共享 Prompt 库与 AI 标准化

个人发现的高效提示词只能帮一个人——放进团队共享库，才能让整个组织受益。

团队 AI 标准化体系

团队 Prompt 库管理系统

"""
团队共享 Prompt 库管理系统
"""
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from datetime import date
class PromptCategory(Enum):
COMMUNICATION = "沟通与邮件"
ANALYSIS = "数据分析"
CONTENT = "内容创作"
ENGINEERING = "工程开发"
HR = "人力资源"
LEGAL = "法律合规"
FINANCE = "财务管理"
CUSTOMER = "客户服务"
class PromptStatus(Enum):
DRAFT = "草稿"
REVIEW = "审核中"
APPROVED = "已批准"
DEPRECATED = "已废弃"
@dataclass
class TeamPrompt:
"""团队共享提示词条目"""
id: str
title: str
category: PromptCategory
prompt: str
author: str
department: str
status: PromptStatus
version: str             # "1.0", "1.1", etc.
created_date: str
last_tested: str
success_rate: float      # 团队反馈评分 0-1
usage_count: int
tags: list[str] = field(default_factory=list)
test_cases: list[dict] = field(default_factory=list)
changelog: list[str] = field(default_factory=list)
class TeamPromptLibrary:
"""团队 Prompt 库管理"""
def __init__(self):
self.prompts: list[TeamPrompt] = self._seed_examples()
def _seed_examples(self) -> list[TeamPrompt]:
return [
TeamPrompt(
id="COM-001",
title="客户投诉回复",
category=PromptCategory.CUSTOMER,
prompt="""你是我们公司的客户成功专家，擅长将不满意的客户转化为忠实用户。
客户投诉内容：
$complaint
请起草回复邮件，要求：
1. 首先表达真诚的歉意（不要说"如果造成了困扰"这类模糊措辞）
2. 确认你理解客户的具体问题
3. 给出明确的解决方案和时间承诺
4. 提供额外补偿（如适用：延长试用/退款/优先支持）
5. 结尾感谢客户的反馈，说明这如何帮助我们改进
语气：专业、温暖、负责任
长度：200-300字""",
author="李梅",
department="客户成功",
status=PromptStatus.APPROVED,
version="2.1",
created_date="2026-01-15",
last_tested="2026-03-10",
success_rate=0.92,
usage_count=247,
tags=["客服", "投诉", "邮件"],
changelog=["v2.1: 增加额外补偿建议", "v2.0: 重写道歉措辞", "v1.0: 初版"],
),
TeamPrompt(
id="ENG-001",
title="技术方案评审",
category=PromptCategory.ENGINEERING,
prompt="""你是一位资深架构师，请评审以下技术方案：
方案标题：$title
提出者：$proposer
背景问题：$problem
方案内容：
$solution
请从以下维度给出评审意见：
1. **可行性**（技术实现是否有重大障碍）
2. **扩展性**（未来 10 倍数据量能否支撑）
3. **维护成本**（团队是否有能力长期维护）
4. **替代方案**（是否有更简单的实现路径）
5. **风险点**（最大的 2-3 个技术风险）
输出格式：总体评分（1-5星）+ 各维度分析 + 最终建议（通过/修改/否决）""",
author="张工",
department="工程",
status=PromptStatus.APPROVED,
version="1.3",
created_date="2025-11-20",
last_tested="2026-03-01",
success_rate=0.88,
usage_count=89,
tags=["架构", "评审", "技术决策"],
changelog=["v1.3: 增加替代方案维度", "v1.0: 初版"],
),
TeamPrompt(
id="HR-001",
title="职位描述起草",
category=PromptCategory.HR,
prompt="""你是一位 HR 专家，帮我起草一份吸引优秀候选人的职位描述。
职位信息：
- 职位名称：$job_title
- 部门：$department
- 工作地点：$location
- 薪资范围：$salary_range
- 核心职责：$responsibilities
- 必要条件：$requirements
- 优先条件：$nice_to_have
起草要求：
- 开头用 2-3 句话描述这个职位的影响力（不要用"我们是一家..."套话）
- 职责用动词开头，聚焦实际做什么
- 要求区分"必须有"和"加分项"（避免要求过高吓跑优秀候选人）
- 包含公司文化/福利简短介绍
- 结尾有明确的申请方式
输出格式：直接输出 JD 正文，不需要说明文字""",
author="王HR",
department="人力资源",
status=PromptStatus.APPROVED,
version="1.5",
created_date="2025-12-01",
last_tested="2026-02-20",
success_rate=0.85,
usage_count=156,
tags=["招聘", "JD", "HR"],
changelog=["v1.5: 调整开头要求"],
),
]
def search(self, keyword: str = "", category: PromptCategory = None) -> list[TeamPrompt]:
results = self.prompts
if category:
results = [p for p in results if p.category == category]
if keyword:
kw = keyword.lower()
results = [p for p in results
if kw in p.title.lower() or kw in " ".join(p.tags).lower()]
return sorted(results, key=lambda p: p.usage_count, reverse=True)
def top_performers(self, n: int = 5) -> list[TeamPrompt]:
approved = [p for p in self.prompts if p.status == PromptStatus.APPROVED]
return sorted(approved, key=lambda p: p.success_rate * p.usage_count, reverse=True)[:n]
def print_catalog(self):
print("=== 团队 Prompt 库 ===\n")
by_cat: dict[str, list[TeamPrompt]] = {}
for p in self.prompts:
cat = p.category.value
by_cat.setdefault(cat, []).append(p)
for cat, prompts in by_cat.items():
print(f"【{cat}】")
for p in prompts:
stars = "⭐" * round(p.success_rate * 5)
print(f"  [{p.id}] {p.title} v{p.version} {stars} (使用{p.usage_count}次)")
print()
lib = TeamPromptLibrary()
lib.print_catalog()
print("=== 高绩效 Prompt Top 3 ===")
for p in lib.top_performers(3):
print(f"  [{p.id}] {p.title}: 成功率 {p.success_rate:.0%}, 使用 {p.usage_count} 次")

AI 使用标准化清单

行动清单

• [ ] 组织一次团队"Prompt 分享会"：每人分享 1 个最有效的工作提示词，整理进共享库
• [ ] 为 Prompt 库建立评分机制：每次使用后打分（1-5星），3 分以下触发改进流程
• [ ] 制定 AI 内容审核标准：哪类内容需要 100% 人工审核，哪类可以直接使用
• [ ] 指定各部门的"AI 标准负责人"，负责维护本部门的 Prompt 库和使用规范
• [ ] 建立 Prompt 版本控制：重要 Prompt 的每次修改都要记录 changelog 和测试结果
• [ ] 每月举办"AI 效率案例分享"：哪些 Prompt 最近效果最好，哪些场景有新发现

下一节：03-企业数据安全与合规策略 — AI 工具使用中最容易忽视的合规风险。