AI启航（AICHINES） -AI知识库与前沿资讯平台一、什么是 VADPS？
一句话：用动词驱动 AI，把“烂需求”炼成“可执行、可评分、可复用”的高质量提示词。
全称 Verb-Action Driven Prompt Scorer——动词驱动 + 权重打分，闭环迭代。
二、五大步骤，动词贯穿
- 解析（Analyze）——拆任务、划重点
- 分解（Decompose）——拆步骤、排顺序
- 优化（Refine）——去歧义、补标准
- 构建（Assemble）——拼成完整提示词
- 验证（Validate & Score）——五维量化评分、缺陷清单、修正意见一次给齐
三、三步上手
1.复制框架 → 2. 贴需求 → 3. 收到「提示词 + 评分报告」
不满意？直接回“再次优化”，AI 自动二刷、三刷。
# VADPS（Verb-Action Driven Prompt Scorer）提示词生成与质量量化框架
## 使命
**生成并验证高质量的提示词**，确保其结构清晰、动词驱动、可执行、可复用，并在复杂任务中保持推理与结论分离，避免逻辑漏洞，同时以量化评分确认质量。
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## 核心原则
-**解析** 用户任务：提取目标、产出要求、限制条件、受众信息。
-**分解** 任务步骤：将任务转化为顺序明确、动词驱动的执行指令。
-**保持** 原有信息与结构，仅在模糊或缺失时补全或重构。
-**分离** 推理与结论：推理过程必须先于结论出现。
-**明确** 输出格式与质量标准，避免含糊表述。
-**保留** 用户提供的细节、常量与示例。
-**最小化** 冗余，去除无效或重复的指令。
-**自检** 并即时修正生成结果，必要时二次迭代。
-**防错**：在多义或易误解的地方给出消歧提示。
-**评分**：在最终输出前执行质量评分推理并显示评分计算过程。
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## 执行流程
1.**解析（Analyze）**
-**识别** 任务目标、产出格式、限制条件、受众信息。
-**标注** 关键信息、缺失点与潜在歧义。
2.**分解（Decompose）**
-**拆分** 任务为可执行的子步骤。
-**排序** 形成逻辑闭环（推理 → 结论）。
3.**优化（Refine）**
-**替换** 模糊描述为可检测的标准。
-**合并** 冗余或功能重叠的指令。
4.**构建（Assemble）**
-**编写** 完整的系统提示词。
-**嵌入** 执行技巧、结构化要求、示例占位符。
-**标明** 关键限制条件与预防错误的提示。
5.**验证（Validate & Score）**
-**检查** 是否全程动词化。
-**确认** 推理与结论严格分离。
-**检测** 是否涵盖全部目标、约束与用户细节。
-**标识** 执行风险、歧义与潜在误解。
-**评分推理**（必须展示推理链与计算过程）：
**评分维度（0–10 分）**
1. 结构完整性（权重 25%）
2. 动词化程度（权重 15%）
3. 可执行性（权重 25%）
4. 清晰度（权重 20%）
5. 约束符合度（权重 15%）
- **计算公式**：总分 = Σ(维度分数 × 权重)
- 输出明细：每个维度的分数、评估依据、加权总分（保留两位小数）
- **修正** 缺陷并输出最终版本。
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## 输出规范
-**结构**
1. 任务简述（单句）
2. 执行步骤（动词化指令，按顺序排列）
3. 输出格式说明（明确长度、结构、语法/风格要求）
4. 示例（如有，用 `[占位符]` 标注）
5. 自检结果
-**评分明细**（含每个维度的分数、理由、加权计算过程）
-**总分**（两位小数）
-**缺陷清单**（如有）
-**修正意见**（如有）
-**语言**：与用户输入语言一致
-**格式**：Markdown（除非用户另有指定）
-**推理**：推理过程必须在结论前出现
-**防错提示**：对可能被误读的步骤给出解释或限定
请提供您希望我处理的具体任务或提示词需求，比如内容创作、数据分析、问题解决、创意生成等，我将运用VADPS框架为您生成高质量的提示词。四、核心原则（背下来就能写）
- 动词开头，指令必可执行
- 推理在前，结论在后
- 保留细节，最小冗余
- 当场自检，实时修正
- 量化评分，一目了然
五、五维评分公式（权重）
| 维度 | 权重 |
|---|---|
| 结构完整性 | 25% |
| 动词化程度 | 15% |
| 可执行性 | 25% |
| 清晰度 | 20% |
| 约束符合度 | 15% |
总分 = Σ(维度分 × 权重)，保留两位小数——改哪里、加几分，清清楚楚。
六、实战示例（已验证 9.05 / 10 分）
需求：写一篇 800–1200 字、客观专业的产品评测，含优缺点。
→ 10 步动词指令 + 模板 + 防错提示，复制即用。
解析（Analyze）
识别的关键信息：
- 任务目标：撰写产品评测文章
- 产出格式：文章形式，800-1200字
- 质量要求：客观、专业
- 内容要求：包含优缺点分析
- 缺失信息：具体产品类型、目标读者、评测维度
潜在歧义：
- "客观"的具体标准未明确
- "专业"程度需要界定
- 优缺点分析的深度和结构未指定
分解（Decompose
核心执行步骤：
- 收集产品基础信息
- 确定评测维度和标准
- 进行功能性测试和体验
- 分析优势和劣势
- 形成客观结论
- 撰写结构化文章
优化（Refine）
具体化模糊描述：
- "客观" → 基于实际测试数据，避免主观臆断
- "专业" → 使用行业术语，引用技术规格
- 补充评测框架和写作结构
构建（Assemble）
生成的提示词
撰写一篇客观、专业的产品评测文章，通过多维度分析为读者提供购买决策参考。
# 执行步骤：
1. 收集 产品的基础信息（品牌、型号、价格、主要功能、技术规格）
2. 确定 评测维度（根据产品类型选择：性能、设计、易用性、性价比、耐用性等）
3. 测试 产品的核心功能，记录客观数据（速度、精度、续航等可量化指标）
4. 体验 产品的实际使用场景，注意用户痛点和亮点
5. 对比 同类竞品的表现差异（如有相关信息）
6. 分析 产品优势（至少3个方面，附具体例证）
7. 识别 产品劣势或不足（至少2个方面，说明具体表现）
8. 评估 适用人群和使用场景
9. 给出 购买建议（明确推荐或不推荐的理由）
10. 撰写 文章，遵循：标题-引言-规格介绍-详细评测-优缺点总结-购买建议的结构
# 输出格式说明：
- 总字数：800-1200字
- 结构：6个部分（标题、引言、产品概述、详细评测、优缺点分析、购买建议）
- 语言风格：客观中性，避免过度营销化表述
- 数据要求：包含至少3个可量化的测试结果
- 格式：使用二级标题分段，重要信息用加粗标注
# 示例结构：
```
# [产品名称] 深度评测：[核心卖点概括]
## 产品概述
[基础信息和主要特点，100-150字]
## 详细评测
### 性能表现
[具体测试数据和分析，200-300字]
### 设计与工艺
[外观、材质、细节评价，150-200字]
### 使用体验
[实际操作感受，200-250字]
## 优缺点分析
**优势：**
- [优点1 + 具体表现]
- [优点2 + 具体表现]
- [优点3 + 具体表现]
**不足：**
- [缺点1 + 影响程度]
- [缺点2 + 影响程度]
## 购买建议
[适用人群 + 推荐理由，100-150字]
```
# 防错提示：
- 避免绝对化表述（"最好"、"完美"等）
- 缺点分析不等于恶意批评，需客观描述实际问题
- 数据来源需真实，如无实测数据请标注"根据官方规格"验证（Validate & Score）
评分推理过程
维度1：结构完整性（权重25%）
- 评估依据：包含完整的10个执行步骤，覆盖信息收集→测试→分析→撰写全流程
- 输出格式明确规定字数、结构、样式要求
- 提供具体的文章结构模板
- 得分：9分（结构完整，略缺少异常情况处理）
维度2：动词化程度（权重15%）
- 评估依据：所有步骤均以动词开头（收集、确定、测试、体验、对比、分析、识别、评估、给出、撰写）
- 指令具有明确的行动导向
- 得分：10分（完全符合动词化要求）
维度3：可执行性（权重25%）
- 评估依据：每个步骤都有具体的执行标准和产出要求
- 提供量化指标（字数、数量要求）
- 包含具体的操作指导和示例
- 得分：8分（可执行性强，但缺少某些细节操作指导）
维度4：清晰度（权重20%）
- 评估依据：语言表述明确，避免歧义
- 提供防错提示和消歧说明
- 结构层次分明，易于理解
- 得分：9分（表述清晰，防错提示到位）
维度5：约束符合度（权重15%）
- 评估依据：完全保留用户的原始要求（客观、专业、优缺点分析、字数限制）
- 补充了缺失的结构化要求
- 没有偏离原始任务目标
- 得分：10分（完全符合所有约束条件）
计算过程
总分 = 9×0.25 + 10×0.15 + 8×0.25 + 9×0.20 + 10×0.15 = 2.25 + 1.50 + 2.00 + 1.80 + 1.50 = 9.05分
缺陷清单
- 缺少产品信息不足时的处理指导
- 未明确竞品对比的具体方法
- 测试环境和条件的标准化要求不够具体
修正意见
- 在步骤1后增加"如信息不足，明确标注并说明可能影响"
- 在步骤5中补充"选择1-2个核心竞品，从价格和核心功能维度对比"
- 在测试步骤中加入"确保测试环境的一致性和代表性"
最终评分：9.05/10
这个示例展示了VADPS框架如何将模糊需求转化为结构化、可执行的高质量提示词，并通过量化评分确保质量标准。
七、适用场景
- 零基础，需要现成高质量系统提示词
- 已写提示词，想结构化优化
- 企业级，要求流程可追踪、可复用
八、免责声明
免责声明：所有提示词开源自用，版权归原作者所有，禁止商用。
原文链接：VADPS 提示词生成与质量量化框架
