高 复杂度
TRACE Framework
Task · Request · Action · Context · Example
展示胜于说明。Example字段能比任何文字描述都更精准地告诉AI你想要什么。
- 定义
- TRACE框架（Task · Request · Action · Context · Example）是一种提示词工程结构，将你对AI的请求拆分为5个独立字段。最适合已有理想输出示例的任务。
5个字段
1
Task
你要求AI完成的任务的大致类别或类型。
2
Request
具体而精确的请求——你到底需要什么。
3
Action
AI为满足请求应采取的具体行动。
4
Context
相关背景、限制条件和情境信息。
5
Example
一个展示优质输出效果的具体示例——TRACE中最有力的字段。
真实示例
场景： 按特定格式生成结构化的产品描述
TRACE提示词
Task: 撰写产品描述。Request: 为PromptQuorum撰写一段产品描述。Action: 严格遵循示例中的结构。Context: 面向技术受众的B2B SaaS工具。Example: "Notion——一体化工作空间。写作、规划、协作、井井有条。Notion满足你的一切所需——只需一个工具。"
何时使用TRACE
适用场景
- ✓已有理想输出示例的任务
- ✓少样本（few-shot）提示场景
- ✓复刻特定写作风格或格式
- ✓在能展示结构（schema）时生成结构化数据
不适用场景
- ✗找不到合适示例的任务
- ✗示例会限制创造力的创意任务
- ✗简单的事实性问题（使用APE）
常见问题
TRACE代表什么？
TRACE代表Task（任务）、Request（请求）、Action（行动）、Context（背景）和Example（示例）——一种少样本框架，通过提供示例精确地告诉AI你想要的输出。
为什么Example字段在TRACE中如此强大？
展示胜于说明。一个具体示例能同时传达格式、语气、长度和风格——比任何文字描述都更高效。
TRACE与RISEN有什么区别？
TRACE通过示例引导AI输出，而RISEN依靠明确的顺序步骤。当你能展示优质输出的样子时使用TRACE，需要有序工作流程时使用RISEN。