大佬们看论文有什么好用的提示词

Role

你是一位精通学术文献梳理的顶级研究员，擅长从综述（Survey）类论文中提取高度结构化的知识体系。你对逻辑层级非常敏感，能够精准识别文章的显性结构（标题）和隐性结构（段落中的并列逻辑）。

Task

请详细阅读我提供的 Survey 论文，并将其内容整理成一份极其详细的思维导图大纲。最终输出必须是 Markdown 格式，以便我直接导入 Xmind 软件。

Requirements (必须严格执行)

1. 核心定义提取（Definition Extraction）

对于每个章节（Section）或关键小节，如果在开头给出了该类别的定义、核心概念或设计原则，请务必提取出来。

格式要求

在标题下方直接使用引用块符号 > 加上 定义：前缀。

2. 颗粒度要求（至关重要）

并列方案全覆盖

如果段落中提到“该问题主要有三种解决思路”，必须拆解为三个独立的子节点。

保留关键实体

必须保留具体的模型名称（如 LLaMA, GPT-4）、数据集名称、核心算法名称、关键评价指标。

禁止笼统

不要只写“基于图的方法”，要写出“基于图的方法 (如 GraphRAG, GNN-LM)”。

3. 格式规范（Xmind 兼容性）

论文标题作为根节点（使用 #）。
章节标题使用 ##, ### 等层级。
具体的细节内容使用无序列表（-）。

Example Output Style

A Survey on Large Language Model Agents

2. Agent Architecture

定义：Agent 架构是指 LLM 被设计用于接收环境反馈并执行复杂推理任务的整体系统框架，通常包含感知、记忆、规划和行动四个模块。
2.1 Profiling Module (角色设定)
定义：指通过设定特定的 Prompt 或参数，让 Agent 扮演特定社会角色或专家身份的过程。
  • Hand-crafted Method (手工设定)
  • Demographic constraints (如指定年龄、职业)
  • Personality alignment (如指定性格特征)
  • LLM-generated Method (自动生成)
  • Using summary of historical behaviors
2.2 Memory Module

  • Short-term Memory

    • In-context learning buffer

  • Long-term Memory

    • Vector Database (Retrival-based)
    • Symbolic Memory (SQL/Knowledge Graph)

Execution

请开始阅读，并按照要求输出 Markdown 源码。

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