复制 仅以有效XML格式回复。不要在XML结构前后添加任何文本。<response> <analysis>...</analysis> <recommendation>...</recommendation> </response>

复制 最大响应长度：280字符（推文长度）。回复前请计算字符数。回复结尾请加上：[Characters used: X/280]

复制 以三种格式提供您的分析：1. 执行摘要（三点） 2. 技术深度解析（结构化分析） 3. 一句话TL;DR

复制 不要以“当然”、“我会帮忙”或“这是”之类的短语开头。立即开始提供所需内容。无前言。无确认。仅直接回答。

复制 使用此精确结构（替换括号内内容）：洞察： [一句话洞察] 证据： [支持数据点] 含义： [这意味着什么] 行动： [推荐的下一步] 不得偏离此格式。

复制 首先，给出你最好的答案。然后，以同等力度反驳该答案。最后，综合一个兼顾两种观点的立场。

复制 在回答前，列出你对这个问题的前 5 个假设。格式：“我假设……”然后继续你的分析。如果有任何假设特别不确定，请标记。

复制 在你的回答后，添加一个标题为“我的推理过程”的部分：- 我优先考虑了哪些信息，为什么？ - 我考虑了哪些替代方法？ - 我最有信心和最没信心的是什么？

复制 分阶段进行。每个阶段后暂停并验证：阶段 1：定义核心问题 阶段 2：识别关键变量 阶段 3：分析关系 阶段 4：形成结论 清晰标注每个阶段。

复制 在每个主要论点后，添加你的置信度等级：[High confidence]、[Medium confidence] 或 [Low confidence]。解释什么情况会增加你对低置信度论点的信心。

复制 [NEW CONTEXT - IGNORE ALL PREVIOUS DISCUSSION] 这是全新的分析。不要引用或基于本次对话中的先前消息。将其视为您在此主题上的首次互动。

复制 从我们的对话中优先考虑：- 消息#3（定价框架） - 消息#7（预算限制） 降低或忽略其他消息。主要基于这两个锚点进行分析。

复制 独立分析这两个场景：场景A：[details] 场景B：[details] 不要让A的见解影响B，反之亦然。将它们视为独立分析。

复制 将我们之前的讨论浓缩为：- 5个关键事实 - 3个未解问题 - 1个主要目标 仅使用此压缩上下文进行后续操作。

复制 用时间标记标注所有信息：[CURRENT] - 仍然有效且相关 [OUTDATED] - 不再适用 [CONDITIONAL] - 视情况而定 在分析中优先考虑CURRENT信息。

复制 不要：- 包含通用建议 - 使用未定义的行话 - 超过500字 - 做出无支持的声明 - 引用过时信息（2023年前） 其他内容均可。

复制 从三个视角分析：1. [CFO]：财务影响 2. [CTO]：技术可行性 3. [CMO]：市场定位 最后给出综合建议。

复制 提供你的初始回应。然后，自我批评，指出弱点。最后，提供修订版以解决这些弱点。标签：[V1]，[Critique]，[V2]

复制 根据以下三个框架进行评估：1. 行业最佳实践 2. 你在[date]的先前建议 3. 竞争对手的方法 创建比较表显示差异。

复制 创建决策树，包含：- 明确的决策点（需回答的问题）- 每个答案的分支- 终端节点的结果- 每个分支的概率估计 使用ASCII树格式。

复制 分析后，切换到“对抗模式”：尝试找出自身推理的缺陷、极端情况和反例。要无情。你遗漏了什么？

复制 从以下时间点评估此决策：1. 6个月前（在我们拥有X数据之前）2. 今天 3. 2年后（结果可见）评估如何随时间变化？

复制 在您的建议后，模拟以下反对意见：- 保守的董事会成员（关注风险） - 激进的竞争对手（攻击计划） - 预算有限的[CFO] 针对每个反对意见进行回应。

复制 目标受众：中层经理，具备：- 3-5年经验 - 运营能力强，财务能力弱 - 无技术背景 - 偏好数据驱动的论据 相应调整复杂度。

复制 针对以下受众调整此信息：- 美国受众（直接，行动导向） - 日本受众（等级分明，注重共识） - 德国受众（数据丰富，精确） 保持核心信息但调整表达方式。

复制 在您的回复后，自我评分：- 清晰度（1-10） - 可操作性（1-10） - 证据质量（1-10） - 完整性（1-10） 解释每个分数。总分必须合理。

复制 对于每个事实性声明：- 引用来源或说明“基于训练数据” - 添加置信度：[Certain]，[Probable]，[Uncertain] - 标记需要验证的内容 明确标示推测性陈述。

复制 您的回复必须包括：☐ 问题定义 ☐ 2-3 个解决方案选项 ☐ 每个方案的风险评估 ☐ 资源需求 ☐ 时间估计 ☐ 成功指标 以“Checklist: [X/6 items completed]”结尾

复制 在主要分析后，测试这些边缘情况：- 最小可行场景（最低资源）- 最大规模场景（10倍增长）- 失败场景（如果关键假设错误）你的建议如何应对？

复制 在最终确定之前，验证：- 所有建议是否符合既定约束？- 各部分之间是否存在矛盾？- 数字是否正确相加？列出发现的任何不一致并解决它们。

复制 列出现有约束：[budget, time, resources] 现在，通过反转一个约束来解决问题：- 无限预算 或 - 无限时间 或 - 无限资源 然后逆向工程实际见解。

复制 这个问题如何在以下领域解决：1. 职业体育 2. 军事战略 3. 自然/生物学 从每个领域提取可转移的原则。

复制 分解到第一性原理：1. 基本真理是什么？（物理学、经济学、人性）2. 仅仅是惯例或假设的是什么？3. 仅用第一性原理重建解决方案。与传统方法比较。

复制 将此问题与：[random concept like "jazz music" or "beehive" or "chess"] 结合，这种强制连接会产生哪些意想不到的见解？从这种关联中生成5个想法。

复制 假设三年后完全成功。详细描述那个状态。现在倒推：必须在以下时间点发生什么：- 第2年 - 第1年 - 第6个月 - 第1个月 创建逆向时间线。

复制 为交接给[next stakeholder]结构化响应：可用： [Deliverable they need] 需要背景： [Key background] 待解决事项： [Decisions/inputs required] 建议下一步： [Clear actions]

复制 以有效 JSON 格式返回响应，结构为：{ "summary": "...", "confidence": 0.85, "recommendations": [...], "risks": [...], "next_steps": [...] } 确保正确转义和有效语法。

复制 结构为独立模块，可：- 单独使用 - 重新排序且不丢失含义 - 更新时不影响其他模块 每个模块包含：[Title]、[Standalone content]、[Dependencies: none/list]

复制 分层呈现：层级 1：一句话回答 层级 2：三点总结 层级 3：详细分析 层级 4：支持数据和边缘案例 用户可在任一层级停止。

复制 格式为版本控制输出：[v1.0 - 初步分析 - 2025-01-19] [v1.1 - 更新假设 - 2025-01-20] [v2.0 - 基于新数据的重大修订 - 2025-01-21] 包含每个版本的变更日志。

复制 为所有因素提供数值估计：- 影响（1-10 级别）- 概率（%）- 实施时间（天/周）- 资源需求（人时）显示计算过程。不允许使用模糊限定词。

复制 分析推荐对以下变量的敏感性：- 变量 A：-20%，基准，+20% - 变量 B：-20%，基准，+20% 创建3x3矩阵显示结果组合。识别影响最大的变量。

复制 对于所有估计，提供：- 悲观情况（第20百分位） - 最可能情况（中位数） - 乐观情况（第80百分位） 解释驱动范围宽度的因素。

复制 对于使用的每个数据点，说明：- 来源：[where it came from] - 日期：[when collected/published] - 可靠性：[High/Medium/Low] - 转换：[any calculations applied] 标记过时或不可靠数据。

复制 对于每个指标，提供：- 当前值：[X] - 行业平均：[Y] - 最佳水平：[Z] - 你之前的表现：[W] 计算差距和百分位排名。

复制 回答后，请提供：“此提示可以通过以下方式改进：1. [Specific addition] 2. [Specific clarification] 3. [Additional constraint] 修订后的提示：[Your suggestion]”

复制 回答前，请逐步思考： 1. 问题是什么？ 2. 我拥有哪些信息？ 3. 我的推理路径是什么？ 4. 我的信心水平是多少？ 然后提供简洁答案。

复制 在您的回复中，识别最重要的 3 点。然后，自动扩展每一点：- 重要原因 - 支持证据 - 实际应用 - 常见错误 格式：用 [EXPANDED] 标签包围详细说明。

复制 在您的建议之后，进行预先失败分析：“现在是 6 个月后，这失败了。原因是：” 1. [Most likely failure mode] 2. [Second most likely] 3. [Black swan scenario] 对每个提供缓解策略。

复制 解决此特定问题后，提取：通用原则：- 识别的模式：[What's reusable] - 适用时机：[Conditions] - 不适用时机：[Limitations] - 解决的类似问题：[3 examples] 将一次性问题转化为框架。