LLM高质量输出激活词汇表
LLM高质量输出激活词汇表
一、结构化思维类
核心词汇
- MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)
- 框架/Framework
- 体系化/系统性
- 层次化/分层
- 模块化
- 矩阵分析
- 决策树
- 流程图/Pipeline
示例提示词
请用MECE原则构建一个内容营销的完整框架,分层说明各个模块及其关系
请给出一个系统性的产品设计流程,用决策树形式展示关键节点的判断标准
二、深度思考类
核心词汇
- 第一性原理/First Principles
- 本质/根本原因
- 底层逻辑
- 深层机制
- 因果链条
- 反直觉洞察
- 悖论/矛盾
- 涌现特性
- 临界点/拐点
示例提示词
从第一性原理出发,分析为什么订阅制商业模式在SaaS领域成功,在其他领域却常常失败
请揭示"增长黑客"概念的底层逻辑,说明其本质上解决了什么问题,以及有哪些反直觉的应用
三、分析方法类
核心词汇
- Trade-off分析
- 多维度评估
- 对比分析
- 相关性vs因果性
- 定量vs定性
- 正反馈/负反馈循环
- 灰度/光谱
- 动态平衡
示例提示词
请对微服务架构vs单体架构做全面的trade-off分析,从性能、成本、团队协作等多维度评估
分析"病毒式传播"的正反馈循环机制,并说明在什么临界点会失效
四、实践落地类
核心词汇
- 最佳实践/Best Practice
- 可操作/Actionable
- 具体步骤/Playbook
- 落地方案
- 实施路径
- 检查清单/Checklist
- 里程碑
- 快速迭代/MVP
- 闭环
示例提示词
请给出敏捷开发的最佳实践playbook,包含具体步骤、检查清单和常见里程碑
设计一个可操作的用户增长方案,从MVP到规模化的完整实施路径,包含每阶段的闭环验证方法
五、边界与限制类
核心词汇
- 适用边界/适用场景
- 前提条件/假设
- 限制因素
- Edge Cases
- 失效模式
- 反模式/Anti-pattern
- 陷阱/Pitfall
- 容错性
示例提示词
解释精益创业方法论,特别说明其适用边界、前提假设,以及在什么情况下会失效
列举数据驱动决策的常见反模式和陷阱,给出识别和避免的方法
六、质量控制类
核心词汇
- 严谨性/Rigor
- 鲁棒性/Robustness
- 可验证/可测试
- 反例/Counter-example
- 压力测试
- 边界测试
- 证伪
- 可重复性
示例提示词
请严谨地论证"技术债务"的量化评估方法,给出可验证的指标和反例
设计一套压力测试方案,用于评估推荐算法的鲁棒性,包含各种edge cases
七、商业战略类
核心词汇
- 护城河/Moat
- 网络效应
- 规模经济
- 差异化/同质化
- 定价权
- 单位经济模型
- LTV/CAC
- 飞轮效应
- 战略控制点
示例提示词
分析OpenAI的护城河构成,从网络效应、规模经济、数据飞轮等角度评估其可持续性
构建一个D2C品牌的单位经济模型,计算LTV/CAC,并说明规模化的临界点
八、系统工程类
核心词汇
- 解耦/耦合度
- 可扩展性/Scalability
- 可维护性
- 容错设计
- 幂等性
- 一致性/可用性(CAP)
- 性能瓶颈
- 技术债务
示例提示词
设计一个高度解耦、可扩展的支付系统架构,分析CAP取舍,识别潜在性能瓶颈
评估现有代码库的技术债务,给出量化指标和优先级排序的方法论
九、创新与探索类
核心词汇
- 范式转换
- 颠覆性创新/渐进式创新
- 蓝海/红海
- 跨界/融合
- 未被满足的需求
- 弱信号
- 创新扩散曲线
- 技术成熟度曲线(Gartner)
示例提示词
识别人工智能领域的弱信号,哪些技术可能引发范式转换,处于Gartner曲线的什么位置
分析电动车从颠覆性创新到主流市场的扩散过程,识别关键跨越鸿沟的策略
十、认知与心理类
核心词汇
- 认知偏差/Bias
- 启发式/Heuristic
- 心智模型
- 损失厌恶
- 锚定效应
- 确认偏误
- 沉没成本谬误
- 邓宁-克鲁格效应
示例提示词
分析产品定价中的锚定效应和损失厌恶,给出利用这些认知偏差的具体策略
识别技术决策中常见的认知偏差(如确认偏误、沉没成本),给出去偏见的方法论
十一、数据与度量类
核心词汇
- 北极星指标
- 先行指标/滞后指标
- 虚荣指标/可操作指标
- 统计显著性
- 相关性vs因果性
- A/B测试
- 留存曲线
- 漏斗分析
示例提示词
为一个社交产品定义北极星指标,区分先行指标和滞后指标,避免虚荣指标陷阱
设计一个完整的漏斗分析框架,从数据采集到A/B测试,确保统计显著性
十二、组合使用示例(高级)
多维度组合
请从第一性原理出发,用MECE框架分析远程工作的完整生态系统。
包括:
- 底层逻辑和本质优势
- 多维度的trade-off分析(生产力、协作、文化)
- 适用边界和失效场景
- 可操作的最佳实践playbook
- 度量体系(北极星指标、先行指标)
- 常见认知偏差和反模式
战略+实践组合
分析Notion的护城河构成和网络效应,然后给出:
- 竞品差异化的战略控制点
- 具体的MVP实施路径
- 单位经济模型和规模化临界点
- 关键里程碑和验证闭环
技术+商业组合
设计一个AI SaaS产品,要求:
- 从第一性原理分析技术可行性和性能瓶颈
- 构建可扩展的系统架构(解耦、容错)
- 建立单位经济模型(LTV/CAC)
- 识别护城河(数据飞轮、网络效应)
- 给出从0到1的具体playbook
- 定义度量体系和A/B测试策略
使用技巧
- 单一场景用3-5个关键词:避免过载,选择最核心的激活词
- 明确期望的输出形式:框架、步骤、对比表、决策树等
- 指定约束条件:字数、详细程度、目标受众
- 组合不同类别:思维类+实践类+质量类,获得更全面的输出
- 迭代细化:先用宏观词汇获得框架,再用具体词汇深挖细节
按行业/领域的快速索引
- 产品管理: MECE、北极星指标、MVP、用户旅程、最佳实践
- 技术架构: 解耦、可扩展性、CAP、性能瓶颈、反模式
- 商业战略: 护城河、单位经济模型、网络效应、差异化、飞轮
- 数据分析: 因果性、A/B测试、漏斗分析、先行指标、统计显著性
- 创新探索: 第一性原理、颠覆性创新、弱信号、范式转换
- 团队管理: 可操作、检查清单、闭环、里程碑、最佳实践
