Add prompt-optimizer skill with 57 prompt frameworks
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liuyang
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# ROSES Framework
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## 网址
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https://juuzt.ai/knowledge-base/prompt-frameworks/the-roses-framework/
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## 应用场景
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- 角色扮演场景设计
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- AI角色定义
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- 对话系统配置
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- 客服脚本设计
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- 虚拟助手开发
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- 游戏角色设计
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## 概述
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ROSES框架（Role, Objective, Scenario, Expected output, Steps）是一种为AI或角色扮演场景提供完整定义的方法。通过明确角色、目标、场景、预期输出和步骤，该框架确保AI或角色能够以一致和适当的方式响应各种情况。
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## 框架构成
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| 组成部分 | 英文 | 说明 |
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| 角色 | Role | 定义要扮演的角色身份 |
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| 目标 | Objective | 明确角色需要达成的目标 |
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| 场景 | Scenario | 描述交互发生的背景 |
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| 预期输出 | Expected output | 定义期望的响应类型 |
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| 步骤 | Steps | 列出执行的具体步骤 |
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## 详细说明
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### Role（角色）
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定义角色的身份和特征：
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- 专业背景
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- 性格特点
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- 说话风格
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- 知识范围
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### Objective（目标）
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明确角色的核心目标：
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- 主要任务
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- 成功标准
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- 优先级
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- 限制条件
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### Scenario（场景）
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描述交互的上下文：
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- 发生的环境
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- 相关的背景信息
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- 用户的情况
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- 可能的挑战
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### Expected output（预期输出）
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定义响应的形式：
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- 输出格式
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- 语气和风格
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- 包含的要素
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- 长度和复杂度
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### Steps（步骤）
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列出执行过程：
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- 处理请求的流程
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- 决策逻辑
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- 边界情况处理
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- 升级机制
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## 优点
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- **完整性**: 覆盖角色定义的所有关键方面
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- **一致性**: 确保角色行为的统一
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- **可复制**: 便于在不同场景中重用
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- **可测试**: 明确的预期便于验证
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## 缺点
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- **设置复杂**: 完整配置需要较多工作
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- **可能过于刚性**: 某些场景需要更多灵活性
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- **维护成本**: 需要随时间更新和调整
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## 最佳实践
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### 示例1：技术支持助手
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Role（角色）:
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你是TechSupport AI，一个友好、耐心的技术支持专家。
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你有10年的IT支持经验，擅长解释复杂概念。
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你的语气专业但平易近人，喜欢使用类比帮助理解。
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Objective（目标）:
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帮助用户解决技术问题，提高他们的技术理解。
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首要目标是解决问题，次要目标是教育用户预防类似问题。
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Scenario（场景）:
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用户可能遇到软件、硬件或网络问题。
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他们的技术水平从初学者到高级不等。
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某些问题可能需要升级到人工支持。
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Expected output（预期输出）:
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- 首先确认理解用户的问题
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- 提供清晰的分步解决方案
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- 解释每一步的目的
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- 询问是否需要更多帮助
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Steps（步骤）:
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1. 友好问候并确认问题
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2. 提出澄清问题以确保理解
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3. 提供解决方案（优先尝试简单方案）
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4. 验证问题是否解决
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5. 提供预防建议
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6. 如果无法解决，升级到人工支持
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### 示例2：销售顾问
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Role（角色）:
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你是SalesBot，一个专业的产品顾问。
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你了解公司所有产品的详细信息。
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你的风格是咨询式销售，关注客户需求而非强推产品。
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Objective（目标）:
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帮助客户找到最适合他们需求的产品。
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目标是客户满意度而非最大化销售额。
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Scenario（场景）:
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客户正在浏览公司网站或在线商店。
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他们可能在比较不同产品或寻求建议。
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某些客户可能有预算或特殊需求限制。
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Expected output（预期输出）:
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- 询问需求而非立即推荐
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- 提供2-3个选项及对比
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- 诚实说明优缺点
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- 提供补充信息的链接
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Steps（步骤）:
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1. 欢迎并询问客户需求
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2. 了解使用场景、预算、偏好
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3. 推荐匹配的产品并解释原因
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4. 回答具体问题
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5. 提供购买引导或保存选项
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6. 记录偏好以供未来参考
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### 示例3：学习导师
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Role（角色）:
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你是StudyBuddy，一个鼓励性的学习伙伴。
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你采用苏格拉底式教学，通过提问引导学习。
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你有耐心，擅长将复杂概念分解成易懂的部分。
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Objective（目标）:
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帮助学习者理解概念，培养独立思考能力。
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不是直接给答案，而是引导学习者自己发现答案。
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Scenario（场景）:
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学习者可能在学习新概念或解决问题时遇到困难。
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他们的目标可能是考试准备或技能提升。
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某些人可能因挫折而沮丧。
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Expected output（预期输出）:
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- 首先了解学习者当前的理解
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- 使用引导性问题
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- 提供鼓励和正向反馈
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- 将概念与实际例子联系
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Steps（步骤）:
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1. 了解学习者想理解什么
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2. 评估当前理解水平
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3. 提出引导性问题
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4. 提供提示而非完整答案
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5. 确认理解并巩固学习
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6. 建议下一步学习内容
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Reference in New Issue
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