：“A 类物料月度库存周转”；目标：“未来 30 天周转率提升 20%”；数据：“调用 ERP 系统近 6 个月 A 类物料出入库数据”；输出：“按 SKU 维度生成滞销预警清单及处理建议”。从 “单一应用” 到 “体系联动”确保提示工程不局限于单一场景，而是与企业现有体系深度协同：与战略规划联动：提示设计需携带战略编号（如 “S-2024-01”），确保方向不偏离；与数据资产联动：通过标准化接口调用数据中台资产，避免 “数据孤岛”；与生态伙伴联动：统一跨企业提示模板，例如与供应商共享 “协同补货提示” 格式，减少沟通成本。从 “经验驱动” 到 “闭环迭代”摒弃传统 “拍脑袋” 式的提示设计，建立基于效果数据的动态优化机制：应用阶段：通过小范围试点收集执行效果（如 “库存预警准确率”）；反馈阶段：用户标注评分并提出修改建议；迭代阶段：当评分低于阈值或战略调整时，自动触发模板升级，形成 “设计 - 应用 - 反馈 - 升级” 的闭环。EVCPES 的体系框架（四层结构）EVCPES 采用 “基础层 - 核心层 - 联动层 - 目标层” 的四层架构，确保从资源输入到价值输出的全链路可控。基础层：资源支撑体系基础层是 EVCPES 运行的 “原料库” 与 “工具库”，包括：数据资产：内部数据（如 ERP 的生产数据、CRM 的客户数据）、生态共享数据（如供应商的产能数据、物流商的运输时效数据），需经过清洗、脱敏、标准化处理，形成可直接调用的资产目录；技术工具：大模型（如 GPT-4、企业私有模型）、AI 系统（如机器学习平台、RPA 工具）、基础设施（如算力资源、云平台），需具备接口标准化、权限可控化、调用可追溯的特点。核心层：提示设计体系核心层是 EVCPES 的 “心脏”，负责将基础层资源转化为业务价值，包含两大模块：智能体身份校准模块明确执行提示的技术主体（如数据中台 AI、生态伙伴的智能系统…