Agent 工具权限与注入防护
梳理 agent 能读什么、能写什么以及外部内容从哪进来,输出最小权限方案和提示注入的拦截点。
AI WORKBENCH / PROMPTS
写文章、改代码、整理会议记录,先选任务,再选模型。 打开模板后,把示例替换成自己的材料,就可以复制使用。
编辑整理 / 可复用模板
梳理 agent 能读什么、能写什么以及外部内容从哪进来,输出最小权限方案和提示注入的拦截点。
设计每轮更新的状态卡,把目标、已完成动作、外部副作用和未决问题写在上下文之外,避免压缩后失忆。
按可核对的清单删掉 AI 稿里的套话、模板过渡和空泛结论,把内容改回具体、有信息量的人话表达。
把 AI 助手的真实回答截图和站点结构整理成引用可见度诊断,找出品牌没被引用的原因并给出修复清单。
在 AI 摘要吃掉点击、来源标识大量丢失的情况下,把可观测数据和推断数据分开,重建一份站得住的流量归因说明。
在发布前逐项核对生成素材的标识、授权和真实性,把必须下架、需要修改和可以发布的分开列出。
把招标文件的技术和商务条款逐条拆开,生成带具体参数的应答与偏离说明,并标出可能废标的漏项。
把监测到的负面信息按影响面分级,为每一级确定谁来回应、回应什么、什么不能说,避免过度反应或漏判。
从目录结构和运行方式出发排出阅读顺序,先跑通再沿真实链路读代码,尽快做出第一个安全改动。
把一句话需求补成 AI 编码工具能直接执行的任务说明,写清改动范围、禁止触碰的文件和验收命令。
把交易记录和沟通截图整理成客观的投诉陈述、明确诉求和编号证据清单,并理清下一步的升级路径。
把待签合同拆成关键条款逐条自查,标出对自己不利或含义模糊的地方,整理成签字前要问对方的问题清单。
把安装、构建和启动阶段的报错按层级拆开,先核对版本和依赖再动配置,避免越修越乱。
把零散的身体不适记录整理成条理清晰的症状陈述和给医生的提问清单,用于提高问诊效率而不做任何自我诊断。
把平台规则、货品结构和库存约束整理成分波段的大促排期,明确每个波段的主推品、价格口径和兜底方案。
把偶发失败的用例按重跑证据分类,判断是真缺陷还是环境抖动,给出隔离范围与修复顺序。
逐条读懂变更计划里的新增、修改和重建动作,标出不可逆项与影响范围,给出执行与回滚顺序。
把一套跑通的提示词迁到另一个图像模型,拆掉平台专属参数,补上目标模型更看重的描述维度。
用首帧和尾帧锁住画面与主体,把提示词留给运动和运镜,并给出时长、幅度和重抽的判断标准。
把岗位要求转成可打分的评估维度和行为追问题目,让不同面试官按同一标准记录证据并给分。
把录音转写的口语材料整理成可读的对谈或口述文章,删冗余不改原意,编辑补入的信息单独标注。
用公开可查的互动数据核算达人报价是否合理,识别刷量特征,并给出分档结算与小额测投的建议。
把商品卖点和价格机制写成分段的直播脚本,同时把高风险的逼单和功效表述换成有依据的安全说法。
从真实用量拆出成本和延迟的大头,给出缓存、分级路由与上下文精简方案,并配上质量不下降的验证。
把真实用例和线上失败样本整理成可复跑的评测集,定义评分口径和回归阈值,让提示词与模型改动有据可比。
用对照实验检查评委模型的位置、长度和同源偏好,再与人工标注对齐,判断这套评分能否用作上线门禁。
在不删内容的前提下重排指令、资料和历史的位置,并设计结尾复述,降低中间信息被忽略的概率。
按广告法和平台规则检查文案里的绝对化用语、功效承诺和收益保证,给出保留卖点的合规替换写法。
把一项内部能力整理成模型能正确调用的工具规格,明确命名、参数、返回结构和破坏性操作标注。
把两份数字不一致的报表拆到同一层级逐级比对,定位差异出在定义、口径还是取数链路,并产出差异归因表。