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Switch to English免費中文思維鏈 CoT 提示詞產生器：任務、條件、分步推理、輸出格式。瀏覽器本機執行。
中文思維鏈 CoT 提示詞產生器
用一個簡單的表單，拼出乾淨、結構化的中文思維鏈（CoT）提示詞——任務、背景、思考步驟要求、輸出格式與約束一應俱全，讓模型先逐步推理、再給出答案，隨後直接複製到 DeepSeek、通義千問、豆包或 Kimi 中使用。全部在你的瀏覽器本機拼接，不向伺服器傳送任何內容，也不會呼叫任何模型。
提示：本工具只負責拼接文字。請自行把結果複製到 DeepSeek / 通義千問 / 豆包 / Kimi 等模型中——不會呼叫任何模型，也不會向任何地方傳送內容。DeepSeek-R1 等原生推理模型自帶思維鏈，對它們可省略「請逐步推理」一類指令。
本中文思維鏈提示詞生成器的運作原理
先寫清任務 / 問題
在第一格填入要讓模型解決的具體任務或問題，例如「判斷這道應用題的答案是否正確」或「拆解這段需求並給出實作方案」。這一行是整段思維鏈提示詞的核心，要做的事情越具體，模型的逐步推理就越對題。
補足背景與已知條件
填寫相關背景、已知資料、定義或約定。思維鏈推理依賴事實：把模型需要的條件一次給齊，它就能少臆測、多依據，按你給的前提一步步往下推，而不是憑空假設。
設定思考步驟與輸出格式
指定思考方式（分步推理、先列出假設、逐步驗證每一步），再固定輸出格式——通常是「先寫出推理過程，再給出最終答案」。這一組要求正是讓模型展開思維鏈、而非直接拋結論的關鍵。
複製到 DeepSeek / 通義千問
點擊「複製」，把拼好的思維鏈提示詞貼到 DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi 等模型即可。提示：DeepSeek-R1 等原生推理模型自帶思維鏈，可省略「請逐步推理」一類指令。全部在瀏覽器本機拼接，不傳送任何內容。
本中文思維鏈提示詞生成器的運作原理
為什麼「先推理後答案」會讓提示詞更可靠
當你向大模型提出需要多步才能解決的問題——一道應用題、一道邏輯題、一個有相依關係的方案、一段需要除錯的程式碼——最有效的一招，就是讓它先一步步推理、再給答案。這正是思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）提示：不要只索取結論，而是請模型把過程擺出來——已知條件、假設、每一步推斷，最後才給出結論。本工具替你保留這套結構：把欄位填好，它會拼出清晰的提示詞——寫明任務、補足背景、設定思考步驟、固定「先推理後答案」的格式，並列出約束，每一節都以 Markdown 式小標題開頭，便於模型一眼讀懂。
思維鏈有效並非玄學。模型若在最初幾個 token 就鎖定答案，便沒有迴旋餘地；而先寫推理，等於在鎖定結論前給了自己更多計算與上下文，且每寫一步都會約束下一步。在多步算術、邏輯和規劃任務上，這能穩定地提升正確率。它還讓答案可稽核：當推理鏈清晰可讀，你就能看出究竟哪一步出錯，進而修正對應欄位，而不是反覆重擲一個黑盒。訣竅是把任務寫具體、把思考要求寫明確——「先列出已知條件，再逐步驗證」遠勝於一句含糊的「認真想想」。
「先給答案、再補推理，只是在為一個猜測找理由。讓模型先推理，同一個模型往往就能答對。」
思考步驟與輸出格式，把「猜測」變成「可檢查的答案」
真正把含糊請求變得可靠的，是思考步驟要求與輸出格式。讓模型「分步推理、每步說明依據、得出結論前先核驗」，正是展開思維鏈、而非抄近路靠直覺的關鍵。固定輸出格式——「先完整呈現推理，再給出明確標註的最終答案」——則讓結果既可靠又便於瀏覽。約束欄位在這裡同樣重要：限制推理篇幅、禁止編造資料、要求在某步不確定時直接說「不確定」，能避免一條長長的思維鏈滑向一本正經的胡說。這些都不會削弱模型，只會讓它更聚焦。
一個重要提醒：思維鏈並非免費，也並非總是必要。DeepSeek-R1、OpenAI o 系列等原生推理模型已會內部推理，再叮嚀「請逐步思考」屬於重複，有時還會干擾——對這類模型，把任務和約束寫清楚即可。而對簡單的事實問答，強行逐步推理只會讓回答更長、更慢、更貴。把思維鏈用在該用的地方：多步推理、數學、規劃，以及任何需要核驗邏輯的任務。由於輸出是結構化純文字，同一段提示詞在各家中文大模型間通用，放到 ChatGPT、Claude 或 Gemini 上也一樣好用；又因為整個工具在本機執行，你可以放心反覆打磨——改一個欄位、再次複製、即時測試——而你輸入的內容始終不會離開瀏覽器。
推理模型自己會想，硬要它一步步反而費錢
思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）就是讓模型先把推理過程一步步寫出來，再給出最終答案，而不是直接拋出結論。
在多步推理、數學和邏輯題上，要求模型「逐步推理」往往能顯著提高答案的正確率。
一句簡單的「讓我們一步步思考」（Let's think step by step）就能觸發零樣本思維鏈，是最經濟的提示技巧之一。
明確「先寫推理過程，後給最終答案」的輸出格式，能讓你檢查模型是怎麼得出結論的，而不只是看到結果。
要求模型「先列出已知條件和假設」，可以暴露隱藏前提，減少把錯誤假設當事實的情況。
加上「逐步驗證每一步」這類指令，相當於讓模型自查，有助於發現並修正中途的推理錯誤。
DeepSeek-R1、OpenAI o 系列等原生推理模型已內建思維鏈，無需再叮嚀「請逐步推理」，重複反而可能干擾。
思維鏈會讓輸出變長、消耗更多 token；對簡單事實問答，強行逐步推理反而拖慢速度、增加成本。
少量示範（few-shot CoT）——給一兩個「帶推理過程」的例子——能進一步規範模型的推理風格與格式。
本工具完全在你的瀏覽器本機拼接提示詞——輸入內容不會上傳、不會呼叫任何模型，也不會被儲存。
常見問題
- 思維鏈（Chain-of-Thought）提示詞就是在請求裡明確要求模型「先一步步推理，再給出最終答案」，把中間的思考過程展示出來。相比直接要結論，它在數學、邏輯、多步推理等任務上通常更準確，也更便於你檢查推理是否站得住腳。
- 不會。本工具只是把你填寫的欄位（任務、背景、思考步驟要求、輸出格式、約束）按固定模板拼接成一段思維鏈提示詞，全程在你的瀏覽器本機完成，不呼叫 DeepSeek、通義千問或任何大模型，也不連網。產生的提示詞需要你自己複製到所選模型裡使用。
- 基本不需要。DeepSeek-R1、OpenAI o 系列等推理模型已內建思維鏈，會自動逐步推理，再叮嚀「請一步步思考」屬於重複，有時甚至會干擾其內部推理。對這類模型，把任務、背景和約束寫清楚即可；本工具仍可幫你結構化這些欄位。
- 不必。留空的欄位會自動省略。最少填好「任務 / 問題」就能得到可用的提示詞；再補上思考步驟要求和「先推理後答案」的輸出格式，思維鏈效果會更穩定、更可檢查。
- DeepSeek、通義千問、豆包、Kimi、文心、智譜等中文大模型都適用，ChatGPT、Claude、Gemini 也一樣。因為輸出是結構化純文字，與廠商無關，你可以貼到對話框或系統提示中。對非推理型模型，思維鏈提示的提升通常最明顯。
- 把推理放在答案之前，模型在生成結論時已經「想過一遍」，正確率往往更高；同時你能看到它的每一步，方便發現哪一步出錯。若反過來「先答案後推理」，推理就可能只是事後補的解釋，價值大打折扣。
- 會。逐步推理會顯著增加輸出長度和 token 消耗，也更慢、更貴。對簡單的事實問答沒必要用思維鏈；它的價值集中在多步推理、數學、規劃和需要核驗邏輯的任務上。可在「約束」裡限制推理篇幅。
- 可以填「分步推理，每步說明依據」「先列出已知條件與假設，再開始推導」「逐步驗證每一步，發現矛盾就回退修正」等。這些指令決定了思維鏈的展開方式；寫得越具體，推理就越規整可讀。
- 不會。所有拼接都用純 JavaScript 在你的瀏覽器本機完成，你輸入的內容不會傳送到任何模型、伺服器或第三方，也不會被儲存。
- 完全免費，無需註冊或登入，也沒有使用次數限制。它在你的瀏覽器中執行，不收集任何資料。
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Google Gemini Breached Three Real Companies During a Security Test
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.
方法與來源
計算方式
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.
本工具採用的標準
- 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.
資料來源
- 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.
可能使本頁過時的因素
- 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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