解释后测验
以合适难度教授概念并检查理解。
先明确任务契约，再追求巧妙提示
有效指令应让任务、边界和成功标准可观察。模型选择应建立在这层基础之上。
- 01
界定任务
陈述一个具体目标，只提供会影响行动的必要背景。
- 02
设定边界
明确约束、期望格式，以及好答案必须满足的标准。
- 03
检查结果
要求列明假设、证据、不确定性，以及你能实际核验的检查项。
指令配置器
配置器在本页面内运行。Aura 不会发送或保存你在字段中输入的文字。与任何服务分享前，请先审阅生成的指令。
生成的指令
左侧字段可继续编辑，预览会即时更新。
描述目标即可生成指令。
Aura 在浏览器内处理这些字段，不发送或保存其内容。网站整体的隐私控制仍然适用。
12 · 载入模板
十二个免费起点
载入模板，替换方括号中的内容，并按真实风险调整检查项。所有模板均可编辑且不依赖特定供应商。
基于来源的综合
整合给定来源，同时保留分歧。
比较文档
梳理相同点、差异及后果。
决策矩阵
按明确优先级比较有限选项。
项目计划
把成果转成依赖关系和可验证里程碑。
重视证据的改写
保留原意并检查主张。
诊断故障
先区分原因，再提出修复。
主张–证据审计
检查结论是否得到证据支持。
可复现的数据分析
在解释数据前定义指标和检查。
从会议到行动
提取决策、负责人和未决事项。
有边界的创意方案
探索不同方向，而非无休止发散。
自适应学习计划
建立可衡量的练习和反馈循环。
依靠方法，而非魔法词
这些方法用于组织工作和评估，并不保证事实正确。质量仍取决于背景、来源、模型能力和你的审查。
直接且具体
清楚的目标、相关背景和明确的输出约束，是最通用的起点。
文字更多不一定更好。删除不会改变答案的背景。
拆分后组合
把复杂任务拆成边界清楚的交付物，组合前检查它们的接口。
Chain of Thought（CoT，思维链）通常指详细的推理记录。Aura 要求可验证的子任务或简短理由，而不是转录模型的私有推理。
证据与核验
要求列出主张、来源、假设、不确定性和明确检查，而不是只给出权威语气。
引用可能错误或虚构。重要来源应打开并独立核验。
有边界的 Kaizen 循环
一次改进一个可衡量差距，与前一版比较，并在既定阈值停止。
没有指标和停止规则，反复改写可能只增加成本而不提高质量。
有边界的备选探索
生成少量不同方案，按量表评分并保留最佳路径。这是把树搜索思路应用到实际流程。
Tree of Thoughts 是在特定场景研究的编排方法，不是能让所有模型变好的万能短语。
请审慎使用
- 不要把秘密、个人数据或机密文档粘贴到第三方助手中。
- 流畅的输出只是建议，不是证据。核验重要事实、计算和引用。
- 要求列明假设、证据、标准和简短检查，而不是详细转录私有推理。
- 限定探索范围：少量选项、比较规则和停止条件。
对于医疗、法律、金融、安全等高影响决策，请使用合格专业人士的审查和最新权威来源。生成的指令不会转移责任。
官方指南与一手研究
Aura 的建议链接到公开来源。供应商指南会随模型变化；精度重要时，请查阅最新文档。