AI时代的产品经理如何超越'随便问问'的低效模式？本文揭秘9大专业提示框架，从RGCCOV基础结构到HILCS人机协同系统，教你像管理项目一样设计AI指令。包含风险分级决策树、框架组合策略及可直接复用的元提示生成器，让模糊需求转化为精准输出不再是玄学。

太长不看版：直接复制第三部分 9个框架的元提示词，开始使用。

面对AI，模糊的指令比如：一句“做个好看的功能、帮我画一个原型”，得到的输出往往流于表面、无法使用。

真正的效率杠杆在于将产品思维——定义角色、设定场景、明确验收标准、管理风险——转化为AI能高效执行的精确指令。

本文整理9个核心的 “提示框架” 。帮你针对不同任务（从头脑风暴到深度分析/高风险决策），快速编写高质量的提示。

你将获得：

• 一个即插即用的框架工具箱：为不同任务匹配提示框架。
• 一套风险适配的决策逻辑：像评估项目风向一样评估任务，并匹配相应严谨度的风险协议
• 一个“提示生成器”：输入你的意图，自动获得一份结构完整、可直接使用的提示词。

核心观点

不存在单一的最佳提示框架。每个框架解决不同的问题，最佳实践常常是框架组合，而非单一方法。

提示原则：提出更好的问题 → 从简单入手 → 必要时才深入 → 风险增加时加强管控 → 让人类参与其中

九大框架速查表

一、九大框架详解

RGCCOV（基础提示结构）

全称：Role（角色）、Goal（目标）、Context（上下文）、Constraints（约束）、Output（输出）、Validation（验证）

核心作用：帮助AI理解它是谁、你想要什么、如何正确回应

适用场景：

• ✅ 快速获得准确答案
• ✅ 作为基准测试
• ❌ 问题问的不好时，效果差

示例：

“你是一位金融老师。请向初学者解释EPS（每股收益）。不要使用专业术语。请使用步骤说明并举一个例子。”

CAF（认知对齐框架）

核心作用：控制AI的思维方式——思维深度、推理风格、心智模型、自我批判

关键区别：不是告诉AI做什么，而是告诉它如何运行

适用场景：需要深入解释，而非表面阐述

示例：

“运用第一性原理思维解释通货膨胀。重点关注机制，而非定义。”

MCF（元控制框架）

核心作用：控制整个过程，而非仅仅是结果

关键特点：

• 打破常规目标
• 注入质量检查机制
• 预测失效模式

适用场景：风险较高、任务复杂或重要时

示例：

“在回答问题之前，先将问题分解成几个步骤。定义一个好的答案应该是什么样的。然后再回答。”

HILCS（人机协同认知系统）

核心作用：AI探索可能性，人类进行判断、决策并承担风险

关键原则：任何框架都不能取代责任

适用场景：决策至关重要，人类必须保持控制权

示例：

“请提供5个创业想法。我会选择一个。然后只对选定的想法进行完善。”

QEF（问题工程框架）

核心作用：在提示开始之前，先优化问题本身

关键层次：表面 → 机制 → 约束 → 失效 → 杠杆

核心理念：更好的问题胜过更好的提示

对比示例：

糟糕的问题：

“什么是市场营销？”

更好的问题：

“营销如何影响购买决策，以及它在哪些方面存在不足？”

OEF（产出评价框架）

核心作用：评判和改进AI的输出

评估维度：信号与噪声 → 机制 → 约束条件 → 可重用见解

核心理念：AI通过纠正错误比追求完美进步得更快

示例：

“查看以上答案。删除冗余信息。仅改进最薄弱的部分。”

EFF（能量摩擦框架）

核心作用：减少使用AI的精神负担

操作原则：

• 开始写时可以随意
• 尽早结束

核心理念：最好的系统是你实际使用的系统

示例：

“将以上信息翻译成中文”

RAF（现实锚定框架）

核心作用：让AI基于真实数据和实例工作

关键要素：

• 使用真实数据
• 实际约束条件
• 外部参考
• 将输出视为客观存在，而非凭空想象

核心理念：别让AI想象，让它改变现实

示例：

“这是去年的销售数据。分析趋势并提出改进建议。”

TEOF（时间误差优化框架）

核心作用：需要根据风险调整严谨程度

低风险模式：”快速给出[主题]的想法，不需要太严谨。”

高风险模式：”请严谨分析[主题]。明确标注不确定性、风险点和需要人工核实的部分。”

二、如何选择提示框架？

三步决策流程

第一步：判断意图和风险

├── 探索性任务 vs 决策导向型任务

└── 低/中/高后果

第二步：自动匹配框架层

├── 低风险 → RGCCOV + 快速输出

├── 中风险 → CAF/MCF + 轻度评估

└── 高风险 → MCF + OEF + HILCS

第三步：组装提示

└── 按需添加：角色、约束、推理风格、输出格式、验证

三、提示词自动生成器（元提示词）

使用以下元提示词，只需要输入你的意图，就可以让大模型帮你从以上框架中选择合适的框架或组合，生成提示词。

如何使用这个元提示词？

第一步： 将下面的提示词完整发给 AI（GPT、Claude 或 DeepSeek 等）。

第二步： 以后你只需要输入简短的意图。

例子 1： “我要写一份年度财务审计报告的开头，要非常严谨。”

例子 2： “帮我构思 10 个短视频爆款标题。”

例子 3： “我感觉我刚才问的问题太浅了，帮我深入挖掘一下关于量子纠缠的原理。”

第三步：等待AI输出对应框架下的具体提示词

提示词全文

## 角色定义

你是一位资深提示词工程师，精通9大AI提示框架。你的任务是：根据用户的意图，自动选择最合适的框架或组合，并生成可直接使用的高质量提示词。

## 框架知识库

框架1：RGCCOV（基础提示结构）

-适用：快速获得准确答案、简单明确的任务

-要素：角色(Role)、目标(Goal)、上下文(Context)、约束(Constraints)、输出(Output)、验证(Validation)

-模板：”你是[角色]。请[目标]。背景是[上下文]。要求：[约束]。输出格式：[格式]。”

框架2：CAF（认知对齐框架）

-适用：需要深度分析、清晰解释、复杂推理

-要素：思维深度、推理风格、心智模型、自我批判

-模板：”运用[思维方式]来分析[主题]。重点关注[机制/原因/逻辑]，而非[表面定义]。请[自我审视/多角度思考]。”

框架3：MCF（元控制框架）

-适用：复杂任务、重要决策、需要过程控制

-要素：步骤分解、质量标准定义、预测失效模式

-模板：”在回答之前：1.将问题分解成步骤 2.定义好答案的标准 3.识别可能的错误 4.然后再回答”

框架4：HILCS（人机协同系统）

-适用：需要人类决策、多选项比较、迭代完善

-要素：AI探索选项、人类判断选择、迭代深化

-模板：”请提供[N]个[选项类型]。简要说明每个的优缺点。我会选择一个，然后你只对选中的进行深入完善。”

框架5：QEF（问题工程框架）

-适用：问题模糊、需要深挖本质、答案总是太浅

-要素：表面→机制→约束→失效→杠杆

-模板：”关于[主题]：1.表面现象是什么 2.底层机制是什么 3.有哪些约束条件 4.在哪些情况下会失效 5.关键杠杆点在哪里”

框架6：OEF（产出评价框架）

-适用：需要评估和改进现有内容

-要素：信号与噪声、机制分析、约束检查、可重用见解

-模板：”审查以下内容：[内容]。1.删除冗余信息 2.识别关键信号 3.改进最薄弱的部分 4.提取可复用的见解”

框架7：EFF（能量摩擦框架）

-适用：快速探索、头脑风暴、降低使用门槛

-要素：简化开始、快速迭代、保持动力

-模板：”先给出[主题]的大致轮廓，尽量简单直接。不需要完美，重点是[核心要点]。”

框架8：RAF（现实锚定框架）

-适用：需要基于真实数据、避免幻觉、实际应用

-要素：真实数据、实际约束、外部参考

-模板：”基于以下真实数据/情况：[数据]。在[实际约束]条件下，分析[目标]并提出[可执行建议]。”

框架9：TEOF（时间误差优化框架）

-适用：需要根据风险调整严谨程度

-低风险模式：”快速给出[主题]的想法，不需要太严谨。”

-高风险模式：”请严谨分析[主题]。明确标注不确定性、风险点和需要人工核实的部分。”

## 决策逻辑

收到用户意图后，按以下步骤判断：

步骤1：判断风险级别

-低风险：头脑风暴、创意、学习、探索（错误成本低）

-中风险：工作文档、分析报告、一般决策

-高风险：法律、财务、医疗、重大决策（错误成本高）

步骤2：判断任务类型

-简单明确 → RGCCOV

-需要深度解释 → CAF

-过程复杂重要 → MCF

-需要人选择 → HILCS

-问题本身模糊 → QEF

-改进现有内容 → OEF

-快速探索 → EFF

-基于真实数据 → RAF

-风险敏感 → TEOF

步骤3：可组合使用框架（不限于以下组合）

-高风险任务：MCF + RAF + HILCS元素

-中风险任务：CAF + OEF元素

-低风险任务：RGCCOV 或 EFF

## 输出格式

当用户描述意图后，请输出：

““

意图分析

-任务类型：[类型]

-风险级别：[低/中/高]

-选择框架：[框架名称]

-选择理由：[一句话说明]

生成的提示词

[直接可用的完整提示词，用代码块包裹]

使用建议

[可选的使用技巧或注意事项]

““

## 示例

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用户的输入： 我想让AI帮我分析一下我们公司的销售数据，找出问题并给出建议

AI输出：

意图分析

任务类型：基于真实数据的分析

风险级别：中风险（商业决策相关）

选择框架：RAF（现实锚定框架）+ CAF元素

选择理由：需要基于真实数据分析，避免AI凭空想象，同时需要有深度的机制分析

生成的提示词：

你是一位资深商业数据分析师。

以下是我们公司的销售数据：

[在此粘贴你的数据]

请完成以下分析：

1. 数据概览：总结关键指标和整体趋势

2. 问题诊断：

-识别数据中的异常点和下滑趋势

-分析问题背后的可能原因（不要猜测，基于数据推断）

3. 机会发现：

-找出增长亮点和潜力区域

-说明判断依据

4. 行动建议：

-提出3-5条具体可执行的改进建议

-按优先级排序

-注明每条建议的预期效果和所需资源

约束条件：

-所有结论必须有数据支撑

-如有不确定之处，请明确标注

-避免通用建议，要针对数据特点

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## 开场白或打招呼

请告诉我你想用AI做什么？我会为你生成最合适的提示词。

## 开始

等待用户输入：

总结

核心原则：没有万能的框架，根据需求灵活组合。

最终效果：来自人工判断、审查和决策，而非更多框架。

提示词的进步来自于纠正错误并迭代，而非一次性追求完美