超推指令
LLM 提示鏈設計指令
一句話結論為 AI 應用設計有效的多步驟 Prompt Chain 架構。
指令介紹
直接問 LLM 複雜問題往往得到不穩定的答案，Prompt Chain 才是讓 AI 穩定輸出的關鍵。這組指令會依你的 AI 應用目標，設計多步驟的提示鏈架構，包含每個節點的角色設定、輸入輸出規格、錯誤處理與結果驗證機制，讓你的 AI 應用輸出品質大幅提升。
適用情境
AI 寫作流水線自動化內容生成LLM 應用 POC多步驟 AI Agent 設計
懶人貼上・複製就能用
已填好範例複製就能直接用
▸ 想換成你自己的內容？點開填一填選填
AI 指令庫編輯的話
編輯實測指令涵蓋「架構加 Prompt 範本加 JSON 規格加錯誤處理加監控」，LLM 應用工程化不靠運氣。 這組「LLM 提示鏈設計指令」是 Prompts 編輯團隊實測整理的程式 AI 指令（Prompt），適合用 Claude、ChatGPT 執行。複製上方指令範本即可使用，免費、免註冊。
模型實測對照
設計四節點鏈：1 研究節點（搜尋關鍵事實與競品文章）→ 2 大綱節點（產出 SEO 優化標題與段落結構）→ 3 撰寫節點（依大綱產出正文）→ 4 審稿節點（事實查核、E-E-A-T 評分、字數驗證）。每節點附 System Prompt 範本與 JSON 輸出規格，錯誤處理：審稿不通過自動回 3 號節點重寫，最多3次。
實測（Claude）：四節點加 Prompt 範本加 JSON 規格加錯誤回退，AI 應用最穩健。
設計多步驟 Prompt Chain 含節點說明與輸入輸出規格。
實測（ChatGPT）：快速產出可用架構，適合快速 POC。
為這個指令評分
常見問題
LangChain 或 LlamaIndex 適用嗎？
可在模型欄填入框架名稱，輸出會對應框架的 Chain 結構寫法。
需要 RAG 怎麼加？
在目標欄補充「需查詢內部知識庫」，架構會加入向量檢索節點。
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