腾讯IMA最新推出的这四类提示词模板，确实大大简化了AI调教的过程。总结、分析、写作、计划，几乎覆盖了日常工作中最常见的场景。更关键的是——你不需要掌握复杂的提示词工程，直接套用即可。

如果你还在为撰写提示词而烦恼，这些经过验证的句式，已经为你扫清了障碍。

总结类提示词：将长文档浓缩为一页精华

比如你面对一份几十页的PDF报告，或刚结束一场两小时的会议纪要，需要快速提取核心结论时，这类提示词最为合适。

第一个方法是“一句话抓主干”。试试直接用这个句式：
“请用300字以内概括这份文档的核心结论和三个关键依据，避免复述原文，采用‘结论→支撑点’的逻辑链输出。”

第二个方法是分层摘要，需要更精细一些。先识别文档类型——技术白皮书、销售复盘、用户调研，不同类型决定提炼的侧重点。然后提取这类文档必备的3个要素，比如白皮书必然包含技术原理、落地瓶颈和适用场景。最后按要素归类，每个要素仅概括一句话，末尾再加一句“该文档对你最实用的价值是什么”。

有一点需要特别注意：必须明确指定文档类型。否则IMA容易按默认的新闻稿逻辑处理，专业细节很容易被遗漏。

分析类提示词：让AI深入理解数据与问题

与市面上那些仅会堆砌数据的AI不同，IMA的分析能力确实有真功夫——它不仅能简单罗列现象，更能帮你理清因果、识别矛盾、定位根本原因。

比如，你有一组数据，直接告诉它你希望扮演的角色和要执行的任务：
“请扮演有5年数据分析经验的业务顾问。针对以下内容：【粘贴原始数据/描述/截图文字】执行三项动作：① 找出其中2个相互冲突的表象（例如‘转化率上升但客单价下降’）② 推断导致冲突的1个深层原因（需说明推理链条）③ 给出1个可立即验证的假设（例如‘检查新上线的弹窗是否拦截了高价值用户跳转’）”

还有一种更直接的方法——对比诊断。将A方案和B方案的执行记录放在一起，直接询问：“A比B多做了哪3个具体动作？B比A早完成的2个节点是什么？两者在某个环节，比如用户触达上，最关键的差异指标是什么？”

这种提问方式，得到的答案往往比人工复盘更加细致。

写作类提示词：生成即用型文案，去除AI痕迹

许多AI生成的内容，一眼就能看出是机器产物。但IMA的写作类提示词，确实能让输出更贴近人类写作风格。关键在于——拒绝模板化表达，每条输出都必须包含真实的业务细节。

例如，你可以这样设定：
“你是一名刚接手XX项目的产品经理，需要给老板写一封邮件说明当前进度卡点。要求：只讲1个最影响交付的关键阻塞（而非罗列全部问题）；附带1个已验证可行的临时方案（而非‘正在协调’）；结尾明确需要老板决策的1件事（如‘请确认是否启用备用供应商’）”

这种角色+场景+硬约束的结构，能让AI的输出从一开始就锁定在真实业务场景中，避免泛泛而谈。

还有一个反向校验法同样实用。先让IMA生成初稿，再追加一条指令：
“将这篇文案中所有‘提升’‘优化’‘加强’等模糊动词，替换为具体动作+对象+结果。例如‘提升用户体验’→‘将注册流程从5步减至2步，预计降低弃购率12%’”

这一招，能轻松去除AI痕迹。

计划类提示词：拆解出可执行、可追踪的任务

最后是计划类。团队中经常出现“推进”“落实”“协同”这类无效动词，看似说了什么，实则等于什么都没说。IMA的提示词在此场景下，能帮你将目标拆解到可执行的颗粒度。

比如你有某个目标需要落地，直接告诉它：
“请将以下目标拆解为下周可执行任务：【粘贴目标，如：上线新会员等级体系】。要求：每项任务包含动作动词（如‘配置’‘测试’‘发送’）+ 宾语（如‘等级权益规则’‘灰度用户群’‘通知模板’）+ 交付物（如‘配置清单截图’‘AB测试报告’‘已签发邮件存档’）；标注每项任务的截止日期（精确到日）和主责人（如‘张三-产品’‘李四-运营’）；对依赖外部资源的任务，注明‘等待XX部门提供XX交付物’”

任务拆解细致了，执行力自然提升。不过，更实用的是后续步骤——风险前置。在任务列表生成后，立即追加：
“标出其中3项最高优先级任务，并说明如果任一项延迟2天，会直接影响哪个下游环节和具体指标（如：影响7月15日大促报名，导致SKU上线数量减少20%）”

这招能提前暴露隐藏在任务背后的连锁风险，避免计划执行到一半才发现问题。