1. CRISPE框架
用途：多维度优化复杂提示
Creative（创造性）：控制输出风格
Role（角色）：定义模型角色
Instructions（指令）：明确任务步骤
Style（风格）：设定语言风格
Persona（人设）：模拟特定身份
Experiment（实验）：要求迭代优化
示例：
作为资深数据分析师（Role），用简洁报告风格（Style），分三步分析销售数据（Instructions）


2. BROKE框架
用途：分步拆解复杂任务
Background（背景）：提供上下文
Request（请求）：明确需求
Outcome（结果）：定义成功标准
Knowledge（知识）：补充必要信息
Example（示例）：给出参考案例

示例：
背景：公司需提升客户留存率（Background）,请列出5条策略（Request），需可量化（Outcome）,
参考行业报告（Knowledge）,类似案例：某公司通过会员计划提升20%留存（Example）

3. RTF框架
用途：快速生成结构化内容
Role（角色）
Task（任务）
Format（格式）

示例：
作为营销专家（Role），生成3个618促销方案（Task），用Markdown表格列出（Format）

4. SPAR框架
用途：问题分析与解决
Situation（情境）
Problem（问题）
Action（行动）
Result（结果）

示例：

情境：新APP下载量低（Situation）
问题：用户获取成本高（Problem）
建议3种低成本推广策略（Action）
预期结果：降低30%成本（Result）


5. TAG框架
用途：精准控制输出
Task（任务）
Action（动作）
Goal（目标）
示例：
任务：写产品描述（Task）
动作：突出3个核心卖点（Action）
目标：转化率提升15%（Goal

6. SCQA框架
用途：讲故事的逻辑结构
Situation（背景）
Complication（冲突）
Question（问题）
Answer（答案）

示例：
背景：在线教育需求增长（Situation）
冲突：完课率不足30%（Complication）
如何提升完课率？（Question）
答案：引入游戏化学习设计（Answer）

7. APE框架
用途：指令优化迭代
Action（行动）
Purpose（目的）
Expectation（期望）
示例：

行动：生成Python代码（Action）
目的：自动化数据清洗（Purpose）
期望：代码带注释和示例数据（Expectation）


8. ROSES框架
用途：多轮对话管理
Request（请求）
Options（选项）
Steps（步骤）
Evaluation（评估）
Solution（解决方案）

示例：
请求：推荐旅行目的地（Request）
选项：东南亚、欧洲（Options）
评估标准：预算1万元（Evaluation）

9. TRACE框架
用途：因果推理
Trigger（触发事件）
Response（响应）
Analysis（分析）
Conclusion（结论）
Example（案例）

示例：
触发事件：社交媒体负面评论（Trigger）
分析：产品包装问题（Analysis）
结论：改进包装设计（Conclusion）

10. SCOPE框架
用途：限定范围
Subject（主题）
Context（上下文）
Objective（目标）
Parameters（参数）
Exclusions（排除项）

示例：
主题：新能源汽车（Subject）
范围：仅讨论2023年国内市场（Parameters），不涉及技术细节（Exclusions）


11. PECRA框架
用途：项目规划
Purpose（目的）
Expectation（期望）
Constraints（约束）
Resources（资源）
Actions（行动）

示例：
目的：上线新功能（Purpose）
约束：2周内完成（Constraints）
资源：3人团队（Resources）

12. DISC框架
用途：行为引导
Direct（直接）
Informative（信息性）
Supportive（支持性）
Clarifying（澄清）

示例：
直接：立即停止错误操作（Direct）
支持性：如需帮助可联系客服（Supportive）




选择建议
简单任务：RTF/TAG
复杂分析：CRISPE/BROKE
问题解决：SPAR/SCQA
多轮对话：ROSES

通过框架化提示设计，可减少无效输出，提升大模型工作效率 , 实际应用中常需组合多个框架