在AI交互中，清晰的Prompt（提示词）直接决定输出质量。本文系统梳理COSTAR、APE、CARE、ROSES、RTF、SCOPE、SPAR七大经典Prompt模板，结合真实案例和组合技巧，助你高效驾驭AI工具。
一、为什么需要结构化Prompt？
研究表明，超过70%的AI低质量输出源于模糊的指令。结构化Prompt通过以下方式解决问题：
降低歧义：明确背景、目标和格式要求
提升相关性：聚焦核心任务，避免无效信息
控制输出：指定角色、步骤或案例参考
例如，简单指令“写一篇关于碳中和的文章”可能得到泛泛而谈的内容，而结构化Prompt能生成具备深度分析、数据支撑的专业报告。
二、7大Prompt模板详解与案例
1. COSTAR：任务执行黄金框架
适用场景：项目策划、技术方案设计
**案例-活动策划**
Context: 母婴电商复购率下降15%
Objective: 设计会员专属促销活动
Strategy: 用户分层+个性化商品组合
Tactics: 满199-50阶梯券（72小时限时）
Result: 含ROI预测的PDF方案效果对比：非结构化指令可能遗漏预算分配，而COSTAR确保方案完整落地。
2. APE：精准优化AI反馈
适用场景：文案优化、摘要生成
**案例-论文摘要**
Action: 生成神经网络剪枝论文摘要
Purpose: 突出创新点供评审快速抓取
Expectation: 150字内含「动态阈值算法」「98%准确率」优势：避免摘要冗长或遗漏关键数据。
3. CARE：复杂任务分解利器
适用场景：数据清洗、客服话术生成
**案例-数据清洗**
Context: 含10万条调查数据的CSV
Action: Python代码处理空值/重复项
Result: 清洗后DataFrame+缺失值报告
Example: 输入`{"age":null}` → 输出`{"age":mean_age}`价值：通过示例明确数据转换规则。
4. ROSES：角色扮演任务模板
适用场景：咨询建议、内容创作
**案例-投资建议**
Role: ESG投资顾问
Objective: 推荐可持续基金组合
Scenario: 客户风险承受能力中等
Solution: Morningstar评级+碳足迹分析输出对比：非角色化指令易产生通用建议，ROSES确保专业度。
5. RTF：标准化输出控制器
适用场景：会议纪要、竞品分析
**案例-竞品对比**
Role: 市场分析师
Task: 对比AI工具功能
Format: 表格含✅/❌符号，附数据来源链接效率提升：节省人工整理格式时间。
6. SCOPE：研究分析与创意生成
适用场景：市场报告、学术研究
**案例-宠物智能用品趋势**
Subject: 2024年细分品类机会
Context: 全球市场$200亿规模
Process: 分析天猫/亚马逊热评关键词关键产出：定位“静音饮水机”等改进方向。
7. SPAR：问题诊断与决策支持
适用场景：故障处理、运营优化
**案例-注册转化率提升**
Situation: 注册转化率低于行业40%
Problem: 需填写20个字段
Action: 必填项减至5个，后续补全信息结果预测：7日内转化率提升至25%+。
三、高阶技巧：模板组合实战
案例：用ROSES+COSTAR生成数据分析报告
1. **ROSES设定角色**：电商数据分析师，目标定位高退货率原因
2. **COSTAR细化执行**：
- Strategy: 聚类分析SKU尺寸数据
- Tactics: 使用K-means算法+箱线图可视化
3. **Result**: PPT含改进建议与预期效果组合优势：既明确分析框架，又控制输出格式。
四、如何选择模板？
五、总结
结构化Prompt是AI高效协作的密码本：
简单任务：优先RTF/APE控制基础输出
专业领域：用ROSES+COSTAR构建完整解决方案
持续优化：通过示例（CARE）和结果验证（SPAR）迭代Prompt
试着用这些模板重新设计你的下一个Prompt，你将发现：清晰的指令，是AI释放潜力的第一步。
延伸阅读：
《The Art of Prompt Engineering》案例分析
（本文由AI辅助生成，Prompt模板经过20+次迭代优化）
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