LLM 提示词模板
用于大模型书签分类的提示词模板集合。
使用方法
方式一：命令行工具
bash
# 生成批量分类提示词
python src/export_llm_prompt.py output/report_xxx.md
# 生成审查提示词
python src/export_llm_prompt.py output/report_xxx.md -m review
# 生成导出 HTML 提示词
python src/export_llm_prompt.py output/report_xxx.md -m export
# 保存到文件
python src/export_llm_prompt.py output/report_xxx.md -o prompt.txt1
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方式二：直接复制模板
模板 1：批量分类（推荐）
适用于：处理未分类或低置信度的书签
markdown
# 书签智能分类任务
## 角色
你是一位专业的信息架构师，擅长对网络资源进行精准分类。
## 分类体系
### 主分类
- **工作台**: 公司内部系统、项目管理、内部工具
- **人工智能**: AI模型平台、机器学习、AI编程工具、大模型应用
- **编程**: 代码仓库、编程语言、Web开发、DevOps运维
- **生物**: 生物信息学、基因组学、单细胞分析
- **学习**: 技术文档、教程、课程、书籍
- **社区**: 技术社区、论坛、问答
- **资讯**: 新闻、博客、周刊
- **娱乐**: 影音、游戏、音乐
- **工具**: 在线工具、软件、效率工具
- **其他**: 无法归类的内容
## 待分类书签
[在此粘贴书签列表，格式：标题 | URL]
## 输出要求
以 JSON 数组格式输出：
```json
[
{
"title": "书签标题",
"category": "主分类/子分类",
"confidence": 0.95,
"reason": "分类理由"
}
]1
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分类规则
域名优先:
- github.com/gitlab.com → 编程/代码仓库
- huggingface.co → 人工智能/模型平台
- 公司内部域名 → 工作台
关键词识别:
- LLM/GPT/Claude/AI → 人工智能
- Docker/K8s/DevOps → 编程/DevOps运维
- 基因/测序/生信 → 生物
内容类型:
- 文档/教程 → 学习/技术文档
- 论坛/社区 → 社区
- 工具/服务 → 工具
请开始分类：
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## 模板 2：分类审查
适用于：检查已分类书签的准确性
```markdown
# 书签分类审查任务
## 任务说明
请审查以下已分类的书签，检查分类是否准确。
## 当前分类结果
[在此粘贴按分类组织的书签列表]
## 审查要点
1. **准确性**: 书签是否放在了正确的分类下？
2. **一致性**: 相似的书签是否在同一分类？
3. **粒度**: 分类是否过于笼统或过于细碎？
## 输出格式
```json
{
"corrections": [
{
"title": "书签标题",
"current": "当前分类",
"suggested": "建议分类",
"reason": "修改理由"
}
],
"merge_suggestions": [
{
"from": ["分类A", "分类B"],
"to": "合并后分类",
"reason": "合并理由"
}
],
"overall_feedback": "整体评价和建议"
}1
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请开始审查：
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## 模板 3：智能整理
适用于：对书签进行深度整理和优化
```markdown
# 书签智能整理任务
## 任务说明
请帮我整理以下书签，进行去重、分类优化、并生成整洁的书签结构。
## 原始书签
[在此粘贴所有书签]
## 整理要求
1. **去重**: 移除重复或高度相似的书签
2. **分类**: 按主题进行合理分类
3. **命名**: 优化书签标题，使其更清晰
4. **排序**: 同类书签按重要性/使用频率排序
## 输出格式
按分类输出整理后的书签：
```markdown
## 分类名称
- [书签标题](URL)
- [书签标题](URL)
## 另一个分类
- [书签标题](URL)1
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额外输出
- 删除的重复书签列表
- 分类统计
- 整理建议
请开始整理：
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## 提示词优化技巧
### 1. 提供上下文
告诉大模型你的使用场景：1
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我是一名生物信息工程师，主要关注基因组学和AI应用...
### 2. 给出示例
提供几个分类示例帮助大模型理解：1
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示例：
- "BWA-MEM2 GitHub" → 生物/生物信息
- "ChatGPT" → 人工智能/模型平台
- "Docker Hub" → 编程/DevOps运维
### 3. 指定输出格式
明确要求 JSON 或 Markdown 格式，便于后续处理。
### 4. 分批处理
书签太多时分批处理，每批 50-100 个效果最佳。
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## 常见问题
### Q: 大模型分类不准确怎么办？
A: 尝试提供更多上下文和示例，或者使用更强的模型（如 GPT-4、Claude 3）。
### Q: 如何处理大量书签？
A: 使用命令行工具分批生成提示词，每批 50-100 个。
### Q: 分类结果如何导入回系统？
A: 可以将 JSON 结果保存，后续开发导入功能。1
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