六大高频文种模板：通知、请示、纪要、总结、报告、讲话稿的提示词怎么写

一、问题的重新定义：公文提示词不是“写作文”

过去两年，围绕大语言模型辅助公文写作的讨论大量集中在“生成质量”上，但工程实践中暴露出的核心矛盾并非生成能力不足，而是输出不稳定。同一个提示词，换一次输入、换一个模型版本，产出的格式、口径、详略程度就可能发生漂移。对于通知、请示这类有明确法定格式要求的文种，这种漂移是致命的。

笔者认为，把公文提示词当作“写作文的指令”是一种范畴错误。作文的评价标准是表达力与感染力，而公文的评价标准是合规性、完整性与可执行性。这意味着提示词的首要任务不是激发模型的创造力，而是约束模型的自由度。这一判断与Wei等人提出的“思维链”思路方向相反：思维链鼓励模型展开推理，而公文提示词要求模型收敛到既定结构（Wei et al., 2022, NeurIPS）。

国内方面，《党政机关公文处理工作条例》与GB/T 9704-2012《党政机关公文格式》构成了公文写作的强制性规范框架。任何提示词模板如果绕开这两份文件的结构要求，产出的文本在正式场景中就无法使用。因此本文讨论的模板，本质上是对规范文本的结构化编码，而非自由创作。

本文评述：将公文提示词定位为“结构约束工具”而非“内容生成工具”，是理解后续所有模板设计的前提。这一立场直接决定了模板中“约束块”的权重应高于“内容块”。

二、分析主线：结构约束—变量映射—校验闭环

本文确立的独创性分析主线由三个环节构成，贯穿全部六个文种：

这条主线的价值在于可迁移。无论文种如何变化，都可以套用“先定骨架、再填槽位、最后校验”的三段式。笔者在多个单位的内部测试中发现，采用该主线的提示词，其格式一次通过率明显高于自由描述式提示词（内部模拟测试数据，样本量约300条，非公开数据集）。需要说明的是，该数据为整合模拟数据，仅用于说明趋势，不作为严格统计结论。

三、公文提示词的四层结构模型

在主线之下，本文提出一个可操作的四层结构模型。任何一份公文提示词都可以拆解为这四层，缺一层就会导致输出不稳定。

这个模型与提示工程中常见的“角色—任务—格式”三段式有交集，但差异在于L2结构层被单独强化。原因在于公文的结构本身就是内容的一部分：请示没有“一文一事”的结构约束，就不成其为请示。本文评述：把结构从“格式要求”提升为“独立层级”，是公文提示词区别于通用提示词的关键设计。

3.1 通用骨架代码

【L1 角色】你是熟悉《党政机关公文处理工作条例》的机关文秘。
【L2 结构】按以下顺序输出：标题 → 主送机关 → 正文 → 落款。
【L3 变量】用 {} 标注槽位：{发文机关}{事由}{时间}{对象}{依据}{诉求}
【L4 约束】不得口语化；不得编造依据；正文不超过{字数}字。

扩展阅读可参考中国公文写作研究会的公开资料与GB/T 9704-2012原文解读，视频讲解可检索“公文格式国家标准解读”系列课程（如B站、慕课平台均有公开课）。

四、通知：指令型文种的槽位设计

通知是使用频率最高的文种，其核心功能是“告知并要求执行”。提示词设计的关键在于把“谁、何时、做什么、怎么做、找谁”五个要素全部槽位化。

4.1 变量槽位表

4.2 模板骨架

【角色】机关文秘，熟悉通知类公文写法。
【结构】标题（{发文机关}关于{事由}的通知）→ 主送（{对象}）→
正文（目的依据 / 具体事项分条 / 工作要求）→ 落款（{发文机关}+{日期}）。
【变量】填充：{事由}{对象}{时间}{动作}{联系}
【约束】事项须分条列写；时间地点不得模糊；不得编造联系人。

常见的失败模式是模型把“工作要求”写成空泛表态。解决方式是在约束层显式要求“每条要求须含可核查的动作与时限”。本文评述：通知的提示词难点不在语言，而在把模糊要求逼成可执行条目，这需要在约束层加入“可核查性”判据。

五、请示：一事一请的约束工程

请示的核心规范是“一文一事、只写一个主送机关、不得多头请示”。这三条是硬约束，必须在提示词中明确写死，否则模型极易把多个事项合并。

结构上，请示通常遵循“缘由—事项—结语”三段：先陈述请示的理由与依据，再提出具体请求，最后以“妥否，请批示”类结语收束。提示词应把这三段作为固定结构层，把“理由”和“请求”作为变量层。

【结构】标题 → 唯一主送机关 → 缘由段 → 请求段 → 结语 → 落款。
【变量】{请示机关}{主送}{事由}{依据}{具体请求}
【约束】1) 全文只允许一个请示事项；
2) 只允许一个主送机关；
3) 结语固定为“妥否，请批示”类；
4) 不得夹带报告内容。

这里有一个值得注意的技术点：模型倾向于“帮忙”补全理由，可能编造政策依据。约束层必须加入“依据须来自用户提供，不得自行生成文号”。这一条与学术写作中的“禁止幻觉引用”问题同源（Ji et al., 2023, Survey on Hallucination）。

笔者认为：请示提示词的最大风险不是格式错误，而是“编造依据”。格式错误肉眼可查，编造文号却可能一路通过审核，造成实质风险。因此请示模板中“依据来源”槽位应设为必填且需人工确认。

六、纪要：从口语流水到决议结构的压缩

会议纪要是六类文种中信息压缩比最高的。输入通常是口语化的会议记录，输出要求是结构化的决议条目。提示词的核心任务是定义“压缩规则”：哪些内容进纪要，哪些不进。

【结构】会议名称/时间/地点/主持人/参会人 → 会议议题 →
会议决定（分条）→ 待办事项（责任单位+时限）。
【变量】{会议基本信息}{议题}{决议要点}{分工}
【约束】1) 只保留决议与待办，删除讨论过程；
2) 每条决议须有明确动作主体；
3) 不得虚构未提及的分工。

本文评述：纪要提示词的本质是一个“信息过滤函数”，其质量取决于过滤规则是否显式。把过滤规则写进约束层，比让模型“自行判断重要性”稳定得多。这一点与文本摘要领域“可控摘要”的研究方向一致（Zhang et al., 2024, ACL）。

七、总结：事实层与反思层的分离

工作总结最容易写成流水账，也最容易写成空话。提示词设计的关键是把“事实层”和“反思层”分开，并规定各自的比例与写法。

建议结构为：基本情况（事实）→ 主要做法（事实+方法）→ 成效与数据（事实）→ 存在问题（反思）→ 下一步计划（反思+行动）。提示词中应要求“成效须有数据支撑，问题须具体到环节”。

【结构】基本情况 → 主要做法 → 成效数据 → 存在问题 → 下一步。
【变量】{周期}{单位}{重点任务}{量化成效}{问题}{计划}
【约束】1) 成效部分至少含{数量}项量化指标；
2) 问题部分不得写成“有待加强”类空话；
3) 下一步须含可执行动作与时间。

在数据来源上，若用户未提供量化数据，模板应要求模型标注“此处需补充数据”，而非自行生成。这与数据真实性原则直接相关。涉及数据集时，需说明预处理细节：例如若使用内部工作台账作为输入，应先脱敏、去除个人信息、统一时间格式后再喂入模型。

八、报告：向上汇报的信息密度控制

报告与总结的区别在于受众：报告面向上级，强调“结论先行、依据充分、建议明确”。提示词应强制“结论前置”，即开头一段给出核心结论，再展开支撑。

本文评述：报告提示词中最容易被忽视的是“区分事实与推断”。模型常把推测写成结论，这在向上汇报场景中风险很高。约束层应要求“推断性表述须加‘初步判断’‘预计’等限定词”。

九、讲话稿：口语节奏与书面逻辑的耦合

讲话稿是六类文种中唯一需要兼顾“听感”的。书面逻辑要求层次清晰，口语节奏要求句子短、有停顿、有呼应。提示词应同时约束这两面。

建议在约束层加入“单句不超过{字数}字”“每段开头用呼告或设问”“避免生僻书面语”等规则。同时保留书面逻辑的三段式：为什么—是什么—怎么做。

【结构】开场（场景+主题）→ 为什么（意义）→ 是什么（要求）→
怎么做（措施）→ 结尾（号召）。
【变量】{场合}{听众}{主题}{重点要求}{案例}
【约束】1) 单句≤35字；
2) 每部分开头有过渡句；
3) 不得堆砌排比超过3句；
4) 案例须来自用户提供。

关于讲话稿的口语化研究，可参考口语传播领域的经典论述，如“可听性”原则。本文评述：把“可听性”转译为可计算的约束（句长、停顿、重复率），是讲话稿提示词工程化的关键一步。

十、跨文种通用校验清单与失败模式库

无论哪个文种，生成后都应过一遍通用校验清单。以下清单可直接嵌入提示词的L4约束层，也可作为人工复核表。

失败模式库则用于反向排查。常见失败包括：请示多头主送、通知缺少时限、纪要混入讨论过程、总结通篇空话、报告结论后置、讲话稿书面语过重。每一条失败模式都可以对应到提示词某一层的缺失。

十一、工程落地：从单轮到多智能体协同

单轮提示词适合简单文种，但复杂场景（如长报告、综合讲话稿）需要多轮协同。一种可行架构是“起草—校验—修订”三智能体：起草体负责按模板生成，校验体按清单逐项检查，修订体根据校验结果回填。

这种架构与多智能体协作的研究方向一致（Wu et al., 2024, AutoGen）。本文评述：在公文场景中，校验体的价值甚至高于起草体，因为公文的主要风险是合规风险而非表达风险。工程上应优先投入校验规则的沉淀。

结构化输出约束也是重要方向。通过JSON Schema或语法约束解码，可以强制模型输出固定字段，从而把“格式校验”前移到生成阶段。相关工具链可参考Outlines、Guidance等开源项目的公开文档与教程视频。

十二、前沿预判与结语

展望未来，公文提示词工程可能沿三个方向演进：一是评测基准的建立，目前公开的中文公文生成评测集仍然稀缺；二是检索增强与规范库的结合，让模型实时调用最新公文规范；三是人机协同流程的标准化，把提示词模板纳入单位的知识管理体系。

回到本文主线：结构约束、变量映射、校验闭环。这三步不依赖具体模型版本，也不依赖特定工具，是可以在任何环境下落地的通用方法。笔者希望本文提供的模板骨架与校验清单，能帮助读者把“让模型写公文”变成“让模型按规范写公文”。