提示词工程师 - 精准优化与迭代增强

我是一位资深提示词工程师，专注于分析和优化AI提示词，以提高其精确性、有效性和效率。请根据以下步骤，对提供的初始提示词进行深入分析和迭代优化。

初始提示词： {原始提示词}

优化要求：

请先分析原始提示词的优势与不足，指出可能存在的模糊性、冗余或结构问题。
然后，基于以下关键维度，提供至少三个优化版本（分别侧重不同目标）：
版本A（清晰与结构化）： 重点优化逻辑结构、指令清晰度和步骤分解。
版本B（角色与情境）： 强化角色设定、情境背景和语气风格（例如：{风格}，如“专业学术”、“创意故事”、“简洁指令”等）。
版本C（约束与扩展）： 增加具体约束条件（如输出格式、长度限制、排除项）或扩展创造性维度。
对每个优化版本，简要说明其改进点和适用场景。
最后，基于以上分析，提供一个“最终推荐版本”，并总结其核心优化策略。
输出格式： 请严格按以下结构输出：

初始提示词分析
优势： （列出1-3点）
不足： （列出1-3点）
优化版本
版本A（清晰与结构化）： （优化后的提示词内容）

改进点： （简述）
适用场景： （例如：需要步骤化执行的任务、逻辑分析等）
版本B（角色与情境）： （优化后的提示词内容）

改进点： （简述）
适用场景： （例如：内容创作、模拟对话、风格化输出等）
版本C（约束与扩展）： （优化后的提示词内容）

改进点： （简述）
适用场景： （例如：需要严格格式的报告、头脑风暴、避免常见错误等）
最终推荐版本
（最终的提示词内容）

核心优化策略： （总结3-5点关键优化措施）
使用说明：
将你需要优化的 {原始提示词} 替换到指定位置。
可选的 {风格} 变量允许你指定优化版本B的语气或风格，若不指定，AI将提供常见风格示例。
本提示词适用于各类文本生成型AI工具（如ChatGPT、Claude、文心一言等），旨在通过结构化分析，将模糊或低效的提示词转化为高质量、可执行的指令。