成 为一项关键的认知技能，提示词工程应运而生，成为连接人类专业智慧与机器 计算能力的核心基础设施。 下面将通过九大思维框架的系统解析（参考①),结合工程审计领域的具体 应用场景和提示词模板，深入阐释提示词工程的理论构建与实践路径。 4.1 APE 模型：精准定位工程审计任务 APE 模型作为一种通用的思维框架，通 “ 过 行动（Action）-目的（Purpose） -期望（Expectation 年城市轨道交通建设项目财务报告 2. 目的（Purpose）：确保项目资金使用的合规性和透明度，识别潜在财务风险 3. 期望（Expectation）：生成详细审计报告，包括资金使用分析、风险评估和改进建议 提示词模板 作为工程审计专家，请你： 1. 行动：详细审核[项目名称]的全部财务文件 2. 目的：评估资金使用的合规性和效率 3. 期望：提供一份包含以下内容的综合报告： - 资金使用轨迹分析 行动（Action）：分析项目成本异常的根本原因 3. 结果（Result）：提供详细的成本异常报告和改进建议 4. 示例（Example）：如发现材料采购环节存在不合理加价，需要详细说明 提示词模板 背景：[项目名称]在执行过程中出现严重成本超支 行动：全面分析项目成本异常的具体原因 请详细调查并报告： 1. 成本异常的具体环节 2. 异常原因的详细分析 3. 定量评估成本超支的财务影响

需求类别 现状指标 目标提升要求 技术实现路径 临床决策支持 辅助诊断准确率 72% ≥90% 多模态数据融合推理 文书自动化 病历生成耗时 18 分 钟/份 5 ≤ 分钟/份 结构化输入+AI 模板生成 资源调度优化 检查预约平均等待 3.2 天 ≤1.5 天 动态优先级算法+资源预测 模型 患者服务响应 在线咨询满意度 82% ≥95% 意图理解引擎+知识图谱构 建 该方案需重 结构化电子病历生成 通过实体识别与关系抽取技术，智能体可自动将非结构化的医患对 话或医生手写记录转化为标准化电子病历。例如，在门诊场景下， 系统能实时解析语音输入并生成包含关键字段的电子病历模板，准 确率可达 92%（测试数据集包含 10 万条三甲医院真实门诊记 录）。典型处理流程如下： 临床决策支持 基于医疗知识图谱的语义理解能力，智能体可完成： - 检查报告关 键指标自动标注（如 测试数据），同时将人工干预需求降低至 5%以下。 关键自动化流程支持能力包括： 1. 智能表单处理 - 自动识别纸质/电子表单中的手写体、盖章区域等非结构化数据 - 支持超过 20 种医疗专用表单模板（如入院评估表、手术同意书 等） - 数据提取误差率<0.3%，显著优于传统 OCR 技术 2. 跨系统数据路由 | 触发条件 | 目标系统 | 数据转换规则示例 | |

.......................................................................................110 11.1 报告模板设计.................................................................................................  行业特征分析：结合行业税负水平，判断企业是否存在逃税或 避税行为。 为了进一步提升分析效率，DeepSeek 还引入了自动化报告生 成功能，能够根据分析结果快速生成稽查报告，并支持自定义模板 和可视化图表。例如，系统可以自动生成以下表格： 风险类型 高风险数量 中风险数量 低风险数量 异常交易 15 20 30 重复报销 8 12 25 发票异常 10 18 22 最后，DeepSeek 高工作效率，减少人为错误，并确保报告的一致性和准确性。通过 集成先进的自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技 术，DeepSeek 能够自动从大量税务数据中提取关键信息，并生成 结构化的稽查报告。首先，系统会根据预设的模板和规则，自动整 理和分析稽查过程中收集的数据。对于常见的税务违规行为，如逃 税、漏税等，DeepSeek 能够自动识别并生成相应的违规分析报 告。此外，系统还支持个性化报告定制，用户可以根据具体需求调

会计规则和准则，用于处理企业的财务交易。基于规则 的 会计引擎需要手动更新规则和准则，但对于遵循特定会计标准的企业来说，这种方式通常比较简单、直接。 基于模板的会计引擎：这种方式使用预定义的会计模板，用于处理不同类型的财务交易。基于模板的会计引擎 可以更灵活地应对各种财务场景，但可能需要更多的维护和更新工作。 基于参数化的会计引擎：这种方式依赖可配置的参数，用于处理企业的财务交易。基于参数化的会计引擎具有 引擎能够正确处理和记录财务交易。 设计会计模板：根据分析结果，为每种财务交易类型设计一个会计模板。每个模板应包括所涉及的会计科 目、分录方向（借贷方）、金额计算方法等信息。 创建会计模板库：将所有会计模板存储在一个统一的会计模板库中。这有助于保持模板的一致性，便于 维 护和更新。 编写会计引擎代码：根据设计的会计模板，编写会计引擎的程序代码。代码应能够根据财务交易的类型， 自动选择相应的会计模板，并生成相应的会计分录。 与其他系统模块（如财务报表、预算管理等）顺利协同工作。 维护和更新：基于模板的会计引擎需要定期进行维护和更新，以适应会计准则和规则的变化。这包括更新 会计模板库、修改模板内容、优化程序代码等。 通过以上步骤，可以实现一个基于模板的会计引擎，以帮助企业正确地处理和记录财务交易。虽然这种 方 式可能需要更多的维护和更新工作，但它可以更灵活地应对各种财务场景，适应不同类型的企业。 实现基于模板的会计引擎需要遵循以下步骤： 分析会

③思维链可视化 指令设计：要求展示推理过程（如“先分解条件再推导”） 应用场景： ⚫ -解数学题时自动展示公式推导步骤 ⚫ -分析商业案例时生成因果逻辑图 2.行业专用模板：拿来即用的生产力工具 3.避坑指南：新手常犯的 5 大错误 1.模糊指令 错误：“帮我写点文案”→AI 无法判断需求 修正：“为 30-40 岁女性设计护肤品广告语，突出‘抗皱+提亮’功效，带 指令模板： “先让 DeepSeekR1 制定《智能手环市场调研方案》，再用 GPT-4 生成问卷文案，最后 用 Claude 整理数据图表” 效率提升：全流程时间缩短 70% ③批判性训练 ⚫ 逆向推演：“假设我的奶茶店三个月后倒闭，请逆向分析失败原因链” ⚫ 跨界迁移：“参考迪士尼排队管理策略，优化咖啡店高峰时段服务流程” 5.官方推荐模板（简化版） 解题思路：拍摄数学题照片→R1 模式自动分步解析，错误点用红框标注 ②职场人：效率提升 300%的办公神器 ③创业者：零成本搭建专业团队 ⚫ 商业计划书：输入“智能家居赛道 BP 模板，包含市场规模、竞品矩阵、融资计划” →生成投资人青睐的文档框架 ⚫ 市场调研：输入“2025 年中国宠物食品消费趋势预测”→自动抓取电商平台数据生 成报告 ⚫ 法律风控：上传合伙协

生成报告：对搜索癿分析结果进行报告生 成，可以保存或进行订阅、推送。 简报观察角度自定义，分析结果实时呈现 自由选择观察角度： 配置观察对象、配置观察领 域、选择观察时间段 内容结果分析：提供多种简报模板，用户可根据 配置癿观察角度自由分析，生成相应癿简报。分 析结果采用图表列表癿展示斱式。 添加对比：分析结果可添加对比，添加其他癿观 察角度即可 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 Discover information 自由定义分析专题，生成专业的可分析报 告 分析模块自定义：与题分析癿各个展示模块都可 由用户从提供癿指标模板库中自由组合定义，从 而生成相应癿与题分析栏目。 内置多种分析模板：平台丌断扩充分析模板及分 析指标，提供给用户更多癿分析选择。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 过邮件癿形式把分析结果发送给用户。 与题分析 用智慧发现信息价值

不再依靠人工的方式观察来判断人与证件的对应，避免身份核实过程中的漏洞产生。 C. 加快验证速度 1 秒即可完成一次验证过程。 D. 不需要模板注册 传统的人脸识别（甚至其他生物识别）都需要预先对用户进行注册模板，才能在识别验证的时候被认知，而基于 二代身份证做的人证合一验证，则直接利用二代身份证内信息和照片作为模板，直接提取特征用于比对。 E. 在自助业务办理过程中自动核查办理人身份 方便第三方集成，凭条。 人脸识别智慧社区管理方案

) 期沉淀的语义平台 .0 的跨越阶段 基于百度搜索长 处于 2.0 一 >3 定轮次内达到图灵测试要求 客服的人工智能 2. 深度学习 深度学习 强化学习 关键词 5%+ 检索 模板 限 0 厂商 技术 产品 交付形式 生态 语音 NLP 用户画像 百度 完整性 ★★ 开放性★★★★ 公有云和私有化 SaaS ， PaaS 丰富的渠道，产品，解 决方案和集成累合作伙 性，泛化能力更强 从一个最小集合开始迭代 FAQ ：基于语义模型的语义泛化能力 传统做法 : 1. 大量添加扩展问 2. 模板： [ 目前 ?][ 额度 ][ 程度词 ?][ 太低 ] FAQ 标注问题 信用卡办理条件 百度资料知识库 —— 满足 80% 图谱使用场景 支持对于全部自定义字段进行分析，满足企业的个性 分 工单优先级设置 工单标签 工单受理人 工单创建人 工单关注人 工单处理时间计 时器 — 键宏功能： —键自动处理工单，减少手动操 作 多种工单模板，规范工单处理流 程与信息记录流程 工单变更历史记录 智能呼叫中心 —— 智慧工单系统 内部备注 ( 客户

web 应用、远程协 议应用、大数据应用、物联网应用”，共 30+ 高 交互蜜罐，基于 kvm&docker 架构，扩展性强。  内置多种场景下的蜜罐模板，可随意组合不同 高交互蜜罐服务成新蜜罐模板。  支持对多台蜜罐主机一键切换蜜罐模板，在攻 防对抗中根据实际情况随意调整诱捕策略。 网络安全预警系统 网络安全预警系统（内网哨兵）采用主被动结合、拟态仿真、诱捕欺骗为原理，幻化出大量虚假仿真主

性能优化全流程，并支持动态反馈机制以适应审计规则的持续更 新。 审计数据的预处理需满足行业特殊性要求。原始数据通过 ETL 管道进行清洗与标准化，关键步骤包括： - 字段对齐：将企业财务 数据字段映射至统一审计标准模板，例如将客户自定义科目 “ （如 其他应收款- ” 关联方 ）映射至 CAS 21 标准科目。 - 异常检 测：基于孤立森林算法自动识别金额异常波动（如单笔交易超过上 季度均值 3σ ）或分录模式异常（如频繁午夜过账）。 式（示例解析配置见下表） 文件类 型 解析引擎 字段映射规则 错误处理机制 CSV Apache Commons 首行自动检测列名 异常记录跳转至人工复核 队列 PDF PDFBox OCR 区域预定义模板匹配 置信度<90%触发告警 扫描件 Tesseract 5.0 关键字定位+表格识别算法 自动重试 3 次失败转人工 2. 流批一体处理架构 采用 Lambda 架构实现实时与离线数据协 同处理： 2000+审计工作底稿上微调，实现： 审计语义分析增强 1. 构建审计领域本体库，包含： - 500+财 务舞弊模式的特征短语 - 3000+ 会计准则条款的语义关系网 - 200+ 典型管理建议书的模板结构 2. 实施上下文敏感的文本分类： - 合同条款风险等级预测（F1=0.89 ） - 管理层声明书的情感倾向分 析（准确率 91.2% ） - 函证回函的异常模式检测（AUC=0