ChatGPT指令大全提供数百个精炼过的指令语句 (提示词)，让你充分发挥 ChatGPT 的强大功能

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一、核心功能模块分类

1. 求职与面试

• 简历优化
  • 专业反馈：按面试官视角分析简历并提出改进建议
  • 量化数据：为经历添加具体数字（如提升效率30%）
  • 精简表达：压缩内容并保留关键成就
  • 客制化：根据目标公司文化调整表述
• 求职辅助
  • 求职信撰写：整合用户提供信息生成专业信件（繁体中文）
  • 自我介绍：基于优势和企业文化定制3分钟自述
  • 面试题库：生成特定职位高频问题清单
  • STAR原则应答：结构化回答行为面试问题
  • 感谢信：撰写非正式但专业的面试后跟进邮件

2. 内容创作与报告

• 主题开发
  • 选题切入：生成说服性文章主题（如社交媒体对青少年的影响）
  • 大纲架构：设计前言-主段落-结论的完整框架
  • 草稿撰写：包含可扩展要点的初稿
• 专业报告
  • 研究报告：整合最新数据与专家观点（如自动驾驶技术）
  • 辩证分析：针对论述提出反驳论点并佐证
  • 资源整合：提供学术数据库的可靠研究来源

3. 编程与技术

• 开发支持
  • 代码生成：用指定语言编写功能函数（如JavaScript数组转换）
  • 代码解读：解释复杂程序逻辑
  • 重构优化：提升代码可维护性并说明原因
• 测试调试
  • Bug修复：定位测试失败原因并提供修正方案
  • 测试案例：设计包含极端情况的测试集
  • 正则表达式：按需求生成匹配规则

4. 学习与知识管理

• 知识教学
  • 概念解析：深度说明原理（如量子力学重点）
  • 多维度教学：结合实例讲解理论（如一元二次方程式）
  • 测验生成：教完知识点后自动出题
• 英语学习
  • 单词表：词性/解释/例句表格化输出
  • 对话练习：定制主题英语对话（如机器学习话题）
  • 写作校阅：修正语法并详解修改原因

5. 工作效率工具

• 文书处理
  • Email撰写：按职业角色回覆专业邮件
  • LinkedIn优化：结构化生成个人档案（含行动呼吁）
  • 离职信模板：整合离职原因与交接承诺
• 生产力提升
  • 深度工作建议：针对领域提供专注方案（如社群写作）
  • 会议邀约：专业措辞的Coffee Chat邀约信

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二、进阶应用场景

1. 行销与销售

• 行销策略
  • 全案规划：受众分析/渠道/预算/指标设计
  • 社群活动：创意贴文与付费广告整合方案
  • SEO优化：关键词清单与Meta描述撰写
• 销售工具
  • 演说脚本：突出产品优势并解决客户疑虑
  • 客户清单：按公司/职位/需求筛选潜在客户
  • 培训计划：涵盖产品知识与销售技巧

2. 产品与人力资源

• 产品管理
  • 路线图：分季度规划功能开发时程
  • 竞品分析：对比功能/定价/市场策略
  • 用户访谈：设计开放式问题挖掘痛点
• HR流程
  • 招聘文案：职位描述/LinkedIn贴文/录取通知
  • 敏感沟通：裁员信的同情心与法律合规性

3. 生活与创意

• 日常工具
  • 旅游计划：交通/景点/时间精细化安排
  • 食谱生成：根据现有食材推荐菜谱
  • 活动策划：任务清单与截止日期管理
• 创意创作
  • 风格化歌词：模仿特定创作者（如方文山中国风）
  • 故事/Rap：定制主题短篇内容

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三、指令设计特点

1. 结构化输入
   • 使用占位符（如[公司]、[职位]）引导用户提供关键信息
   • 明确输出格式要求（如列点/表格/STAR原则）
2. 场景精细化
   • 同一功能多维度覆盖（如简历修改分量化/精简/客制化）
   • 结合专业方法论（如行为面试STAR原则、SEO关键词分析）
3. 角色扮演机制
   • 切换身份视角（如面试官/产品经理/英语教师）提升回答专业性

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四、典型使用流程

1. 选择场景：确定需求所属模块（如求职/编程）
2. 填充参数：替换指令中的占位符（如公司名、职位要求）
3. 生成输出：获取定制化结果（如修改后简历/代码函数）
4. 迭代优化：根据结果调整参数二次生成

示例：
输入指令：“用STAR原则回答面试问题 [经历：主导项目提升用户留存率15%]”
输出：结构化的情境描述、行动步骤、量化结果

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总结

该指令库通过模块化设计与场景深度适配，覆盖从求职面试到技术开发的50+高频需求，核心价值在于：
✅ 降低重复性工作负担（如简历修改/邮件撰写）
✅ 提供专业框架（如竞品分析/产品路线图）
✅ 实现零代码自动化（程序生成/测试案例设计）

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