目录
- 一、使用前准备
- 选产品/模型
- 明确需求
- 准备工具/数据
- 二、核心使用模式
- 三、场景化用法
- 写作与总结
- 数据分析
- 编程辅助
- 信息检索
- 无人机场景
- 四、与智能体协作流程
- 协作原则
- 五、任务书驱动
- 任务书核心要素（速记）
- 六、常见问题与技巧
- 高效技巧
- 七、安全与合规使用—
一、使用前准备 {#一使用前准备}
选产品/模型 {#选产品模型}
- 按任务类型选（通用/代码/推理/长文本）。
- 按语言与成本选（中文→国内产品；私有化→开源）。
- 产品示例：
- 通用对话：ChatGPT / 豆包 / DeepSeek / 通义千问。
- 编程：Claude Code / Trae / 通义灵码 / Copilot。
- 智能体执行：Loomy / Operator / AutoGLM。
- 私有化部署：Qwen / DeepSeek 开源模型。
明确需求 {#明确需求}
- 先想清楚"我要让智能体完成什么、交付什么"——这是使用智能体最重要的第一步。
准备工具/数据 {#准备工具数据}
- 需要联网 → 确认搜索能力开启。
- 需要分析文件 → 准备上传文档/表格。
- 需要执行代码 → 确认代码执行环境。
二、核心使用模式
| 模式 | 说明 | 适用 |
|---|---|---|
| 直接问答 | 单轮提问获取答案 | 知识查询、概念解释 |
| 多轮对话 | 连续追问细化 | 讨论、需求梳理 |
| 文档分析 | 上传文档让模型总结/提取 | 报告、合同、日志 |
| 任务驱动 | 给任务书让智能体自主执行 | 复杂任务（重点模式） |
| 工具调用 | 搜索/代码/文件操作 | 需要"做事" |
三、场景化用法
写作与总结
- 输入主题 → 生成大纲 → 细化章节 → 校对润色。
- 上传长文档 → 让模型提炼要点/生成摘要。
数据分析
- 上传表格 → 让模型统计/可视化/找规律。
- 结合代码执行：让模型写代码处理数据。
编程辅助
- 描述需求 → 生成代码 → 让模型解释/优化/调试。
- 用代码专用产品（Claude Code/Copilot）效率更高。
信息检索
- 开启联网搜索 → 让模型调研并汇总（替代手动搜索）。
- 深度研究工具：多来源交叉验证生成报告。
无人机场景
- 排障问答（见大模型与无人机结合）。
- 巡检图片判读。
- 任务书驱动：让智能体按 SOP 分析飞行日志。
四、与智能体协作流程
协作原则
- 智能体产出、人工把关——重要结果必须审核。
- 分步推进：先小任务验证，再放大任务。
- 迭代反馈：不满意就给具体修改意见，不要泛泛说"再改改"。
五、任务书驱动
任务书（Prompt/任务指令）是让智能体高效工作的关键："怎么写任务书"直接决定产出质量。
任务书核心要素（速记）
角色 + 目标 + 背景 + 数据 + 输出格式 + 约束 + 步骤 + 示例| 要素 | 作用 |
|---|---|
| 角色 | 让模型用专业视角回答 |
| 目标 | 明确要完成什么 |
| 背景 | 提供必要上下文 |
| 数据 | 给输入材料 |
| 输出格式 | 规定交付形态 |
| 约束 | 边界/禁止项 |
| 步骤 | 指导执行顺序 |
| 示例 | 给样板参考 |
详细方法与模板见《智能体任务书编写方法与案例》文档。
六、常见问题与技巧
| 问题 | 解决技巧 |
|---|---|
| 回答太泛 | 增加约束：明确长度、格式、重点 |
| 答非所问 | 任务书写清目标与背景 |
| 编造内容 | 要求标注不确定项、给来源 |
| 一次做不完 | 拆分成多个小任务 |
| 结果不满意 | 给具体修改意见迭代 |
高效技巧
- 明确输出格式（表格/列表/JSON/要点）。
- 用示例引导（Few-shot）。
- 复杂任务分步提问。
- 关键信息核实（幻觉风险）。
七、安全与合规使用
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 不传敏感信息 | 密码/密钥/隐私数据勿上传公共产品 |
| 审核输出 | AI 结果需人工把关 |
| 合规边界 | 遵守数据安全与行业规范 |
| 私有化部署 | 敏感场景用开源模型本地部署 |
| 不信"全知" | 重要事实交叉验证 |
