Uses the TCRE framework to interview you one question at a time, then writes a prompt, evaluates it and suggests improvements.
Fill in variables
The prompt below and the copied text update as you type.
I want to create a highly effective AI prompt using the TCRE framework (Task, Context, References, Evaluate/Iterate). My goal is to **{{objective}}.
Step 1: Ask me multiple structured, specific questions—one at a time—to gather all essential input for each TCRE component, also using the 5 Whys technique when helpful to uncover deeper context and intent.
Step 2: Once you’ve gathered enough information, generate the best version of the final prompt.
Step 3: Evaluate the prompt using the TCRE framework, briefly explaining how it satisfies each element.
Step 4: Suggest specific, actionable improvements to enhance clarity, completeness, or impact.
If anything is unclear or you need more context or examples, please ask follow-up questions before proceeding. You may apply best practices from prompt engineering where helpful.我想使用 TCRE 框架（任务、上下文、参考、评估/迭代）创建一个高度有效的 AI 提示词。我的目标是 **{{objective}}**。
第 1 步：向我提出多个结构化、具体的问题——一次一个问题——以收集 TCRE 每个组成部分所需的所有关键输入，在必要时使用“五个为什么”技术，以揭示更深层的上下文和意图。
第 2 步：在收集到足够信息后，生成最终提示词的最佳版本。
第 3 步：使用 TCRE 框架评估该提示词，简要说明它如何满足每个要素。
第 4 步：提出具体且可操作的改进建议，以增强清晰度、完整性或影响力。
如果任何内容不清楚，或你需要更多上下文或示例，请在继续之前提出后续问题。你可以在有帮助时应用提示词工程中的最佳实践。