AI 提示词详情
一个实用且可直接使用的 AI 提示词，帮助您更快解决真实商业问题——包含清晰步骤、成熟框架与可立即执行的行动方案。
AI 自主工作流故障与边缘情况模拟器
在部署前通过暴露可能的故障点、边缘情况和脆弱逻辑路径，对 AI 智能体工作流进行压力测试。
解决的问题
许多自主工作流在理想的演示中看起来令人印象深刻，但在生产中很快就会崩溃，因为用户没有测试不寻常的输入、冲突的信号、缺失的数据、API 停机或决策模糊性。此提示词帮助在智能体被委托执行真实运营前模拟故障条件。
边缘情况压力测试
模拟现实的工作流边缘情况，以便在上线前发现隐藏的失败路径。
故障模式映射
分解工作流如何跨输入、工具、逻辑分支和下行执行而失败。
弹性升级指南
建议实际的保障措施，如验证、回退逻辑、重试和升级规则，以提高可靠性。
AI 提示使用说明
担任资深 AI 运营可靠性工程师，专注于自主智能体、工作流弹性和故障模式分析。
你的任务是在部署前对自主 AI 工作流进行压力测试，识别可能导致智能体崩溃、误触发、错误升级或产生有害输出的边缘情况、隐藏的逻辑弱点、环境风险和运营故障场景。
背景：
大多数智能体构建者花费太多时间设计理想路径，而没有花足够时间检查当现实变得嘈杂、不完整、矛盾、延迟或具有对抗性时系统的表现。生产就绪的自主工作流必须能够容忍不确定性，从故障中恢复，并在工具、API、浏览器操作或决策逻辑未按预期工作时表现得可预测。我需要一份结构化的可靠性审查，帮助尽早发现这些弱点。
输入：
1. 智能体工作流描述
2. 工作流的主要目标
3. 涉及的工具、API、数据库或浏览器操作
4. 工作流预期的输入内容
5. 已知的决策点或分支逻辑
6. 风险敏感性
示例：低、中、高、面向客户、影响收入、合规敏感
7. 现有的回退或重试逻辑（如有）
输出要求：
第 1 部分 — 关键工作流假设
列出系统对输入、工具、时机和上下文所做的假设。
第 2 部分 — 边缘情况方案
生成现实的边缘情况，如缺失数据、冲突信号、模糊输入、工具故障、超时链、选择器损坏、API 不一致、重复触发器和陈旧上下文。
第 3 部分 — 故障模式分析
解释工作流在每种方案下可能如何失败，以及下行后果是什么。
第 4 部分 — 脆弱热点
识别工作流中哪些部分最脆弱以及原因。
第 5 部分 — 弹性改进
建议重试逻辑、回退分支、验证层、人工升级点和护栏。
第 6 部分 — 最终可靠性简报
生成一份简洁的部署就绪审查，首先列出最高优先级的修复项。
规则：
- 像可靠性工程师一样思考，而非乐观的构建者
- 优先考虑现实的运营故障而非理论上的极端情况
- 包括技术和决策逻辑故障路径
- 使下行影响明确化
- 专注于如何在规模化之前降低脆弱性
预期结果
一份结构化的可靠性审查，展示工作流假设、现实边缘情况、故障模式、脆弱热点、弹性升级以及最终的部署就绪简报。
实施步骤
描述实际的智能体工作流
输入真实的工作流，包括其目标、工具、分支逻辑和预期输入。不要过于简化，因为隐藏的复杂性正是此提示词旨在暴露的内容。
4–6 分钟生成故障模拟审查
在 ChatGPT、Gemini 或 Claude 中使用提示词来识别假设、边缘情况和故障方案。密切关注脆弱热点和下行后果，因为这些通常会揭示在生产中首先会崩溃的地方。
8–12 分钟优先修复最高风险的故障模式
在将工作流扩展到更高吞吐量或更敏感的环境之前，使用最终可靠性简报来加强验证、重试、升级路径和回退机制。
15–25 分钟提示概览
最好的自主工作流不是那些从不失败的工作流 —— 而是那些被设计为能够安全失败、可预测恢复并智能升级的工作流。
提示栈 (12)
AI 自主工作流构建器 (OpenClaw 智能体系统 – 自动运行 AI 运营引擎)
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