在与 AI 多轮交互获得理想答案后，应进一步提炼出一个“一步到位”的高质量提示词，并持续积累和优化这类提示词，以提升未来同类问题的解决效率与精准度。

具体而言：

1. 反思性提炼：当通过多轮对话得到满意结果时，主动追问“若要你一步生成这个答案，我当初该怎么提问？”，从而逆向推导出更精准的初始提示词。
2. 提示词资产化：将高频问题对应的优质提示词沉淀为个人知识资产，形成“问题–提示词–理想回答”的映射库。
3. 持续迭代优化：在后续使用中不断调整提示词的细节（如约束条件、输出格式、角色设定等），使其更贴合实际需求，减少交互轮次，提高 AI 输出质量与效率。

示例

1. 假设我们下次再执行同样的任务，为了能够缩短我们的交互次数或对话轮数，我应该给你怎样的提示词？给出详细、精准的提示词，附理由
2. 如果你一步到位生成最终的回答，我给你的提示词应该怎么写？给出详细、精准的提示词，附理由