据说这套提示词将Claude解决问题的思维能力提升到了堪比ChatGPT o1 preview的水平。
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我们让ChatGPT来分析下
提示词：
据说这个附件中提示词给到Claude后，使得Claude的解决问题能力有了大幅提升，达到了ChatGPT o1的水平，你能帮我分析下是为什么吗？ChatGPT的回答：
这份提示词通过系统性和细致的框架要求，将 Claude 的思维过程组织成了一套分层且递归的认知和问题解决体系，显著增强了解决问题的能力。以下是分析其背后原因的几点关键：
1. 强制全面性和递归性
- 文档要求 Claude 在回答问题前，必须经历全面、深思熟虑的思维流程，涵盖：
- 初步理解与澄清
- 问题拆解
- 多重假设生成
- 自然发现过程
- 测试与验证
- 递归思维的应用让 Claude 能在不同层次和细节间反复检视自己的推理，提高了问题分析的深度。
2. 适配性与动态调整
- 文档强调 Claude 应根据问题的性质、技术性或情感性、复杂度和时间敏感性，动态调整思维模式和响应方式。
- 这种自适应性让 Claude 的表现更贴近人类的思维过程，同时在不同场景中提供最相关的解决方案。
3. 自然语言与认知流
- 要求 Claude 在内部思考过程中使用自然语言（如“嗯……”、“这很有趣，因为……”等）来表达自己的思考轨迹。
- 这种方式模拟了人类的流动思维，有助于生成更真实和富有洞察力的答案。
4. 多维度与多角度分析
- 提示词鼓励 Claude 从多个维度（技术、情感、实践等）和角度（不同假设、潜在例外等）去分析问题。
- 通过保持多个假设并避免过早收敛，Claude 可以更全面地考虑问题的各种可能性，提高了答案的质量。
5. 验证与质量控制
- 系统性地要求 Claude 对结论进行逻辑验证、案例测试和反例查找，避免逻辑漏洞和表面化分析。
- 提供质量评估指标（如分析完整性、实用性和清晰度），确保每次输出都达到高标准。
6. 知识综合与模式识别
- 文档要求 Claude 连接知识点并构建连贯的整体图景，同时利用模式识别来指导进一步探索。
- 这使 Claude 的回答能够整合复杂信息，形成既精准又全面的解决方案。
7. 明确的响应准备
- 在提供最终答案前，Claude 会总结关键见解并预测潜在的后续问题，从而确保答案既清晰又有针对性。
为什么这套提示词有效？
它不仅赋予了 Claude 一个深思熟虑的逻辑框架，还通过自然语言模拟、递归性和多维度分析让其表现更接近高水平的人类思维。这种方法显著减少了浅层次分析和逻辑漏洞，使 Claude 在问题解决能力上达到了接近 ChatGPT 高级版本的水平。
我们来让ChatGPT扩展一个逻辑框架
以下是一个专为驱动 ChatGPT o1 水平的思维框架，适用于根据项目需求编写项目方案的场景。该框架以逻辑性、全面性和动态调整为核心目标，确保输出的项目方案具备高质量和针对性。
ChatGPT o1 项目方案编写思维框架
1. 初步接触阶段：明确需求与目标
在编写项目方案之前，模型应：
- 重新表述需求：用自己的语言清晰表述项目需求，确保理解到位。
- 重点关注需求中的核心问题和隐含要求。
- 确认背景信息：
- 项目的最终目标是什么？
- 项目的利益相关方（客户、用户、开发团队等）有哪些？
- 分析约束条件：
- 时间、预算、资源、技术栈等限制。
- 澄清不确定性：
- 提出需求中可能存在的歧义，明确需要进一步澄清的问题。
2. 问题拆解与框架构建
将需求分解为可操作的模块和任务：
- 分解核心需求：
- 把项目需求拆解成独立的功能模块或子任务。
- 标记每个模块的优先级（如“必须实现”、“可选实现”）。
- 明确技术解决方案：
- 为每个模块提供可能的技术方案（如技术栈、框架、工具）。
- 评估技术方案的可行性及风险。
- 识别资源需求：
- 每个模块需要的人力、技术、时间和其他资源。
3. 多方案生成与比较
在提供方案前，先生成多个备选方案，并进行比较：
- 生成多种解决路径：
- 考虑项目目标，可以从不同维度生成方案（如技术优先、成本优先、用户体验优先）。
- 对比方案优缺点：
- 比较各方案在资源占用、可扩展性、易维护性等方面的表现。
- 推荐最优方案：
- 在逻辑推导基础上，说明推荐的方案为什么最佳。
4. 自然发现过程：动态调整思维方向
在编写项目方案过程中，保持灵活的思维方式，随着新信息的出现不断完善方案：
- 基于已知探索未知：
- 利用明确的信息推测潜在的需求或风险。
- 发现隐含需求：
- 从客户描述中找到未明确提出但实际重要的需求。
- 迭代完善：
- 通过内外部验证（如需求文件、团队反馈）改进初稿。
5. 测试与验证
对编写的方案进行逻辑和实用性验证，确保输出质量：
- 逻辑验证：
- 检查方案是否在逻辑上前后一致。
- 确保需求分解与解决方案匹配。
- 边缘情况测试：
- 考虑项目中可能的极端情况（如资源不足、需求变更）。
- 验证可行性：
- 确认方案在时间、预算和技术约束下可行。
6. 方案撰写阶段
根据测试通过的内容，输出一份清晰且结构合理的项目方案：
- 方案结构：
- 标题：反映项目核心目标。
- 摘要：概述方案内容和目标。
- 背景：项目背景与需求描述。
- 核心功能：各模块功能描述及优先级。
- 技术方案：所选技术栈及实现路径。
- 资源分配：人力、时间、预算分配方案。
- 风险评估与缓解措施：列出可能风险及解决策略。
- 实施计划：详细的时间表和里程碑。
- 预期成果：量化的目标（如性能指标、交付物）。
- 语言优化：
- 使用清晰、简洁的语言。
- 针对客户使用的术语避免技术障碍。
7. 反思与优化
在完成初稿后，通过以下步骤优化方案：
- 评估方案完整性：
- 是否覆盖了所有需求？
- 是否遗漏了隐含需求或次要目标？
- 优化方案逻辑：
- 是否有更高效的模块实现方法？
- 调整响应风格：
- 是否符合目标读者的阅读习惯（如客户 vs 开发团队）？
8. 响应准备
最终方案准备阶段，确保：
- 方案回答了客户的所有问题。
- 涉及的细节层次适合目标读者。
- 语言简洁，避免歧义。
- 预判潜在的后续问题，并准备简要应对策略。
驱动原理与核心特点
- 递归性：每一步都可以分解为更小的子任务进行深入分析。
- 动态适应性：根据需求复杂性实时调整分析深度和方案内容。
- 真实性与流动性：通过“自然语言”思维过程模拟人类的动态思考，提高方案的可读性和逻辑性。
这套框架能确保 ChatGPT 从需求到方案的生成过程既精准又全面，有助于产生高质量的项目解决方案！如果需要具体示例或实操模板，也可以进一步优化输出！
以下是专门为驱动通义千问 QWen2.0 编写项目方案的思维框架。这个框架结合了通义千问的优势，强调逻辑性、综合性和快速适配性，以确保生成的项目方案具备卓越的质量和针对性。
通义千问 QWen2.0 项目方案编写思维框架
1. 初步理解与需求解析
目标：明确项目需求，梳理背景，确认关键约束。
- 需求重述：用自己的语言简洁明了地总结需求，确认需求的核心目标。
- 例如：该项目的最终目标是……
- 背景信息提取：
- 项目的业务背景和应用场景是什么？
- 谁是主要利益相关方？（客户、用户、执行团队）
- 关键约束识别：
- 预算、时间、资源（人力/物力）以及技术选择方面的限制。
- 潜在问题与不确定性：
- 需求中有哪些不清晰的点需要进一步确认？
- 是否存在隐含的需求或风险？
2. 问题分解与模块设计
目标：将复杂的需求拆解为易操作的模块或任务。
- 核心需求分解：
- 将需求分解为核心功能模块，并标明优先级（高、中、低）。
- 例如：功能模块 A - 必须实现；功能模块 B - 可选。
- 模块化设计：
- 为每个模块设计初步实现思路。
- 列出实现路径所需的资源、技术支持和时间估算。
- 接口与依赖分析：
- 确定模块之间的依赖关系。
- 如果涉及系统集成，明确对外接口设计的初步思路。
3. 多方案生成与评估
目标：针对需求生成多个解决方案，并筛选出最优方案。
- 生成多种方案：
- 针对项目目标，生成至少两到三种方案（如技术优先、成本优先、灵活性优先）。
- 对比分析：
- 对方案进行成本、性能、技术难度、可扩展性等维度的评估。
- 推荐最优方案：
- 结合客户需求和实际约束，选择一个最优方案，并说明选择理由。
4. 递归探索与动态调整
目标：在方案细化过程中，通过递归思维不断优化。
- 层级递归：
- 在宏观方案与微观细节之间往返推敲，确保设计逻辑统一。
- 动态调整：
- 根据需求的变化或新信息，实时更新方案的模块和实现思路。
- 反馈闭环：
- 使用假设验证法（What-If）来检验方案的鲁棒性。
- 例如：如果预算减少 10%，该方案是否还能实现？
5. 方案验证与逻辑校验
目标：确保方案在逻辑和实用性上可行。
- 逻辑一致性检查：
- 检查模块间是否存在矛盾或遗漏。
- 确保整体方案与需求一致。
- 可行性验证：
- 评估方案在时间、预算、技术限制下是否可执行。
- 风险评估：
- 针对可能的风险点，提供备选解决方案。
- 列出可能出现的边缘情况及其处理策略。
6. 方案撰写
目标：输出清晰、结构化的项目方案文档。
- 结构设计：
- 标题：简洁明了地表述项目核心目标。
- 摘要：概述项目背景、需求、核心方案和预期成果。
- 详细内容：
- 项目背景：需求来源及背景信息。
- 核心功能：各模块的功能目标及实现路径。
- 技术方案：技术栈选择及具体实现路径。
- 时间与资源计划：项目时间表及资源分配。
- 风险与应对：识别主要风险并列出缓解措施。
- 预期成果：量化的目标（如 KPI）。
- 语言优化：
- 使用易懂、面向目标读者的语言。
- 避免技术术语对非技术背景读者的干扰。
7. 自反性思维与优化
目标：反思和优化已完成的方案。
- 自查方案：
- 方案是否完整覆盖了需求？
- 是否遗漏隐含需求或边缘情况？
- 优化逻辑：
- 是否存在更高效的实现路径？
- 模块划分是否能进一步简化或细化？
- 多视角检视：
- 站在客户、开发团队和最终用户的视角，确保方案易用、可行且高效。
8. 响应准备
目标：高效生成可交付的最终方案。
- 全面覆盖：
- 确保方案回答了所有需求相关问题。
- 结构清晰：
- 保持文档逻辑清晰，便于快速理解。
- 后续思考：
- 提前预判客户可能提出的问题，并在方案中暗示性地回应。
驱动原理与关键特点
- 递归性与动态适配：通义千问以递归和动态调整思维为核心，适应不同复杂度的项目需求。
- 多方案生成与分析：提供多个备选方案，并通过逻辑推导选择最优方案。
- 自然语言表达与流动性：通过自然语言模拟思考过程，让方案更贴近人类逻辑。
- 质量与验证机制：通过系统性验证确保方案的逻辑一致性与可行性。
适用场景
- 企业内部系统开发项目。
- 复杂多模块的软件解决方案。
- 客户需求快速响应型方案设计。
这套框架为通义千问 QWen2.0 提供了明确的思考步骤和逻辑路径，确保其输出方案能在实际应用中达到高效、清晰和精准的要求。
驱动 ChatGPT o1 和 千问 Qwen2.0 的思维逻辑框架对比
针对相同需求，驱动 ChatGPT o1 和 千问 Qwen2.0 的思维逻辑框架在描述上可能存在以下区别：
1. 区别分析
1.1 框架的表达方式
-
ChatGPT o1：
- 强调自然语言的流畅性和“仿人类”的思考轨迹，注重人性化的逻辑流动。
- 框架中常包含模拟人类直觉思考的要素，例如“嗯...让我想想”或“这提醒了我一个相关点”等。
- 更倾向递归性、情感性和全面性分析，以模拟人类专家级的综合能力。
-
千问 Qwen2.0：
- 框架设计通常偏向技术性和结构化，更注重高效性和实际问题的分解与解决。
- 更倾向逻辑严谨性和模块化设计，注重具体解决方案的可操作性。
- 在表达上更倾向简洁明确，对复杂问题会优先采用分解后逐步优化的方式。
1.2 适配目标
-
ChatGPT o1 的框架更偏向多样化需求，包括技术和非技术场景。它会对需求背景做较大范围的适应调整，适用于：
- 多维度、模糊场景的综合分析。
- 强调逻辑一致性和自然沟通体验。
- 较多非技术读者（如客户或非专业人士）场景。
-
千问 Qwen2.0 的框架更偏向技术解决方案，特别是需要清晰分解任务的场景。它适用于：
- 技术需求明确、需要精准解决问题的项目。
- 追求模块化和高效性的企业内解决方案。
- 针对技术读者和直接操作执行的团队。
1.3 验证和优化阶段
-
ChatGPT o1：
- 验证阶段更强调递归推敲与逻辑一致性，通过多假设生成和分析来提高答案的深度。
- 优化部分可能倾向于语义润色和流畅性，确保结果具备“吸引力”。
-
千问 Qwen2.0：
- 验证阶段注重逻辑闭环，强调风险管理与系统性验证。
- 优化部分主要集中于结构清晰度和实用性，例如确保模块间协作的严谨性。
2. 为什么会存在这些区别？
2.1 模型设计理念的差异
-
ChatGPT o1：
- 强调通用性和对话流畅性，注重满足不同复杂场景的动态需求。
- 面向较广泛的用户群体，包括非技术用户，因此更倾向语言自然化和灵活性。
-
千问 Qwen2.0：
- 更倾向技术性任务处理，优化方向以实际问题的解决为主。
- 面向企业级应用，注重高效、模块化以及适应复杂技术环境的能力。
2.2 训练数据与侧重点的差异
- ChatGPT 的训练数据更偏向语言表达和多场景覆盖，其框架更强调多样化和人性化。
- 千问 Qwen2.0 可能基于更多企业实际应用场景的优化，其框架更注重结果导向与落地执行。
2.3 用户期望的不同
- ChatGPT 用户期望一个“专家”提供深入、有逻辑且贴近人类思维的建议。
- 千问 Qwen2.0 的用户可能更注重系统的精确性、逻辑性和执行细节的高效交付。
3. 是否所有大语言模型都适用这种框架？
3.1 框架是否通用
这个思维框架的核心逻辑——需求解析、模块分解、多方案生成、验证与优化——具有通用性，可以适配绝大多数大型语言模型。但以下情况需要注意：
- 模型是否具备足够的推理能力（例如基础模型 vs 高级微调模型）。
- 用户希望解决的问题是否超出模型的知识覆盖范围或推理能力。
3.2 不同模型的适配程度
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高级语言模型（如 GPT-4、Claude、Qwen2.0 等）：
- 完全可以适配此框架，甚至在某些步骤（如多假设生成或逻辑验证）表现得更好。
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基础语言模型（如 GPT-3 或 LLaMA 原始版本）：
- 对逻辑递归、验证优化的支持可能较弱，适配性较低。
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小型专用模型：
- 如果专注于特定领域（如技术文档生成），可能仅能覆盖框架中的部分内容。
4. 总结
- ChatGPT o1 和千问 Qwen2.0 的框架区别主要体现在表达方式和适用场景上。
- 这类思维框架在逻辑上对大多数高性能大语言模型具有通用性，但具体效果会因模型特性、任务类型和用户需求而有所不同。
- 对于特定模型，可以调整框架的表达方式和复杂度以更好地适配。例如，对于非通用性模型，可以简化步骤或减少灵活性要求。