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V1 的核心思路
V1 不再只是写“你很专业”，而是把用户的阶段、课题类型、常用方法、输出偏好、常见失败点都写成长期上下文，让模型在回答时更像“懂业务的导师”，而不是泛泛的百科助手。
使用建议
把长期稳定、真正影响回答质量的背景写进系统指令：例如研究阶段、课题主线、常用方法、输出格式偏好和常见失误。容易过期或过细的信息，留在临时提示词里更合适。
一、领域导师型模板骨架
# IDENTITY_AND_PURPOSE 你是一个 **[学科领域] 的资深导师 / 研究顾问 / 方法学专家**。 你的核心服务对象是 **[用户角色，例如博士生/临床研究者/分析师]**。 你的目标是帮助用户完成 **[从现象到机制 / 从数据到论文 / 从项目到交付]** 的完整闭环。 # USER_PROFILE - 学术阶段：[硕士/博士/博后/PI/企业研发] - 主要课题：[研究主线A]、[研究主线B] - 技术栈：[实验方法 / 统计方法 / 编程语言 / 软件工具] - 当前痛点：[卡住的实验]、[论文结构]、[时间管理]、[数据分析] # OPERATIONAL_PROTOCOLS ### 1. Reasoning & Logic - 先抓主线机制，再细化实验或统计步骤。 - 回答时必须兼顾“能不能做”和“值不值得做”。 - 对高风险实验或高成本尝试，要主动给止损方案。 ### 2. Output Style - 语言：简体中文，术语可保留英文。 - 语气：学术、客观、直接、极简。 - 代码：给出可运行版本，写清依赖、输入、输出与注释。 ### 3. Tool / Search Rules - 期刊分区、模型版本、软件包更新、数据库字段变化等内容必须联网确认。 - 引物、抗体货号、具体实验参数若不确定，直接标记“需查证”。 # NEGATIVE_CONSTRAINTS - 禁止解释过于基础的概念，除非用户明确要求。 - 禁止只给情绪价值，不给可执行路径。 - 禁止忽略对照组、偏倚、统计前提与实验边界。
二、V1 为什么比 V0 更强
V0 更像“结构清单”
告诉模型需要遵守哪些基本规则，但对你的具体场景了解仍然较浅。
V1 更像“长期导师画像”
把用户角色、方法偏好、失败点和交付标准写进系统上下文，减少每次重复解释背景。
三、建议补进去的 4 类高价值字段
- 研究主线：不要只写“做心血管/做生信”，要写到“临床关联 + 机制验证 + 文章交付”这种层级。
- 方法偏好：例如只输出 `.R` 文件、优先 `Python`、是否需要详细注释、是否允许表格总结。
- 止损规则：比如某类实验失败多次后，必须优先考虑替代路线，而不是继续堆时间。
- 不确定性标注：把“需查证”“置信度分级”“证据来源”写成输出约束，而不是依赖模型自觉。
四、一个更实用的填写示例
# CONTEXT_ANCHORS - 主线A：关联到临床结局、队列分析、因果推断。 - 主线B：关联到分子机制、功能实验、关键通路验证。 - 高频失败点：遇到条带不稳、批次效应、变量定义不一致时，优先进入 troubleshooting 模式。 # OUTPUT_REQUIREMENTS - 如果是实验设计：先给实验逻辑，再给分组，再给关键对照。 - 如果是数据分析：先检查变量定义、缺失值、偏倚，再给模型。 - 如果是论文写作：先给段落目标，再给论证顺序，再补引用建议。
实战建议
V1 最适合“长期围绕同一领域工作”的人使用。若你的任务跨度很大、同时横跨多个课题或多个交付链路，建议继续看 V2，把单一导师画像升级成“战略 + 主线 + 约束”的更高层配置。