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AI编排流程提示词

一、提示词库说明​

本页是 jeecg-aiflow Skill 的实战提示词示例库，覆盖 LLM 对话、知识库问答、分类器路由、条件分支、脚本执行、循环遍历、多路并行聚合等 AI 编排流程的典型使用场景。

用途：

  • 学习参考：第一次使用 Skill 时，照抄示例可快速理解"自然语言 → AI 编排流程"的描述方式
  • 回归测试：升级 Skill 或后端版本后，按这些 prompt 跑一遍即可覆盖 AI 编排流程的大部分功能点
  • 二次开发：开发自己的智能体或扩展 Skill 时，可作为基准用例集

使用方式： 在 Claude Code 中复制对应小节的提示词，依次粘贴执行即可。

AI 工作流功能文档详见 AI工作流。

二、简单流程​

本节为入门级提示词，适合快速上手 AI 编排流程的基本用法——LLM 对话、知识库问答等单链路场景，每条提示词通常只涉及 2～3 个节点。

1. 模拟对话流程​

为我创建一个模拟对话的AI流程，让AI模拟李白和我对话，需要开启流式输出

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2. 知识库问答流程​

创建一个知识库问答AI流程，用户提问后先检索知识库，再用大模型基于检索结果回答

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三、中等复杂的流程​

本节为进阶提示词，涉及分类器路由、条件分支等多路径场景，流程通常包含 4～6 个节点，适合理解 AI 编排中的分支与路由机制。

1. 智能客服分流​

做一个智能客服分流AI流程：用户提问后先用分类器判断是'技术问题'还是'商务问题'还是'其他'，技术问题走技术知识库+大模型回答，商务问题直接回复'请联系销售团队'，其他走通用大模型回答

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2. 智能翻译流程​

创建一个翻译AI流程：先判断用户输入是否为空，如果为空直接结束并提示'请输入内容'；如果不为空，用分类器判断是中文还是其他语言，中文翻译成英文，其他语言翻译成中文，最后输出翻译结果

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四、较为复杂的流程​

本节为高级提示词，涉及脚本执行、循环遍历、多路并行 + 变量聚合等进阶能力，流程节点较多、拓扑结构更复杂，适合验证 AI 编排的完整能力边界。

1. 批量数据处理​

做一个批量数据处理AI流程：先用脚本生成一个包含 5 个待处理项的数组，然后循环遍历数组，每一轮用大模型对当前项生成摘要，用脚本把摘要拼接到循环变量中，循环结束后输出完整的摘要汇总

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2. 多源信息聚合​

创建一个多源信息聚合AI流程：用户提问后，同时走三条路径——知识库检索、Brave 联网搜索、大模型直接回答，三条路径的结果通过变量聚合节点合并，再传给一个总结大模型做综合回答，总结时开启流式输出

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