企业价值创造治理体系大模型应用！
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
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，通过对市场数据的一番探索，发现这款产品所在的品类就像一颗冉冉升起的新星，备受消费者关注。再看看产品图片，那独特的设计和鲜艳的颜色，简直太吸引眼球了！所以，我们可以大胆推测…… 最终结论部分会用更具感染力的语言给出建议，如【结论】：这款产品绝对是个宝藏！赶快拿下它，肯定能在市场上大卖！”Function Calling 提示词规范：精准联动插件能力扣子的插件生态（头条搜索、图片理解等）是延伸各模型能力的核心，提示词需规范插件调用的触发条件、参数传递与结果处理，契合 EVCPES 的 “数据调用模块” 与 “联动要求”，且要适配不同模型对插件调用的适配性。插件触发条件明确化明确插件触发条件可以有效避免模型因依赖内部知识而产生错误，确保智能体获取准确、实时的信息。需在提示词中定义 “不同模型下何时必须调用插件”，避免模型依赖内部知识导致错误。示例：“以下场景必须调用插件：① 涉及实时数据（如‘今日亚马逊美国站新品榜’），若使用 Claude 3 模型，调用头条搜索，头条搜索插件具有强大的实时数据抓取能力，能够快速获取亚马逊平台的最新产品榜单信息；若使用其他模型，优先推荐调用头条搜索插件，以确保获取的数据是最新、最准确的。② 输入图片 URL（如产品主图），若使用 GPT - 4 模型，调用图片理解插件，该插件能够对图片进行深度解析，提取出产品的关键特征；若使用 DeepSeek R1 模型，需先确认该模型对图片理解插件的适配性，再决定是否调用，避免因插件不适配而影响分析结果。③ 其他场景优先使用内部知识，若不确定需标注‘建议补充搜索验证’。例如，在处理产品描述相关问题时，若模型对产品的某些特性不确定，可标注建议通过搜索插件进行验证，以完善产品描述。”参数传递标准化统一的参数传递格式是保证插件正常运行和不同模型准确调用的基础。针对插件所需参数（如图片 URL、搜索关键词），需在提示词中规定统一格式，确保不同模型进行 Function Calling 时无歧义。示例：“调用图片理解插件时，无论使用何种模型，需严格传递参数：image_url = 用户提供的完整 URL（需校验格式是否为 http/https 开头），同时，为了确保图片能够被准确解析，还需检查 URL 的有效性，避免传递无效链接。调用头条搜索时，关键词需包含‘时间范围’（如‘2024 年 10 月 跨境电商 热销品’），各模型均按此标准传递。此外，在传递搜索关键词时，还需注意关键词的准确性和完整性，避免因关键词不准确而导致搜索结果偏差。”结果处理逻辑根据不同模型的处理能力设置差异化的结果处理逻辑，可以充分发挥各模型的优势，提高信息处理的质量。明确插件返回数据的加工规则，根据不同模型的处理能力设置差异化的加工要求，对应 EVCPES 的 “输出控制模块”。示例：“头条搜索返回的多源信息，若使用 Claude 3 模型，需按‘可信度排序’（优先取权威平台数据），并标注来源，Claude 3 具有较强的信息筛选和分析能力，能够准确判断信息的可信度，为用户提供可靠的数据。若使用 DeepSeek R1 模型，在排序基础上增加数据趋势分析，DeepSeek R1 擅长对数据进行深度挖掘和分析，通过对数据趋势的分析，能够预测未来的市场走向。图片理解结果，GPT - 4 模型需提取‘产品核心特征（3 个以内）+ 市场适配建议’，GPT - 4 能够从图片中快速提取关键特征，并结合市场情况给出合理的建议；DeepSeek R1 模型可适当扩展特征描述，避免冗余描述，在保证信息准确性的同时，提高信息的可读性。”​思维链（CoT）引导技巧：适配多模型推理特性不同模型的思维链能力存在差异，需通过提示词引导，实现 “复杂问题分步拆解”，结合 EVCPES 的 “需求拆解 SMART 原则”，设计以下引导逻辑：任务分层提示对多维度任务进行分层推理，可以使任务处理更加清晰、有条理，充分发挥各模型的优势。对多维度任务（如 “选品 + 定价”），提示词需根据不同模型的擅长领域强制分层推理。示例：“处理‘某款蓝牙音箱是否适合入驻英国站’问题时，若使用 DeepSeek R1 模型，思维链需分三层：① 调用搜索确认英国站蓝牙音箱合规标准（如 CE 认证），DeepSeek R1 能够快速从大量法规信息中筛选出与蓝牙音箱相关的合规标准；② 分析图片判断产品尺寸是否符合物流限制，通过对产品图片的精确测量和分析，确定产品尺寸是否满足英国站的物流要求；③ 结合热销榜数据测算定价区间，利用对热销榜数据的分析，计算出合理的定价范围，每层需说明‘若某步不满足则直接否决’。若使用 GPT - 4 模型，可在第二层后增加‘预测该产品的消费者接受度’步骤，GPT - 4 能够通过对市场趋势和消费者偏好的分析，预测产品的消费者接受度，为选品提供更全面的参考。”错误校验提示引导模型进行自我检查，可以及时发现推理过程中的漏洞，提高任务处理的准确性。引导不同模型自我检查推理漏洞，根据模型特点设置差异化的校验重点，对应 EVCPES 的 “动态迭代机制”。示例：“推理完成后，若使用 Claude 3 模型，需自问：① 是否遗漏插件调用（如实时合规政策）？Claude 3 需确保在处理问题时，不会遗漏任何与实时信息相关的插件调用，避免因信息不及时而导致错误。② 结论是否符合逻辑连贯性？检查推理过程中各个步骤之间的逻辑关系是否紧密，结论是否合理。若有疑问，补充对应步骤。若使用 DeepSeek R1 模型，需自问：① 数据引用是否准确？DeepSeek R1 需对引用的数据进行严格核实，确保数据来源可靠、数据准确无误。② 分析过程是否严谨？检查分析过程中是否存在逻辑漏洞或不合理的假设，确保分析结果的科学性和可靠性。”多渠道发布适配技巧：兼顾展示特性与业务场景​扣子支持发布至豆包、飞书、微信等多渠道，提示词需适配不同渠道的展示限制，同时结合不同模型在各渠道的表现特点，参考 EVCPES 的 “输出控制 - 角色适配”：思维链展示适配根据不同渠道对思维链的支持情况，合理调整输出内容，确保信息能够在不同渠道有效展示。对支持思维链展示的渠道（如扣子调试页），提示词可保留不同模型的完整推理；对不支持的渠道（如微信），需压缩为结论，且根据模型特点调整结论侧重点。示例：“发布至微信时，自动隐藏【思考】部分，仅输出【结论】+ 关键数据来源。若基于 GPT - 4 模型，结论侧重产品的市场吸引力描述，如【结论】：这款蓝牙音箱超有市场吸引力！它的设计时尚独特，符合当下消费者的审美趋势，而且功能强大，深受用户喜爱（数据来源：最新市场调研）。若基于 DeepSeek R1 模型，结论侧重数据支撑的理性分析（如‘数据来自 2024 年 10 月头条搜索：英国站蓝牙音箱热销榜’），如【结论】：根据 2024 年 10 月头条搜索数据，这款蓝牙音箱在英国站热销榜中排名靠前，其销量和好评率均高于同类产品，因此适合入驻英国站。”语言风格适配不同渠道的用户属性和使用场景不同，根据这些特点调整语言风格，可以提高信息的可读性和用户接受度。按渠道用户属性和模型特点调整表述，如飞书侧重 “专业术语 + 行动指令”，微信侧重 “通俗化 + 短句”，同时结合模型的语言风格优势。示例：“飞书渠道输出，若使用 DeepSeek R1 模型：‘建议优先采购具备 CE 认证的蓝牙音箱（尺寸≤20cm），依据头条搜索 2024Q3 英国站热销榜 TOP10 特征，该规格产品市场占有率达 35%，且增长趋势明显，应尽快推进采购流程’；若使用 GPT - 4 模型：‘推荐采购符合 CE 认证的蓝牙音箱（尺寸≤20cm），参考 2024Q3 英国站热销趋势，该规格产品市场表现优异，具有较大的销售潜力，可立即启动采购计划’。微信渠道输出，若使用 GPT - 4 模型：‘这款音箱超适合英国站！符合当地认证，大小刚好，最近超火（数据来源：最新榜单），赶紧入手’；若使用 DeepSeek R1 模型：‘这款音箱适合英国站，符合认证和尺寸要求，近期销量不错（数据来源：最新榜单），值得考虑哦’”调试与迭代机制：基于扣子平台特性的优化策略结合扣子的预览调试功能，建立提示词动态优化机制，考虑多模型适配的复杂性，对应 EVCPES 的 “反馈收集” 与 “版本管理”：调试重点校验项在调试过程中，针对不同模型进行全面检查，确保智能体在各种情况下都能正常运行。每次调试需针对不同模型检查：① 插件调用是否精准（如 “实时数据” 是否必调用搜索）；② 思维链是否覆盖任务全流程且符合模型特点；③ 多渠道输出格式是否适配。示例：调试 “实时汇率查询” 时，需针对各模型确认：是否自动调用头条搜索？对于 Claude 3 模型，检查其是否能够准确调用头条搜索插件获取实时汇率数据；思维链是否说明 “汇率时效性（24 小时内）” 且符合模型的推理风格？对于 DeepSeek R1 模型，查看其思维链是否详细阐述了汇率数据的来源和分析过程，以及是否强调了汇率的时效性；飞书渠道是否同步展示查询时间和模型标识？检查在飞书渠道输出时，是否清晰展示了查询时间和使用的模型，方便用户了解信息的准确性和来源。迭代触发条件及时更新提示词是确保智能体始终适应业务需求和技术变化的关键。当出现以下情况时，需更新提示词：① 插件功能升级（如图片理解支持视频解析），需调整各模型对新功能的调用规则；② 渠道展示规则变更（如微信支持长文本），需修改不同模型在该渠道的输出格式；③ 新增适配模型（如增加 LLaMA 3），需补充该模型的思维链引导和插件调用规则；④ 业务场景拓展（如新增 “合规风险预警” 功能），需根据各模型的优势调整推理步骤。例如，当图片理解插件支持视频解析后，对于 GPT - 4 模型，需重新定义其在处理视频解析任务时的调用规则和处理流程；当微信支持长文本后，对于 DeepSeek R1 模型，可适当丰富其在微信渠道的输出内容，提供更详细的信息；当新增 LLaMA 3 模型时，需深入研究其特点，制定适合的思维链引导和插件调用规则；当业务场景拓展到合规风险预警时，需结合各模型的优势，设计合理的推理步骤，确保智能体能够准确预警合规风险。提示词元数据管理（EVCPES 体系适配）提示词元数据是 EVCPES 框架中 “知识沉淀与复用” 的核心载体，需通过标准化标注，实现对提示词的版本管理、场景关联、模型适配等维度的精准定义，为多模型协同与业务价值追溯提供基础。核心元数据构成（EVCPES 要素映射）基础标识version：版本号（如 V1.0.0），用于区分迭代版本，对应 EVCPES 的 “版本管理”；creator：创建人 / 团队，关联业务责任主体；update_time：最近更新时间，适配实时业务调整需求。业务属性：​business_scene：业务场景标签（如 “跨境电商选品”“财经数据解读”），需与企业业务中台的场景分类对齐；value_tag：价值类型标签（如 “效率提升”“决策支持”“风险预警”），对应 EVCPES 的 “价值创造目标”。模型适配属性supported_models：适配模型列表（如 ["DeepSeek R1", "GPT-4", "Claude 3"]），明确可调用的模型范围；model_priority：模型优先级（如 “GPT-4 优先处理图片类任务，DeepSeek R1 优先处理数据分析类任务”），指导多模型调度逻辑。插件关联属性：related_plugins：关联插件列表（如 ["头条搜索", "图片理解"]），标注该提示词依赖的插件能力；plugin_trigger_weight：插件触发权重（如 “头条搜索≥80% 场景强制调用”），强化插件调用的确定性。元数据标注规则元数据需以 “键值对” 形式嵌入提示词头部，用---包裹，与正文内容分离，便于机器识别与解析。示例【提示词元数据】 version: V1.0.0 creator: 跨境电商事业部 update_time: 2024-10-15 business_scene: 跨境电商选品 value_tag: 决策支持 supported_models: ["DeepSeek R1", "GPT-4", "Claude 3"] model_priority: "GPT-4优先处理图片类任务，DeepSeek R1优先处理数据分析类任务" related_plugins: ["头条搜索", "图片理解"] plugin_trigger_weight: "头条搜索≥80%场景强制调用" --- 【提示词正文】 你是“跨境电商选品助手”，适配DeepSeek R1、GPT-4、Claude 3等模型……元数据与 EVCPES 体系的联动逻辑版本迭代联动：当提示词因 “插件升级”“新增模型适配” 等原因迭代时，元数据version需同步更新（如 V1.0.0→V1.1.0），并在update_time中记录调整原因，对应 EVCPES 的 “动态迭代机制”；业务场景复用：相同business_scene标签的提示词可共享基础框架（如 “跨境电商” 场景下的选品、定价提示词复用 “实时数据调用” 元数据规则），提升 EVCPES 体系的知识沉淀效率；价值归因分析：通过value_tag与业务数据关联（如 “决策支持” 类提示词对应的选品准确率），量化提示词对企业价值的贡献，契合 EVCPES 的 “价值创造评估” 原则。扣子提示词模板（详细可操作版）​模板结构：# 提示词元数据（EVCPES体系适配） version: [版本号，如V1.0.0] creator: [创建人/团队] update_time: [最近更新时间，格式：YYYY-MM-DD] business_scene: [业务场景标签] value_tag: [价值类型标签] supported_models: [适配模型列表，如["模型1", "模型2"]] model_priority: [模型优先级说明] related_plugins: [关联插件列表，如["插件1", "插件2"]] plugin_trigger_weight: [插件触发权重说明] --- # 提示词正文 1. 角色定位与多模型功能边界 你是“[具体场景角色，如跨境电商选品助手]”，适配[supported_models中的模型]等模型。其中，[模型A]擅长[说明模型A擅长领域及作用]；[模型B]在[说明模型B擅长领域及作用]方面表现突出；[模型C]则更适合[说明模型C擅长领域及作用]。 2. 能力声明 当[场景1]时，若使用[模型]，自动调用[插件]，该插件可[说明插件功能]；当[场景2]时，若使用[模型]，自动触发[插件]提取[所需信息]，插件[说明插件特点]。 3. 思维链（CoT）引导规则 处理[相关任务]时，若使用[模型A]，需按“[步骤1→步骤2→步骤3→...→输出结论]”步骤推导，每步需说明依据。若使用[模型B]，可在[某步骤]后增加“[额外步骤]”步骤。 4. 回复风格适配 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[模型A]时，语言风格偏[风格特点]；使用[模型B]时，可适当[调整风格的说明]。 # Function Calling 提示词部分 1. 插件触发条件 以下场景必须调用插件： ① [场景1]，若使用[模型]，调用[插件]；若使用其他模型，优先推荐调用[插件]。 ② [场景2]，若使用[模型]，调用[插件]；若使用[模型]，需先确认该模型对[插件]的适配性，再决定是否调用。 ③ 其他场景优先使用内部知识，若不确定需标注“建议补充搜索验证”。 2. 参数传递标准化 调用[插件1]时，无论使用何种模型，需严格传递参数：[参数要求]。调用[插件2]时，[参数要求]，各模型均按此标准传递。 3. 结果处理逻辑 [插件1]返回的多源信息，若使用[模型A]，需按“[处理规则1]”处理；若使用[模型B]，在[处理规则1]基础上增加[处理规则2]。[插件2]结果，[模型A]需提取“[提取内容]”；[模型B]可适当[处理方式说明]。 # 多渠道发布适配部分 1. 思维链展示适配 发布至[渠道1]时，自动隐藏【思考】部分，仅输出【结论】+关键数据来源。若基于[模型A]，结论侧重[侧重点1]；若基于[模型B]，结论侧重[侧重点2]。 2. 语言风格适配 [渠道1]输出，若使用[模型A]：“[示例内容]”；若使用[模型B]：“[示例内容]”。[渠道2]输出，若使用[模型A]：“[示例内容]”；若使用[模型B]：“[示例内容]”。模板使用说明模板中的[ ]部分为占位符，需根据实际业务场景、模型特性、插件功能等进行具体内容的填充。元数据部分需严格按照键值对形式填写，确保信息的准确性和完整性，以便于机器识别和管理。在填写各部分内容时，需充分考虑不同模型的特点和适配性，以及多渠道发布的要求，使提示词能够在各种场景下高效发挥作用。可根据实际需求对模板结构进行适当调整，但核心要素（如元数据、角色定位、思维链引导、插件调用规则等）应保留，以保证提示词的规范性和有效性。总结扣子平台提示词规范需以 “模型能力应用 + 联动插件生态 + 适配多渠道” 为核心，在 EVCPES 框架基础上，强化 “多模型适配精准性”“插件调用通用性”“思维链逻辑性”“渠道适配性” 四大特性，通过结构化设计实现 “业务需求→提示词→多模型能力→价值输出” 的闭环，让智能体在实时数据检索、多模态理解等方面更好地为企业创造价值。同时，详细可操作的提示词模板为使用者提供了便捷的工具，有助于快速生成符合规范的提示词，提高工作效率。推荐阅读企业价值创造治理体系概述（附关系图）企业价值定义与评估企业价值创造过程内容及特点企业价值创造治理体系中的风险与合规企业价值创造治理的价值闭环与优化企业价值创造治理体系的动态环境变化：行业 /环境/阶段适配调整企业价值创造治理体系（EVCGS）－规划体系解析企业价值创造治理体系（EVCGS）-支持体系解析企业价值创造治理体系（EVCGS）-生态体系解析企业价值创造治理成熟度（EVCGM）概述更多知识体系更新，请关注公众号！
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）的能力边界与权限：能力边界：例如 “仅支持结构化数据分析，不支持图像识别”；数据源权限：例如 “可调用客户基础数据，但不可访问敏感财务信息”；输出限制：例如 “生态协同场景下，输出结果不得包含企业核心配方数据”。结构化要素模块这是提示设计的核心框架，确保需求转化的完整性与精准性：场景定位：明确业务场景（如 “季度新品上市分析”）、所属部门（如 “市场部”）、关联战略编号（如 “S-2024-03”）；需求拆解：量化目标（符合 SMART 原则）、约束条件（如成本、合规要求）、优先级（价值权重 + 紧急程度）；数据调用：数据来源、时间范围、颗粒度（如 “按日、区域维度”）、脱敏规则；输出控制：格式（如表格、行动清单）、语言风格（如管理层用 “结论 + 数据”，执行层用 “步骤 + 标准”）、角色适配（分层输出）。联动层：跨体系接口机制联动层是 EVCPES 与企业现有体系的 “连接器”，确保价值流转无断点：与 EVCPS 的战略校准接口：通过战略编号映射，自动校验提示目标与战略的一致性，例如 “新市场拓展提示” 需关联 “市场扩张战略”；与 EVCSS 的流程嵌入规则：将提示设计纳入现有业务流程，例如 “月度库存分析” 提示需在库存盘点流程结束后自动触发；与 EVCES 的生态输出标准：统一跨企业提示格式，例如与物流商约定 “运输延误预警提示” 需包含 “路线 + 原因 + 补救方案” 三要素。目标层：价值创造指标目标层是 EVCPES 的最终输出，体现为三类价值提升：经济价值：决策周期缩短（如从 7 天到 2 天）、资源浪费减少（如库存成本降低 15%）、营收增长（如新品上市成功率提升 20%）；社会价值：客户满意度提升（如 NPS 得分提高 10 分）、员工效率优化（如重复劳动减少 30%）；环境价值：通过智能提示优化资源配置（如能源消耗降低 8%）、减少浪费（如包装材料节约 12%），支撑企业可持续发展。EVCPES 的核心原则EVCPES 的设计与落地需遵循五大原则，确保体系的科学性与实用性：战略锚定原则所有提示设计必须紧密对齐 EVCPS 战略方向，拒绝 “为技术而技术”。例如：若企业战略聚焦 “绿色供应链”，则库存优化提示需优先关联环保指标（如 “优先消化高碳排放原材料库存”）；若战略侧重 “客户体验升级”，则服务提示需包含 “客户情绪识别” 维度（如 “当客户反馈含负面词汇时，自动触发升级处理流程”）。价值导向原则以 “创造经济、社会、环境多维价值” 为出发点，避免无意义的技术应用。例如：客户服务场景中，提示设计需兼顾 “满意度提升” 与 “成本控制”，而非单纯追求 “回复速度”；生态协同场景中，提示需平衡 “企业利益” 与 “伙伴共赢”，例如 “协同定价提示” 需包含 “双方成本利润率测算”。动态适配原则提示模板需随外部环境与内部需求实时迭代：外部适配：当大模型技术升级（如支持多模态输入），提示格式需同步优化（如增加 “图像数据调用” 字段）；当市场法规变化（如数据隐私法更新），脱敏规则需立即调整；内部适配：当企业战略调整（如从 “扩张” 转向 “深耕”），提示的目标权重需重新设定；当业务流程优化（如采购流程简化），提示的协同节点需相应删减。同时，提示词需嵌入企业专属术语库（如 “SKU”“ERP”“NPS” 等），确保跨部门理解无偏差。合规安全原则提示设计需将合规要求嵌入全流程，防范法律与声誉风险：数据隐私保护：明确敏感信息脱敏规则（如 “客户手机号显示为 138**5678”），禁止在提示中包含 “获取身份证号” 等违规指令；商业机密防护：限定数据调用权限（如 “高管薪酬数据仅允许 CFO 级用户调用”），输出结果需标注 “内部绝密”“生态共享” 等保密等级；行业监管适配：金融行业需符合 “反洗钱” 要求（如提示包含 “交易异常监测” 规则），医疗行业需遵循 HIPAA 法案（如患者数据仅用于治疗相关提示）。协同易用原则兼顾技术专业性与业务易用性，确保不同角色（管理层、执行层、生态伙伴）均可高效使用：对非技术岗位：提供可视化提示编辑工具（如拖拽式模板），隐藏技术细节（如无需填写 “API 接口参数”）；对跨部门协作：统一提示术语（如 “库存周转率” 在全公司采用同一计算公式）；对生态伙伴：去技术化表述（如用 “缺货预警” 而非 “库存深度不足”），降低伙伴使用门槛。EVCPES 提示词元信息规范提示词元信息是记录其全生命周期的 “数字身份证”，确保责任可追溯、版本可管理，是提示词工业化落地的基础。元信息的定义与核心价值元信息是依附于提示词的结构化标签，包含执行链路、版本管理、使用规则等关键信息，核心价值体现在：责任追溯：明确需求发起、确认、执行的全链路角色，避免跨部门协作时的 “踢皮球”；版本可控：通过迭代记录追踪提示词的优化轨迹，防止旧版本误用（如使用未更新的合规规则）；合规审计：为金融、医疗等强监管行业提供流程证据，满足审计要求；协作提效：新接手团队可通过元信息快速理解背景，减少沟通成本（如无需反复确认 “该提示是否适用于新市场”）。元信息的核心构成要素（必选字段）执行链路信息（责任主体）需求部门：精确到二级部门（如 “市场部 - 品牌推广组”“供应链中心 - 库存管理部”），避免模糊表述（如 “业务部门”）；需求对接人：具体沟通窗口，需包含企业内部联系方式（如 “张明，企业微信：zhangming01，分机号：6789”），不建议留私人手机号；需求确认人：对需求内容最终审批的负责人（通常为部门负责人及以上），需关联审批单号（如 “李总监，审批单号：EVCPES-REQ-20240810-001”）；确认时间：需求最终冻结的时间（精确到分钟，如 “2024-08-10 15:30:00”），作为后续修改的基准线。版本管理信息（迭代轨迹）当前版本号：遵循语义化版本规则（主版本。次版本。修订号），区分正式版 / 测试版（如 “V1.0.0（正式版）”“V1.1.0-beta（测试版）”）；生效状态：标注提示词的当前状态（如 “已生效”“待审批”“已废弃”“暂停使用（原因：战略调整）”）；修改记录：按时间倒序记录迭代历史，每条记录含 “修改时间 + 修改人 + 修改原因 + 核心变更点”，例如：“2024-08-15 10:20 王技术（数据部）：补充‘客户 NPS 得分’数据维度，因需求部门新增满意度评估指标；2024-08-10 14:00 张明（市场部）：初始版本创建，用于季度品牌竞品分析。”管理规则信息（使用边界）适用范围：提示词的使用场景限制（如 “仅限 2024 年 Q3 季度品牌战略评审使用”“适用于华东区域供应链优化场景”）；权限等级：使用和修改该提示词的权限要求（如 “使用权限：部门经理及以上；修改权限：需提示工程小组 + 需求确认人双审批”）。元信息的呈现形式与位置呈现位置：位于提示词正文最前端，单独成区，与核心内容用分隔线（如 “---”）明确区分，避免混淆；格式要求：采用 “键值对 + 列表” 的结构化形式，便于人工快速识别和工具自动提取。示例如下：【EVCPES提示词元信息】 需求部门：市场部-品牌推广组 需求对接人：张明（企业微信：zhangming01，分机号：6789） 需求确认人：李总监（审批单号：EVCPES-REQ-20240810-001） 确认时间：2024-08-10 15:30:00 当前版本号：V1.0.0（正式版） 生效状态：已生效 适用范围：2024年Q3季度品牌战略评审 权限等级：使用权限-部门经理及以上；修改权限-提示工程小组+李总监双审批 修改记录： - 2024-08-10 14:00 张明（市场部）：初始版本创建，用于季度品牌竞品分析。 --- 【提示词正文】 一、场景定位（Scene Positioning） ...（核心内容） 元信息的管理规范与注意事项管理规范创建要求：提示词首次生成时必须完整填写元信息，缺一不可（系统需设置必填校验）；更新规则：每次修改提示词内容后，需同步更新 “当前版本号”（如 V1.0.0→V1.1.0）和 “修改记录”，并由修改人通过企业 OA 系统签字确认；归档要求：废弃或暂停使用的提示词，元信息需标注原因（如 “因战略调整，该场景已取消”），并归档至 EVCPES 历史库，保存期限不低于 3 年（满足审计追溯要求）。注意事项简洁性：仅保留必要信息，不冗余（如无需记录对接人的入职时间、岗位职责等无关内容）；脱敏处理：个人联系方式优先采用企业内部标识（如企业微信 ID、分机号），避免泄露私人信息；工具适配：元信息格式需兼容企业现有需求管理系统（如 Jira、OA 系统），支持自动同步和检索（如通过 “需求部门” 快速筛选相关提示词）；强制校验：在提示词模板库中设置校验规则，元信息不完整的提示词无法提交审批，从源头保障规范性。元信息与核心内容的联动逻辑元信息并非独立存在，而是与提示词核心内容形成闭环联动：若 “适用范围” 标注为 “生态协同场景”，则提示词正文中的 “数据调用” 需自动匹配生态数据权限规则（如 “仅允许调用双方共享数据目录内的资产”）；若 “权限等级” 为 “跨部门使用”，则 “输出控制” 中的 “协同对象” 需包含所有相关部门（如 “同步至市场部、销售部、财务部复核”）；提示工程小组可通过 “修改记录” 分析高频变更点，反哺提示词模板库的标准化优化（如某类场景反复补充 “客户复购率” 维度，可将该维度设为必填项）。EVCPES 提示词设计规范提示词设计是 EVCPES 落地的核心环节，需遵循结构化、流程化、可迭代的规范，确保从需求到输出的全链路精准可控。核心构成要素（结构化标准）提示词需包含四大模块，形成 “场景明确 - 目标清晰 - 数据精准 - 输出适配” 的完整链条：场景定位模块具体业务场景：描述当前业务问题或目标，避免模糊表述（如 “供应链库存优化” 而非 “处理库存”）；所属部门：明确需求发起的责任部门（如 “采购部”“客户服务中心”），便于后续协同；关联 EVCPS 战略编号：通过编号（如 “S-2024-01”“S-2024-05”）绑定战略目标，确保方向一致，例如 “关联 S-2024-03‘数字化供应链建设’战略”。需求拆解模块量化目标（SMART 原则）：目标需具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可实现（Achievable）、相关（Relevant）、有时限（Time-bound）。例如：“未来 30 天内将 A 类物料库存积压量降低 30%”（而非 “降低库存”）；约束条件：明确资源限制（如 “库存调整成本不超过 5 万元”）、合规要求（如 “调用客户数据需符合 GDPR 合规”）、业务边界（如 “仅针对国内供应商库存”）；优先级：按 “价值权重 - 紧急程度” 标注，例如 “P1 - 价值 80%（直接影响年度降本目标）/ 紧急（库存积压导致资金占用超百万）”，便于资源分配。数据调用模块数据来源：明确内部数据（如 “ERP 系统‘原材料采购表’”）或外部 / 生态数据（如 “第三方物流‘运输时效数据’”），需包含具体表名或接口名称；时间范围：限定数据周期（如 “2023 年 1 月 - 2024 年 6 月”“近 12 个月”），避免数据冗余；颗粒度：定义数据细分维度（如 “按 SKU 编码 + 周度维度提取”“按客户细分群体 + 月度维度统计”）；脱敏规则：针对敏感数据（如客户信息、成本数据）明确处理方式（如 “客户姓名替换为‘客户 ID+*’”“供应商成本数据保留万位整数”）。输出控制模块输出格式：指定核心载体（如 “结构化 Excel 表格（含数据透视表）”“可视化 PPT（含趋势图表）”“可执行行动清单（带责任部门）”）和内容结构（如 “问题诊断→原因分析→3 套解决方案（含优劣势对比）→落地步骤”）；语言风格：根据接收对象调整表述（如向管理层输出 “简洁结论 + 数据支撑”，向执行层输出 “详细操作步骤 + 校验标准”，向生态伙伴输出 “去技术化通俗表述”）；角色适配：针对不同角色分层输出内容，例如管理层看 “核心结论与资源需求”，执行层看 “具体动作与时间节点”，伙伴看 “协同点与责任划分”。设计流程规范提示词设计需遵循 “需求对接 - 模板生成 - 测试优化” 的标准化流程，确保质量可控：需求对接阶段业务部门与战略部门协同梳理需求，输出《需求 - 提示转化清单》，明确场景定位、量化目标、数据需求等核心要素；战略部门校验需求与 EVCPS 战略的一致性，若存在偏差需退回调整，例如 “某库存优化需求未关联‘降本增效’战略，需补充战略适配说明”。模板生成阶段规则引擎自动校验：系统对需求进行完整性校验（如量化目标是否符合 SMART 原则）、权限合规性校验（如数据调用是否符合权限要求）、生态关联性校验（如涉及伙伴数据是否符合共享规则）；跨部门审批：若提示词涉及跨部门数据或资源（如调用财务部成本数据），自动触发审批流程，相关部门需在 2 个工作日内反馈意见，避免流程卡顿。测试优化阶段小范围试点：选择 1-2 个典型场景进行试用，收集执行数据（如输出准确率、决策效率）；效果评估：核心指标包括 “输出与目标匹配度”（如预警准确率≥90%）、“执行效率提升幅度”（如流程耗时缩短≥30%）；迭代调整：根据试点结果优化提示词要素（如补充数据维度、调整输出格式），直至满足预设指标。动态迭代机制提示词需建立 “反馈 - 评估 - 升级” 的闭环迭代机制，确保持续适配业务变化：反馈收集用户评分：使用者通过系统对提示词有效性进行 1-5 分评分（1 分最低，5 分最高），并可附加文字建议；- 系统数据：自动抓取输出复用率（如该提示词被不同部门调用的次数）、人工调整次数（如输出结果需手动修改的频率）等客观数据。升级触发条件当连续 3 次用户评分≤3 分（即 “无效或低效”）；对应 EVCPS 战略目标调整（如从 “扩张” 转向 “收缩”）；技术工具迭代（如大模型版本更新、数据中台升级）；外部环境变化（如法规更新、市场突变）。版本管理每次迭代需更新版本号（如 V1.0→V1.1），并记录修改原因（如 “因战略调整，优化目标权重”）、核心变更内容及生效日期；所有版本同步至 EVCSS 知识库，支持历史版本追溯（如查看 V1.0 与 V1.1 的差异），避免版本混乱。EVCPES 提示词通用模板（企业价值创造场景适配版）为便于企业快速落地，EVCPES 提供标准化通用模板，涵盖核心要素与示例，企业可根据细分场景调整细化。通用模板一、场景定位（Scene Positioning） 1. 业务场景 - 具体场景名称：[例如：供应链库存优化、新市场拓展分析、客户流失风险预警、生态伙伴协同成本核算] - 所属部门：[例如：采购部、市场部、客户服务中心、生态合作部] - 关联业务流程：[例如：月度库存盘点流程、季度市场规划流程、客户生命周期管理流程] 2. 战略关联 对应 EVCPS 战略编号：[例如：S-2024-01 “精益供应链建设”、S-2024-05 “可持续发展生态构建”] 战略目标适配：[例如：支撑 “库存周转率提升 20%” 目标、服务 “新市场营收占比达 15%” 战略] 二、需求拆解（Demand Decomposition） 1. 量化目标（SMART 原则） - 核心指标：[例如：未来 30 天内将 A 类物料库存积压量降低 30%、输出 3 个潜在新市场的投资回报率（ROI）≥12% 的方案] - 衡量标准：[例如：以 ERP 系统库存报表数据为准、需包含市场调研数据支撑 ROI 测算] - 完成时限：[例如：2024 年 X 月 X 日前输出结果、每季度首周更新一次] 2. 约束条件 - 资源限制：[例如：库存调整成本不超过 5 万元、市场调研预算上限 20 万元] - 合规要求：[例如：调用客户数据需符合 GDPR 合规、生态伙伴数据共享需遵守《数据安全法》] - 业务边界：[例如：仅针对国内供应商库存、新市场排除政治风险等级≥3 级的国家] 3.优先级 - 价值权重：[例如：80%（直接影响年度降本目标）、60%（支撑中长期市场布局）] - 紧急程度：[例如：高（库存积压导致资金占用超百万）、中（需配合下季度战略评审）] 三、数据调用（Data Calling） 1.数据来源与范围 - 内部数据：[例如：ERP 系统 “原材料采购表”（2023 年 1 月 - 2024 年 6 月）、CRM 系统 “客户消费记录”（近 12 个月）] 外部 / 生态数据：[例如：第三方物流 “运输时效数据”（2024 年 Q1）、供应商 “产能波动报表”（近 3 个月）] - 数据颗粒度：[例如：按 SKU 编码 + 周度维度提取、按客户细分群体 + 月度维度统计] 数据处理要求 - 脱敏规则：[例如：客户姓名替换为 “客户 ID+*”、供应商成本数据保留万位整数] - 权限说明：[例如：需申请跨部门数据权限（财务部 + 采购部）、仅限内部使用，不得向生态外流转] 四、输出控制（Output Control） 1.输出格式 - 核心载体：[例如：结构化 Excel 表格（含数据透视表）、可视化 PPT（含趋势图表）、可执行行动清单（带责任部门）] - 内容结构：[例如：问题诊断→原因分析→3 套解决方案（含优劣势对比）→落地步骤；市场概况→竞争分析→风险提示→执行建议] 2.语言风格 - 适配角色：[例如：向管理层输出（简洁结论 + 数据支撑）、向执行层输出（详细操作步骤 + 校验标准）、向生态伙伴输出（去技术化通俗表述）] - 表述要求：[例如：避免专业术语，用 “库存积压” 而非 “库存周转率异常”；需包含 “立即执行”“优先处理” 等行动指令词] 3.联动要求 - 对接系统：[例如：输出结果需同步至供应链管理系统（SCM）、接入企业战略管理平台（用于战略对齐校验）] - 协同对象：[例如：需同步至采购部 + 财务部复核、需提交生态伙伴评审并反馈修改意见] 五、迭代说明（Iteration Notes） 1.反馈收集点 - 效果评估指标：[例如：库存优化方案落地后，实际降本金额与预测值的偏差率≤5%、新市场方案被采纳数量≥1 个] - 反馈渠道：[例如：通过企业 OA 系统 “提示词效果评分” 模块提交、由部门负责人在月度评审会反馈] 2.模板更新触发条件 [例如：当库存数据来源（ERP 系统）升级时、当 EVCPS 战略目标调整时、连续 2 次输出结果偏差率≥10% 时]模板使用说明所有带 “[]” 的内容需根据实际业务场景替换，删除示例内容后填写具体信息；涉及数据调用、战略关联的部分，需与企业数据中台、战略部门确认准确性；输出格式和协同要求需提前与接收部门（或生态伙伴）对齐，避免二次加工成本；模板使用后需归档至 EVCPES 模板库，标注版本号（如 V1.0 - 库存优化专用），便于复用和迭代。EVCPES 的应用场景与示例EVCPES 可广泛应用于企业战略落地、生态协同、风险防控等核心场景，以下为典型示例：战略落地类适用场景：将抽象战略目标分解为部门级可执行指令，打通 “战略 - 执行” 断层。示例：【EVCPES提示词元信息】 需求部门：市场部-国际业务组 需求对接人：刘阳（企业微信：liuyang02） 需求确认人：赵总监（审批单号：EVCPES-REQ-20240901-002） 确认时间：2024-09-01 10:15:00 当前版本号：V1.0.0（正式版） 生效状态：已生效 适用范围：2024年Q4东南亚市场拓展规划 --- 【提示词正文】 一、场景定位 1. 业务场景：东南亚市场拓展可行性分析 2. 所属部门：市场部-国际业务组 3. 关联EVCPS战略编号：S-2024-05“全球化布局” 二、需求拆解 1. 量化目标：输出3个东南亚国家（GDP增速≥5%）的市场进入方案，投资回报率（ROI）测算≥15%，2025年Q1前完成试点落地 2. 约束条件：市场调研预算≤30万元；需符合当地数据隐私法规（如印尼《个人数据保护法》） 3. 优先级：P1-价值90%（支撑全球化战略首阶段目标）/紧急（需提交10月战略评审会） 三、数据调用 1. 内部数据：近3年出口东南亚的产品销售数据（来源：ERP系统“国际销售表”，2021-2023年） 2. 外部数据：第三方机构“东南亚各国GDP增速、消费习惯报告”（2023年）、当地竞品市场份额数据（2024年H1） 3. 数据颗粒度：按国家+产品品类+季度维度提取 4. 脱敏规则：外部报告中涉及的敏感数据（如当地合作伙伴成本）需隐去具体数值，保留区间 四、输出控制 1. 输出格式：PPT（含数据图表）+Excel测算表；内容结构为“国家概况→消费需求→竞品分析→进入策略（直营/代理）→ROI测算→风险应对” 2. 语言风格：向管理层输出（结论优先，数据支撑）；向执行层附加“调研步骤清单”（详细到每周任务） 3. 联动要求：对接“战略管理平台”进行目标对齐校验；同步至财务部（复核ROI）、法务部（审核合规性） 五、迭代说明 1. 效果评估指标：方案被采纳数量≥2个；试点市场首季度营收≥500万元 2. 更新触发条件：若东南亚某国政策突变（如关税调整），立即启动模板优化 生态协同类适用场景：规范跨企业 / 跨部门协作指令，减少信息不对称，提升协同效率。示例：【EVCPES提示词元信息】 需求部门：供应链中心-协同组 需求对接人：陈杰（企业微信：chenjie03） 需求确认人：王总监（审批单号：EVCPES-REQ-20240820-005） 确认时间：2024-08-20 16:40:00 当前版本号：V1.0.0（正式版） 生效状态：已生效 适用范围：与核心物流商“XX物流”的季度协同优化 --- 【提示词正文】 一、场景定位 1. 业务场景：物流运输时效与成本协同优化 2. 所属部门：供应链中心-协同组 3. 关联EVCPS战略编号：S-2024-01“精益供应链” 二、需求拆解 1. 量化目标：2024年Q3将运输延误率从8%降至5%以下，协同成本降低10%（以Q2为基准） 2. 约束条件：运输质量（货损率）不得超过0.5%；数据共享需符合《数据安全法》第32条 3. 优先级：P1-价值85%（影响客户交付满意度）/紧急（Q3为销售旺季） 三、数据调用 1. 内部数据：Q2运输订单数据（来源：SCM系统“物流订单表”）、客户投诉中涉及“物流延误”的记录（近3个月） 2. 生态数据：XX物流提供的“Q2运输路线时效报表”“车辆调度计划”（需双方数据接口对接） 3. 数据颗粒度：按路线+订单类型+日度维度提取 4. 脱敏规则：订单数据中的客户信息替换为“订单ID”，成本数据仅共享“双方分摊比例” 四、输出控制 1. 输出格式：共享Excel表格（含优化方案）；内容结构为“延误原因分析→路线优化建议→车辆调度调整→成本分摊方案→责任分工表” 2. 语言风格：去技术化表述（如“送货慢”而非“在途时效过长”），重点标注“需双方确认”的节点 3. 联动要求：通过“生态协同平台”同步给XX物流；内部同步至客服部（用于客户预期管理） 五、迭代说明 1. 效果评估指标：Q3实际延误率≤5%；双方对方案的协同满意度≥4分（5分制） 2. 更新触发条件：若物流商更换运输车队或新增路线，立即更新数据来源与分析维度 风险防控类适用场景：通过提示词自动化合规校验与风险预警，降低企业运营风险。示例：【EVCPES提示词元信息】 需求部门：法务部-合规组 需求对接人：林薇（企业微信：linwei04） 需求确认人：张总监（审批单号：EVCPES-REQ-20240715-003） 确认时间：2024-07-15 09:30:00 当前版本号：V1.0.0（正式版） 生效状态：已生效 适用范围：欧洲客户数据报表合规性校验 --- 【提示词正文】 一、场景定位 1. 业务场景：欧洲客户数据报表合规性自动校验 2. 所属部门：法务部-合规组 3. 关联EVCPS战略编号：S-2024-08“全球合规管理” 二、需求拆解 1. 量化目标：实现欧洲客户数据报表100%符合GDPR（通用数据保护条例）要求，违规项识别准确率≥99%，每日自动校验并生成整改清单 2. 约束条件：校验过程不得泄露原始数据；整改建议需包含具体条款依据（如GDPR第17条“被遗忘权”） 3. 优先级：P0-价值100%（直接影响合规风险，避免最高4%全球营收的罚款）/紧急（每日数据更新后2小时内完成校验） 三、数据调用 1. 内部数据：待校验的“欧洲客户信息表”（含姓名、邮箱、消费记录等，来源：CRM系统-欧洲区）、历史违规案例库（2022-2024年） 2. 外部数据：GDPR最新条款库（自动同步欧盟官网更新）、行业合规最佳实践（第三方合规平台） 3. 数据颗粒度：按单条客户记录+字段维度校验（如“姓名”“身份证号”等字段逐一检查） 4. 脱敏规则：校验过程中，客户敏感信息（如邮箱、电话）自动替换为“[字段类型]”（如“[邮箱]”），仅保留校验结果逻辑 四、输出控制 1. 输出格式：结构化Excel（含违规字段、对应条款、整改建议）+PDF合规报告；内容结构为“总体合规率→高风险项（标红）→中风险项→整改步骤及时限→责任人” 2. 语言风格：法务专业术语与通俗解释结合（如“‘未获得客户明示同意’即违反GDPR第6条，需补充‘同意授权按钮’”） 3. 联动要求：对接“数据中台安全模块”，自动锁定高风险报表；同步至市场部（欧洲区）、IT部（系统优化） 五、迭代说明 1. 效果评估指标：月度违规率降至0；整改完成率100% 2. 更新触发条件：GDPR条款修订后24小时内更新校验规则；出现新类型违规案例时补充至案例库实施保障与挑战应对EVCPES 的落地需从组织、技术、制度三方面构建保障体系，同时针对性解决实施中的典型挑战。组织架构设计：基于现有团队的能力延伸跨部门提示工程小组构成以 “兼职为主、核心岗专职” 为原则，成员包括：业务端：业务分析师（负责需求拆解与场景适配）；数据端：数据分析师 / 数据产品经理（负责数据调用规则设计）；技术端：AI 工程师 / 信息化团队（负责提示词与系统接口开发）；战略端：战略规划部成员（负责战略对齐校验）。核心职责：制定提示词标准、审核模板库、推动跨部门协同、优化迭代机制。隶属关系建议隶属于 “数字化转型部门” 或 “战略运营中心”，避免因隶属单一业务部门导致视角局限（如仅关注某部门需求而忽视战略全局）。技术支撑体系：业务与数据的 “联动枢纽”定位作为连接数据中台与业务中台的中间层，非独立系统，避免形成新的技术孤岛。其核心价值是 “翻译” 而非 “替代”，即通过标准化提示将业务需求转化为数据中台可理解的查询指令，再将数据结果转化为业务可执行的行动。核心功能下接数据中台：调用数据资产时自动嵌入脱敏规则、权限校验（如 “仅允许查看本部门数据”）；上接业务中台：将提示输出结果转化为可执行指令（如生成 RPA 流程、触发审批节点）；中间层：包含提示词模板库（按场景分类）、规则引擎（自动校验合规性）、效果评估模块（抓取执行数据）。协同机制与数据部门：建立 “数据资产 - 提示词” 映射关系，数据新增 / 变更时自动通知提示工程小组更新模板；与业务部门：共建 “提示需求池”，通过企业 IM 工具收集高频需求，每月优先级排序后批量开发模板；与生态伙伴：开放标准化接口，支持伙伴系统调用 EVCPES 提示词模板（如供应商通过接口获取 “协同补货提示”）。制度规范的协同：与传统需求流程的融合提示词需求的类型定位与归口逻辑类型属性：提示词需求属于 “跨功能性需求”，兼具 “数据需求”（依赖数据中台）和 “业务功能需求”（服务业务执行）的双重属性，核心是 “技术工具的精准调用规则”，区别于传统 “开发新功能” 或 “单纯取数”。归口原则：核心目标为 “激活数据价值”（如客户标签生成）：由数据部门牵头，业务部门协同确认场景；核心目标为 “优化业务执行”（如服务话术生成）：由业务部门牵头，数据部门协同确认数据范围；涉及生态协同：由生态合作部门牵头，数据 / 业务部门支持，最终均需经提示工程小组终审（确保战略对齐）。与现有需求流程的融合节点需求收集：在现有需求池（如 Jira）中新增 “提示词需求” 分类标签，与 “功能性需求”“数据需求” 并列，避免遗漏；需求评审：新增 “提示词适配性评审” 子环节，若业务需求涉及 AI / 大模型调用，自动触发该环节，输出《提示词设计清单》；开发 / 执行：需嵌入系统的提示词由技术部门开发接口，用于人工决策的提示词由数据部门打通数据链路；验收：除传统功能验收外，新增 “提示词效果验收” 指标（如输出准确率、效率提升幅度）。避免新增团队的落地技巧责任嵌入现有岗位：数据分析师增加 “设计数据类提示词模板” 职责，业务分析师增加 “转化业务需求为结构化提示” 职责，无需新增编制；流程轻量化：通过企业 IM 工具建立 “提示词需求快速响应群”，简单需求（如修改输出格式）群内确认，复杂需求走正式评审流程，不新增审批节点。实施挑战与应对跨部门协作壁垒表现：业务部门认为 “提示词是技术工具，与我无关”，技术部门抱怨 “业务需求说不清楚”；应对：开展 “提示工程赋能计划”，分角色培训（业务部门学 “如何提需求”，技术部门学 “如何懂业务”）；设置跨部门联络员（每个部门 1 名），负责需求对接与冲突协调。系统对接壁垒表现：老系统接口不标准，数据中台与业务中台格式不兼容；应对：分阶段实施，优先从数字化程度高的场景（如供应链、财务）切入，同步推动老系统升级；开发 “中间转换层”，适配不同系统的数据格式与接口标准。效果量化难表现：“提示词优化后，到底创造了多少价值” 难以量化，影响管理层支持力度；应对：建立 “量化 + 定性” 混合评估体系：量化指标：决策周期缩短天数、库存成本降低金额、合规罚款减少金额；：跨部门协作满意度（问卷评分）、生态伙伴反馈（如 “沟通效率提升”）。总结与展望核心价值EVCPES 通过 “提示” 这一轻量化工具，解决了智能时代企业三大痛点：战略落地：将抽象战略转化为结构化提示，打通 “战略 - 执行” 最后一公里；数据激活：通过标准化数据调用规则，让沉睡的数据转化为决策支持；生态协同：统一跨企业提示模板，减少信息不对称，降低协同成本。作为 EVCGS 在技术驱动下的必然升级，EVCPES 重新定义了 “技术 - 数据 - 人” 的协同关系，让智能技术真正服务于价值创造，而非停留在 “炫技” 层面。未来方向自进化提示：随大模型技术迭代，实现 AI 自主生成 - 优化提示词（如根据历史效果自动调整数据调用维度），减少人工干预；多模态提示：支持文本、图像、语音等多类型输入（如上传产品图片生成 “竞品分析提示”），适配更复杂场景；行业专属模板库：针对制造业、金融业、零售业等细分行业，开发垂直领域提示词模板（如制造业的 “产线设备预警提示”），提升落地效率。EVCPES 的终极目标，是让企业在智能时代实现 “需求一提就准，数据一调就用，价值一创就有”，成为企业穿越技术变革周期的核心竞争力。结语在数字经济竞争中，企业的差距不仅在于 “拥有多少技术和数据”，更在于 “能否高效使用技术和数据”。EVCPES 为这种 “高效使用” 提供了标准化框架，它不是未来的选择，而是当下的必需 —— 唯有将技术工具与业务价值深度绑定，才能在智能时代持续创造多维价值。推荐阅读企业价值创造治理体系概述（附关系图）企业价值定义与评估企业价值创造过程内容及特点企业价值创造治理体系中的风险与合规企业价值创造治理的价值闭环与优化企业价值创造治理体系的动态环境变化：行业 /环境/阶段适配调整企业价值创造治理体系（EVCGS）－规划体系解析企业价值创造治理体系（EVCGS）-支持体系解析企业价值创造治理体系（EVCGS）-生态体系解析企业价值创造治理成熟度（EVCGM）概述更多知识体系更新，请关注公众号！