要让百川大模型真正帮上产品团队的忙，必须设计结构化提示词：明确角色与任务边界、注入可验证判断依据、强制结构化输出格式。
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要让百川大模型真正帮上产品团队的忙，不能只扔一句“请分析用户痛点”，必须把提示词设计成能撬动模型深层推理能力的结构化指令——它得知道你是谁、在做什么、要输出什么格式、边界在哪。
明确角色与任务边界
第一步：在提示词开头用一句话锚定模型身份，例如“你是一名有5年B端SaaS产品经验的高级产品经理，正在为一款面向中小企业的库存管理工具做需求验证”。【不写这句，模型会默认自己是通用AI，容易泛泛而谈】
第二步：紧接着用“本次任务”明确限定动作范围，比如“仅基于我提供的12条真实客服对话记录，逐条识别其中暴露的流程断点，不推测未提及的场景，不补充行业常识”。
第三步：禁止模型自我发挥——直接写“不要输出建议、方案或优化方向，只输出‘原始问题→对应痛点类型→发生环节’三元组”。
注入可验证的判断依据
方法一：提供带标注的样例。粘贴一段真实对话+人工标注结果，例如：“用户说‘每次盘点都要导出Excel再手动核对，3小时起’→痛点类型：操作冗余→发生环节：库存盘点执行层”。模型会按这个逻辑复现后续判断。
方法二：定义痛点类型词典。明确列出本次只接受的6类标签：“数据同步延迟、权限颗粒度粗、多端状态不一致、审批链路断裂、操作路径过深、提示信息无上下文”，并强调“不在列表中的归为‘其他’并加粗标出”。
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方法三：设置触发阈值。“单条对话中出现2次以上重复抱怨、或明确使用‘每次’‘总是’‘根本没法’等绝对化表述，才判定为有效痛点；仅一次模糊吐槽（如‘有点麻烦’）不计入”。
强制结构化输出格式
用三重约束框定结果形态：
① 行格式：每行严格为「原始语句片段｜痛点类型｜发生环节｜证据强度（高/中/低）」，用中文竖线分隔，不换行、不加空格；
② 排序规则：按证据强度降序排列，高强度证据在前；
③ 数量控制：“最多输出15条，超出部分自动截断，不合并、不归纳”。【截断机制必须明写，否则模型倾向压缩合并，丢失关键细节】
