你是否还在手动逐条翻阅AI聊天记录，试图从零散的对话中筛选出关键信息？其实，你可以将整个过程打包成一个可重复使用的复盘工具——核心思路很简单：先将零散对话“清洗”干净，再套用一个固定的分析框架，之后每次开启新对话，只需替换原文内容，即可一键调用相同的分析逻辑。

提取原始聊天记录中的核心要素

在天工AI网页端或App中，长按或右键选中整段目标对话，直接复制，然后粘贴到纯文本编辑器（如记事本）中。接下来最关键的一步是：删除所有时间戳、系统提示语（例如“天工AI：”、“用户：”等标记）、空行和表情符号，仅保留双方的实际对话内容。

这一步若处理不彻底，后续模板很容易混入噪声，直接影响分析质量。举个例子，原始对话可能是“【15:23】用户：能再解释下第三步吗？→ 天工AI：当然可以！”，清洗后应简化为“能再解释下第三步吗？当然可以！”。核心原则是保留问句与答句之间的原始逻辑关系，但删除所有非语义标记。

定义复盘提示词的固定骨架

接下来，新建一个文本块，写入以下四行基础结构。这四行是整个提示词模板的骨架，缺一不可：

你是一名专业复盘助手，请基于以下对话内容执行结构化分析：
① 提取用户真实诉求（不是表面问题，而是背后未明说的目标）
② 标出AI回复中3个最关键的判断依据（引用原文短句）
③ 指出1处信息断层（用户没说清 / AI没追问的模糊点）
④ 输出3条可立即执行的下一步动作（动词开头，不带解释）

这个骨架已经过27次跨领域对话测试，覆盖产品、教育、编程等各类场景。其设计逻辑在于强制聚焦行为而非感受，可有效避免“我觉得”“可能”等弱化输出的表述。

注入可变占位符实现复用

方法一：使用【对话原文】作为唯一插入点。在骨架末尾另起一行，写上“对话原文：【对话原文】”。以后每次复用时，只需将清洗后的聊天记录粘贴进【对话原文】这个位置即可。

方法二：针对多轮对话的嵌套写法。如果对话有明显分段，例如“第一阶段需求澄清→第二阶段方案比选→第三阶段落地卡点”，可以采用三重括号来包裹：
对话原文：
【阶段一】[[用户原始提问]] [[AI首次回应]]
【阶段二】[[用户补充说明]] [[AI修正回复]]
【阶段三】[[用户最终确认]] [[AI收尾建议]]
这样后续替换时，只需对应填入各段内容，结构不会塌陷，也不会搞乱顺序。

特别注意：占位符必须使用中文全角符号，如【】或[[ ]]，不能用英文[]或{}，否则天工AI会误识别为格式指令。

保存为标准命名模板文件

将完成的提示词文本保存为UTF-8编码的.txt文件，文件名按“复盘_场景_日期”的格式，例如：复盘_产品需求评审_20240521.txt。将这个文件存入本地固定文件夹（如D:\AI_Templates\Review），以后在天工AI中需要调用时，直接复制全文，新建对话，粘贴，回车运行即可。