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Switch to English免费中文思维链 CoT 提示词生成器：任务、条件、分步推理、输出格式。浏览器本地运行。
中文思维链 CoT 提示词生成器
用一个简单的表单，拼出干净、结构化的中文思维链（CoT）提示词——任务、背景、思考步骤要求、输出格式与约束一应俱全，让模型先逐步推理、再给出答案，随后直接复制到 DeepSeek、通义千问、豆包或 Kimi 中使用。全部在你的浏览器本地拼接，不向服务器发送任何内容，也不会调用任何模型。
提示：本工具只负责拼接文本。请自行把结果复制到 DeepSeek / 通义千问 / 豆包 / Kimi 等模型中——不会调用任何模型，也不会向任何地方发送内容。DeepSeek-R1 等原生推理模型自带思维链，对它们可省略「请逐步推理」一类指令。
本中文思维链提示词生成器的工作原理
先写清任务 / 问题
在第一格填入要让模型解决的具体任务或问题，例如「判断这道应用题的答案是否正确」或「拆解这段需求并给出实现方案」。这一行是整段思维链提示词的核心，要做的事情越具体，模型的逐步推理就越对题。
补足背景与已知条件
填写相关背景、已知数据、定义或约定。思维链推理依赖事实：把模型需要的条件一次给齐，它就能少臆测、多依据，按你给的前提一步步往下推，而不是凭空假设。
设定思考步骤与输出格式
指定思考方式（分步推理、先列出假设、逐步验证每一步），再固定输出格式——通常是「先写出推理过程，再给出最终答案」。这一组要求正是让模型展开思维链、而非直接抛结论的关键。
复制到 DeepSeek / 通义千问
点击「复制」，把拼好的思维链提示词粘贴到 DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi 等模型即可。提示：DeepSeek-R1 等原生推理模型自带思维链，可省略「请逐步推理」一类指令。全部在浏览器本地拼接，不发送任何内容。
本中文思维链提示词生成器的工作原理
为什么「先推理后答案」会让提示词更可靠
当你向大模型提出需要多步才能解决的问题——一道应用题、一道逻辑题、一个有依赖关系的方案、一段需要调试的代码——最有效的一招，就是让它先一步步推理、再给答案。这正是思维链（Chain-of-Thought，CoT）提示：不要只索取结论，而是请模型把过程摆出来——已知条件、假设、每一步推断，最后才给出结论。本工具替你保留这套结构：把字段填好，它会拼出清晰的提示词——写明任务、补足背景、设定思考步骤、固定「先推理后答案」的格式，并列出约束，每一节都以 Markdown 式小标题开头，便于模型一眼读懂。
思维链有效并非玄学。模型若在最初几个 token 就锁定答案，便没有回旋余地；而先写推理，等于在锁定结论前给了自己更多计算与上下文，且每写一步都会约束下一步。在多步算术、逻辑和规划任务上，这能稳定地提升正确率。它还让答案可审计：当推理链清晰可读，你就能看出究竟哪一步出错，进而修正对应字段，而不是反复重掷一个黑盒。诀窍是把任务写具体、把思考要求写明确——「先列出已知条件，再逐步验证」远胜于一句含糊的「认真想想」。
「先给答案、再补推理，只是在为一个猜测找理由。让模型先推理，同一个模型往往就能答对。」
思考步骤与输出格式，把「猜测」变成「可检查的答案」
真正把含糊请求变得可靠的，是思考步骤要求与输出格式。让模型「分步推理、每步说明依据、得出结论前先核验」，正是展开思维链、而非抄近路靠直觉的关键。固定输出格式——「先完整呈现推理，再给出明确标注的最终答案」——则让结果既可靠又便于浏览。约束字段在这里同样重要：限制推理篇幅、禁止编造数据、要求在某步不确定时直接说「不确定」，能避免一条长长的思维链滑向一本正经的胡说。这些都不会削弱模型，只会让它更聚焦。
一个重要提醒：思维链并非免费，也并非总是必要。DeepSeek-R1、OpenAI o 系列等原生推理模型已会内部推理，再叮嘱「请逐步思考」属于重复，有时还会干扰——对这类模型，把任务和约束写清楚即可。而对简单的事实问答，强行逐步推理只会让回答更长、更慢、更贵。把思维链用在该用的地方：多步推理、数学、规划，以及任何需要核验逻辑的任务。由于输出是结构化纯文本，同一段提示词在各家中文大模型间通用，放到 ChatGPT、Claude 或 Gemini 上也一样好用；又因为整个工具在本地运行，你可以放心反复打磨——改一个字段、再次复制、即时测试——而你输入的内容始终不会离开浏览器。
推理模型自己会想，硬要它一步步反而费钱
思维链（Chain-of-Thought，CoT）就是让模型先把推理过程一步步写出来，再给出最终答案，而不是直接抛出结论。
在多步推理、数学和逻辑题上，要求模型「逐步推理」往往能显著提高答案的正确率。
一句简单的「让我们一步步思考」（Let's think step by step）就能触发零样本思维链，是最经济的提示技巧之一。
明确「先写推理过程，后给最终答案」的输出格式，能让你检查模型是怎么得出结论的，而不只是看到结果。
要求模型「先列出已知条件和假设」，可以暴露隐藏前提，减少把错误假设当事实的情况。
加上「逐步验证每一步」这类指令，相当于让模型自查，有助于发现并修正中途的推理错误。
DeepSeek-R1、OpenAI o 系列等原生推理模型已内置思维链，无需再叮嘱「请逐步推理」，重复反而可能干扰。
思维链会让输出变长、消耗更多 token；对简单事实问答，强行逐步推理反而拖慢速度、增加成本。
少量示范（few-shot CoT）——给一两个「带推理过程」的例子——能进一步规范模型的推理风格与格式。
本工具完全在你的浏览器本地拼接提示词——输入内容不会上传、不会调用任何模型，也不会被保存。
常见问题
- 思维链（Chain-of-Thought）提示词就是在请求里明确要求模型「先一步步推理，再给出最终答案」，把中间的思考过程展示出来。相比直接要结论，它在数学、逻辑、多步推理等任务上通常更准确，也更便于你检查推理是否站得住脚。
- 不会。本工具只是把你填写的字段（任务、背景、思考步骤要求、输出格式、约束）按固定模板拼接成一段思维链提示词，全程在你的浏览器本地完成，不调用 DeepSeek、通义千问或任何大模型，也不联网。生成的提示词需要你自己复制到所选模型里使用。
- 基本不需要。DeepSeek-R1、OpenAI o 系列等推理模型已内置思维链，会自动逐步推理，再叮嘱「请一步步思考」属于重复，有时甚至会干扰其内部推理。对这类模型，把任务、背景和约束写清楚即可；本工具仍可帮你结构化这些字段。
- 不必。留空的字段会自动省略。最少填好「任务 / 问题」就能得到可用的提示词；再补上思考步骤要求和「先推理后答案」的输出格式，思维链效果会更稳定、更可检查。
- DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi、文心、智谱等中文大模型都适用，ChatGPT、Claude、Gemini 也一样。因为输出是结构化纯文本，与厂商无关，你可以粘贴到对话框或系统提示中。对非推理型模型，思维链提示的提升通常最明显。
- 把推理放在答案之前，模型在生成结论时已经「想过一遍」，正确率往往更高；同时你能看到它的每一步，方便发现哪一步出错。若反过来「先答案后推理」，推理就可能只是事后补的解释，价值大打折扣。
- 会。逐步推理会显著增加输出长度和 token 消耗，也更慢、更贵。对简单的事实问答没必要用思维链；它的价值集中在多步推理、数学、规划和需要核验逻辑的任务上。可在「约束」里限制推理篇幅。
- 可以填「分步推理，每步说明依据」「先列出已知条件与假设，再开始推导」「逐步验证每一步，发现矛盾就回退修正」等。这些指令决定了思维链的展开方式；写得越具体，推理就越规整可读。
- 不会。所有拼接都用纯 JavaScript 在你的浏览器本地完成，你输入的内容不会发送到任何模型、服务器或第三方，也不会被存储。
- 完全免费，无需注册或登录，也没有使用次数限制。它在你的浏览器中运行，不收集任何数据。
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A capture-the-flag exercise handed a model internet access it was never meant to have, aimed at a company that turned out to exist.
方法与来源
计算方式
Builds a Chinese-language chain-of-thought prompt. Worth knowing before reaching for it: in our own 480-run trial a step-by-step condition scored slightly BELOW plain control on simple, well-specified tasks.
本工具依据的标准
- Control scored 100%. Not one of the seven folklore conditions beat it: politeness, tips and personas matched control exactly, while threats, emphasis, step-by-step and few-shot each came in slightly BELOW it at 96.7-98.3%.
- ⚠️ Read that as a ceiling effect, not a universal law. The tasks were simple and well-specified enough that the control prompt was already perfect, so the honest finding is that folklore does not help on tasks a plain instruction already handles — not that it never helps anywhere.
- Design: 3 tasks (arithmetic, JSON formatting, one-sentence answer) x 8 conditions x 2 vendors x 10 repeats = 480 runs, all completed without error. 474 of 480 outputs were correct.
- Two vendors deliberately, because a single-model result is a fact about that model: deepseek-v4-flash 236/240, gemini-3-flash-preview 238/240. The pattern held across both.
- The raw runs are published rather than summarised — every prompt, output, token count and finish reason, so the analysis can be checked or disputed rather than taken on trust.
资料来源
- RECATOOLS first-party experiment, w58 prompt-folklore trial, 3 August 2026 — the complete run log, 480 rows: docs/experiments/w58-prompt-folklore-results.jsonl in the RECATOOLS repository.
- Models under test: deepseek-v4-flash (https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing) and gemini-3-flash-preview (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing), both called at temperature 0.
可能导致本页过时的因素
- None at runtime. The experiment is a fixed historical dataset; its date is stated because model behaviour changes and a 2026 result is not a claim about a later model.
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