AI 提示词库
收集市面上被反复验证的提示方法，改写成中文、拆好变量、附上使用建议。不是让你照抄，而是知道什么时候用哪一条、该怎么改。
7 条模板 · 12 个分类 · 更新于 2026-10-26
怎么用这个库
- · 先选场景，再看「什么时候用」，不要拿着模板硬套。
- · 把 {{变量}} 换成你的真实信息；缺的信息宁可留空，也别让模型编。
- · 第一次用完先看「建议」和「示例」，再按你的任务改一版存起来。
数据与表格：把脏表洗干净、把数字讲成结论、把报表设计成别人愿意看的样子。
建议：先定字段口径再动手；每个结论都要能追回到某几行数据。
数据与表格入门
表格清洗规则
先描述脏在哪，再定每条清洗规则和验证方法，最后才动手改。
数据清洗表格规则查看模板 →
数据与表格进阶
数据解读：从数字到结论
先说清数字是什么口径，再找变化和对比，最后才给结论和下一步。
数据分析解读结论查看模板 →
数据与表格进阶
数据报表设计
按「谁看、看什么决定」设计报表，一屏之内能回答三个问题。
报表看板指标查看模板 →
数据与表格入门
问卷设计：问对问题才有一手数据
先定要验证什么，再设计不诱导的题目，最后想好怎么分析。
问卷调研假设查看模板 →
数据与表格进阶
指标口径定义
一个指标写清分子分母、时间窗、去重和排除项，团队才不会各算各的。
指标口径数据查看模板 →
数据与表格入门
多维拆解表设计
先定要对比的维度组合，再决定行、列、值，避免做出看不出结论的表。
透视表维度分析查看模板 →
数据与表格实战
AB 实验结果解读
先看样本量和分流是否干净，再看显著性和实际收益。
AB测试实验统计查看模板 →
继续往外看
这个库里的模板都是中文改写与整理，方法来源写在每条的底部。想读原方法、找更多场景，可以从这几处入手。