结构化提示词
将模糊需求拆解为明确条目（如角色、目标、功能列表、约束条件）的提示词写法，能降低模型歧义、提高生成完整度。
时间轴 (近 90 天)
结构化提示词包含角色设定、任务目标、受众说明、输出格式要求和约束条件等要素，能显著降低AI理解偏差。
结构化提示词是将自然语言故事拆解为多个可独立控制的字段（如主体描述、场景环境、镜头景别等），以提高AI图像模型输出的稳定性和风格一致性。
在 Google AI Studio 中，将需求列成清单（结构化提示词）比笼统描述能生成更完整的结果。
结构化提示词通过分步骤、分角色、明确输入输出格式的方式组织提示词，能提升Agent输出的可控性与质量。
前置约束的具体做法包括：用结构化提示词明确输出格式与边界条件、要求AI附带自检清单、对高风险任务先产出方案再产出实现。
结构化提示词本质上是面向 LLM 的工程实现说明书，通常包含 DOM 结构描述、各元素初始与结束状态、时间参数以及缓动函数
全部知识事实 (8)
结构化提示词（Structured Prompting）是2023年初大模型应用早期流行的一种技巧
80%待验证实测发现，先用AI将口语化需求转换成结构化提示词再交给OK Computer执行，效果会明显提升
70%待验证结构化提示词包含角色设定、任务目标、受众说明、输出格式要求和约束条件等要素，能显著降低AI理解偏差。
50%待验证结构化提示词是将自然语言故事拆解为多个可独立控制的字段（如主体描述、场景环境、镜头景别等），以提高AI图像模型输出的稳定性和风格一致性。
50%待验证在 Google AI Studio 中，将需求列成清单（结构化提示词）比笼统描述能生成更完整的结果。
50%待验证结构化提示词通过分步骤、分角色、明确输入输出格式的方式组织提示词，能提升Agent输出的可控性与质量。
50%待验证前置约束的具体做法包括：用结构化提示词明确输出格式与边界条件、要求AI附带自检清单、对高风险任务先产出方案再产出实现。
50%待验证结构化提示词本质上是面向 LLM 的工程实现说明书，通常包含 DOM 结构描述、各元素初始与结束状态、时间参数以及缓动函数
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