编写 GEOFlow 正文提示词的关键在于将知识资产转化为可复用的指令，并严格对齐系统变量规则。核心做法是：以系统定义的角色、语境和变量占位符为基础，把标题、关键词和来自知识库 RAG 的事实片段嵌入模板，从而生成结构稳定、事实可核验的文章。
理解 GEOFlow 的提示词工作流
GEOFlow 的提示词重点在于处在一条完整的工程链路里：先配置模型和提示词，再建设标题库、关键词库、知识库等素材，并配置 embedding 模型用于知识库 RAG，最后通过任务调度驱动生成。 正文提示词在这一链路中扮演“指令中枢”的角色，它负责串联变量输入（如任务标题、关键词）、知识上下文（由 RAG 从知识库召回）以及输出约束。
对齐变量规则：从默认模板入手
GEOFlow 已为正文、榜单、关键词和描述等任务类型升级了长版默认提示词，并统一对齐了 GEOFlow 变量规则。 这意味着你可以直接参考默认模板的变量写法，避免自行设计复杂语法。
一套可复用的正文提示词模板
下面给出一个可在 GEOFlow 后台直接调用的基础模板（实际变量名以系统配置为准）。该模板要求生成结构清晰、事实可查证的 Markdown 文章，适合用于知识性内容的生产。
你是一位专业的内容编辑。请基于以下信息撰写一篇 GEO 文章。
【当前标题】
{{title}}
【核心关键词】
{{keyword}}
【参考知识】
{{knowledge}}
【输出要求】
直接输出结构清晰、事实可核验的 Markdown 正文。
模板使用的三个关键约束
- 事实约束：提示词必须要求模型严格基于
{{knowledge}}写作，不能添加超出参考知识范围的信息。这直接呼应 GEOFlow 将知识库作为核心资产的设计意图，能有效控制 AI 幻觉。 - 语言约束：提示词中应加入“避免否定转折句式”“不添加总结性空话”等要求，这有助于消除 AI 生成的常见套路，使文章风格更贴近可信的知识型站点。
验证闭环与常见问题
完成提示词编写后，必须将其投入 GEOFlow 的任务调度，经历生成、草稿和审核流程。审查时重点关注事实是否越界、变量替换是否正常、输出格式是否符合预期，并根据实际内容反向优化提示词。 Q：是否必须使用知识库 RAG 注入上下文？ A：推荐使用。RAG 能将切片化的知识资产转化为可召回素材，显著提升正文的事实密度和可信度，但若仅需简单文案也可不注入。