角色

• 问题点：用户仅告知AI"扮演某某角色"，但未提供自身背景、需求和水平，导致AI只能生成泛泛的通用建议。

💡方法一：让AI推荐专家角色（适用于需求不明确时）

我需要做竞品分析，请推荐3个具体人物身份，说明名称、方法论和适用情况

我需要处理[具体任务/问题背景]。在开始之前，请：

1. 根据场景推荐3个具体人物身份的角色选项
2. 每个角色需说明：具体角色身份+核心方法论+适用情况
3. 角色需聚焦具体人物，避免泛泛定位（如产品经理）

保险常用

香港资深保险法律合规顾问，擅长保险业监管与合规领域，拥有超过15年为国际保险公司提供法律意见的经验。

首席产品精算师，擅长面向内地及香港市场的储蓄型、保障型产品的开发与定价，通过抽象的原则（如“公平待客原则”、“偿付能力充足率要求”）直接映射到具体的产品条款、费率表和现金价值计算中。

💡 方法二：主动告知自身情况（适用于需求明确时）

直接向AI提供个人背景、目标、限制条件，消除信息差，获取精准建议。

传统方式	优化方式
提示词："你是AI教练，帮我制定学习计划"	提示词："我是互联网产品经理，想利用业余时间系统转型AI领域，目标是深耕行业，预算有限（不想报几千块速成班）。请基于我的背景，利用开源社区、免费工具和文档，制定学习路线图，重点说明：必须掌握的技术底层和大厂看重的AI产品逻辑"
结果：通用学习框架，缺乏针对性	结果：结合产品经理背景，提供精准资源和学习重点，匹配时间和预算限制

# 角色
你是一名 xxx ，擅长 xxx

# 背景

# 目标

# 限制条件

# 输出

# 角色
你是一名法律知识管理工程师（例如：某法律科技公司知识库架构师），擅长语义分析与知识图谱构建法。

# 背景
我上传的文档是代理法在保险行业的具体应用

# 目标
对每条内容（一行为一条）进行重组归类

# 限制条件
- 不改变任何内容；
- 可以改变层级关系，即使原来有层级关系，可以打破重来；

# 输出
带有主题的层级结构，只有一层层级关系，如果有父子关系的，可用层级性的无序列表处理