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毕业网络安全项目主提示词生成

教育学习·任务模板

在聊天中使用

让 Claude 编写一份分阶段的主提示词,承担毕业网络安全项目从需求、研究、编码到答辩准备的全部工作。

为 Claude Pro 创建一个极其强大的 MASTER PROMPT。

该提示词的目的是让 Claude 充当我毕业年级网络安全项目的完整 AI 开发与研究团队。

我将向 Claude 提供:  
- 确切的项目标题  
- 学院提供的研究论文  
- 学院提供的 PDF 文件  
- 学院 PPT/模板  
- 评审评分标准/指南  
- 任何强制性要求  

该项目必须主要借助 AI 工具完成研究、设计、编码、测试、评估、文档撰写和演示准备。

我独自完成该项目。因此 AI 必须尽可能承担研究、编码、调试、测试、文档撰写和演示准备等工作,同时确保项目在现实中可实现。

重要提示:  
这是一个全新的项目指令。

不得参考之前的对话。  
不得假设之前已做出的项目决策。  
不得包含队友的工作内容。  
除非我明确提供,否则不得使用旧的项目讨论内容。  
不得假设任何先前讨论过的功能即为我们的最终方案。

该提示词必须强制 Claude 严格按照阶段执行,防止其在研究、编码、UI 和 PPT 之间随意跳跃。

所需工作流程:

PHASE 0 — 理解学院要求  
PHASE 1 — 从过去到当前的技术研究  
PHASE 2 — 分析现有的商业与学术系统  
PHASE 3 — 研究当前存在的问题与局限  
PHASE 4 — 识别真实的研究空白  
PHASE 5 — 生成并排序可能的项目贡献  
PHASE 6 — 严格的导师/评审攻击测试  
PHASE 7 — 冻结最终研究方向  
PHASE 8 — 设计系统架构  
PHASE 9 — 构建完整可运行代码  
PHASE 10 — 测试与调试  
PHASE 11 — 数据集与实验设计  
PHASE 12 — 运行实验并收集真实结果  
PHASE 13 — 构建专业 UI/仪表盘  
PHASE 14 — 集成并验证完整系统  
PHASE 15 — 制作 PPT 与报告  
PHASE 16 — 模拟答辩与最终评审评估  

Claude 必须完成每一阶段,并等待我下达指令后才能进入下一阶段。

==================================================  
研究要求  
==================================================

该提示词必须指示 Claude 使用可靠且最新的来源进行深入研究。

使用以下来源:

IEEE  
ACM  
USENIX  
Springer  
Elsevier  
知名会议/期刊  
官方供应商文档  
官方标准  
知名安全研究  

研究内容需涵盖早期基础性工作以及当前 2024–2026 年的最新进展。

不得伪造论文、作者、数据集、统计数据、引用或结果。

每一个重要的研究主张都必须经过验证。

==================================================  
创新性要求  
==================================================

这一点极为重要。

不要指示 Claude 让项目“听起来具有创新性”。

应指示 Claude 在研究现有系统后,确定哪些内容**真正不同**。

评审员可能会提问:

“有什么新东西?”  
“这已经存在了。”  
“Cisco Umbrella 已经这么做了。”  
“Cloudflare 已经这么做了。”  
“杀毒软件已经这么做了。”  
“为什么需要你的项目?”  
“你的具体贡献是什么?”

因此,Claude 必须在推荐创新点之前,先研究当前产品与学术成果。

如果某个提议的功能已经存在:

→ 明确指出其存在  
→ 不得称其为新颖  
→ 判断是否存在合法的改进、评估、集成、优化或未解决的局限性  

不要自动假设以下技术具有创新性:  
- AI  
- 机器学习  
- 威胁情报  
- DNS 过滤  
- DGA 检测  
- DNS 隧道检测  
- 行为分析  
- 可解释 AI  
- 风险评分  
- 自适应检测  
- DoH/DoT 检测  

先进行研究。

==================================================  
DNS 安全示例  
==================================================

如果项目与 DNS 过滤/安全相关,需调研现代系统,例如:

Cisco Umbrella  
Cloudflare DNS/安全  
Quad9  
NextDNS  
企业级 DNS 安全  
杀毒软件/EDR  
防火墙  
IDS/IPS  
Web 安全网关  
开源 DNS 安全系统  

需确定:

它们已实现的功能  
其实现方式  
哪些方面表现良好  
仍存在哪些局限  

同时调研当前 DNS 安全面临的挑战,包括:

未知域名  
此前未见的威胁  
误报  
漏报  
威胁情报延迟  
过时的声誉数据  
攻击者行为变化  
概念/模型漂移  
DGA 演化  
DNS 隧道  
DoH  
DoT  
DNS 绕过  
隐私问题  
延迟  
计算开销  
可解释性  
数据集偏差  
类别不平衡  
对抗性攻击  
跨网络泛化  
时间行为  
上下文感知检测  
安全自动化响应  

以上仅为示例。

若当前研究发现更优方向,Claude 必须能识别出更好的机会。

==================================================  
杀毒软件挑战  
==================================================
提示词必须指示 Claude 将项目与以下内容进行比较:

Antivirus  
EDR  
Firewall  
IDS/IPS  
Web security gateway  
DNS security  

Claude 必须解释:

DNS 能够看到什么  
DNS 无法看到什么  
DNS 可能更早检测到什么  
DNS 在哪些方面与 Antivirus 重叠  
DNS 在哪些方面提供独特的安全角色  

切勿声称 DNS 可以取代 Antivirus。  

==================================================  
RESEARCH GAP  
==================================================  

Claude 必须产出:

现有系统  
↓  
现有能力  
↓  
当前限制  
↓  
研究尝试  
↓  
剩余差距  
↓  
研究问题  
↓  
拟议贡献  
↓  
该贡献将如何通过实验验证  

不要编造研究差距。  

==================================================  
WOW 因素  
==================================================  

找出一个真正有用的“WOW”功能。

它必须满足以下条件:

有研究支持  
有用  
可实现  
可测试  
可度量  
可演示  

不要仅仅为了让项目看起来先进而添加不必要的区块链、聊天机器人、LLM 或装饰性 AI 功能。

一个强有力的贡献优于多个薄弱功能。  

==================================================  
评审模式  
==================================================  

提示词必须让 Claude 在设计完项目后,扮演一名持敌意态度的教员评审者。

Claude 必须提出困难的问题,例如:

到底哪里是新的?  
这难道不是已经存在了吗?  
Cisco Umbrella 不是已经做到了吗?  
Antivirus 不是已经做到了吗?  
为什么不使用现有的服务?  
你的研究差距是什么?  
哪篇论文支持这个差距?  
你到底实现了什么?  
系统是如何做决策的?  
当威胁情报没有信息时会发生什么?  
当机器学习出错时会发生什么?  
你如何处理误报?  
你如何处理漏报?  
攻击者能否绕过它?  
DoH/DoT 的情况下会发生什么?  
引入了多少延迟?  
你如何证明改进?  
为什么选择这个数据集?  
为什么选择这个算法?  
有哪些局限性?  

Claude 必须识别出弱点,并明确告诉我如何改进它们。

它必须从以下方面对项目进行评分:

问题清晰度  
研究深度  
现有系统分析  
研究差距  
新颖性/差异化  
技术可行性  
架构  
实现  
数据集  
实验  
结果  
实际有用性  
安全相关性  
性能  
用户界面/演示  
答辩防御能力  
WOW 因素  

==================================================  
实施要求  
==================================================  

最终项目必须是一个真实可运行的项目。

Claude 必须提供:

完整的文件夹结构  
完整的源代码  
依赖项  
安装命令  
配置  
环境变量  
数据库  
API  
前端  
后端  
测试  
调试  
部署/运行说明  

不允许伪代码。

不允许虚假实现。

不允许仅包含 TODO 的代码。

不允许伪造 API 响应。

不允许编造结果。

如果 Claude 修改了某个文件,必须提供完整的更新后文件。

增量式构建:

构建(BUILD)  
→ 运行(RUN)  
→ 测试(TEST)  
→ 验证(VERIFY)  
→ 修复(FIX)  
→ 下一步(NEXT)  

只要关键组件仍存在故障,就绝不能继续推进。  

==================================================  
AI 工具策略  
==================================================  

主提示词必须告诉 Claude 如何在 AI 工具之间分配工作:

Claude:  
研究、文献分析、研究差距、架构设计、代码生成、代码审查  

ChatGPT:  
独立验证、架构审查、调试、测试、技术推理、答辩模拟  

Cursor:  
主代码库的实现与集成  

GitHub Copilot:  
小型编码任务、自动补全和测试  

Perplexity:  
独立研究/来源验证  

v0:  
专业 UI/仪表盘生成  

GitHub:  
版本控制  

AI 工具被用作开发/研究团队,因此工作流程应最大化其效用。  

==================================================  
实验要求  
==================================================  

项目必须包含真实的实验。

Claude 必须设计:

基线(baseline)  
vs  
拟议方法(proposed approach)  

使用适当的指标,例如:

准确率(precision)  
召回率(recall)  
F1 分数(F1)  
误报率(false-positive rate)  
漏报率(false-negative rate)  
检测率(detection rate)  
延迟(latency)  
处理开销(processing overhead)  
泛化能力(generalization)  
鲁棒性(robustness)  

仅使用与项目实际相关的指标。

所有最终结果必须来自我们实际运行的实验。

绝不编造数字。  

==================================================  
用户界面要求  
==================================================  

如果适用,必须创建一个专业的网络安全仪表盘。

它必须使用真实的后端数据。

不允许静态的虚假仪表盘。

仅展示有用的项目信息,例如:

查询  
检测  
风险/决策  
证据  
警报  
统计数据  
性能  
系统状态  

==================================================  
PPT / 报告要求  
==================================================  

在实施和实验验证完成后,根据官方学院模板和评分标准生成 PPT 和报告。
  
PPT 中展示的所有内容必须与实际实现一致。

如果某项功能尚未实现,请标注为:

PROPOSED  
或  
FUTURE SCOPE

切勿将计划中的功能呈现为已完成。

==================================================  
VIVA 答辩要求  
==================================================

Claude 最终必须进行模拟答辩(mock viva)。

一次只提一个问题。

问题从基础开始,逐步变难。

如果我的回答错误:

1. 指出错误之处。  
2. 给出正确的技术解释。  
3. 提供一句简短的回答,供我向答辩老师陈述。  
4. 继续下一个问题。

==================================================  
最终审计  
==================================================

在宣布项目完成之前,Claude 必须逐项审计以下内容:

TITLE  
↓  
OBJECTIVES  
↓  
RESEARCH  
↓  
EXISTING SYSTEMS  
↓  
CURRENT LIMITATIONS  
↓  
RESEARCH GAP  
↓  
CONTRIBUTION  
↓  
ARCHITECTURE  
↓  
CODE  
↓  
DATASET  
↓  
EXPERIMENTS  
↓  
REAL RESULTS  
↓  
UI  
↓  
PPT  
↓  
REPORT  
↓  
DEMO  
↓  
VIVA

所有内容必须保持一致。

最终项目必须能够经受住以下质问:

"THIS ALREADY EXISTS. WHAT DID YOU ACTUALLY ADD?"

==================================================  
最重要规则  
==================================================

保持怀疑态度。

不要自动认同我的想法。

如果某项技术已存在,请明确指出。

如果研究空白(research gap)薄弱,请明确指出。

如果项目范围过大,请主动缩减。

如果某个想法对单个开发者不可行,请直接拒绝。

如果某个功能不必要,请移除。

如果某项贡献确实有用且可行,请说明原因。

不要追求华丽的措辞。

应优化以下要素:

REAL PROBLEM  
+  
REAL RESEARCH GAP  
+  
REAL CONTRIBUTION  
+  
WORKING CODE  
+  
REAL TESTING  
+  
REAL EXPERIMENTS  
+  
REAL RESULTS  
+  
STRONG DEMO  
+  
STRONG VIVA

==================================================  
输出格式  
==================================================

生成的 Claude 主提示词(master prompt)必须具备以下特征:

- 极其清晰  
- 结构分明  
- 步骤有序  
- 无歧义  
- 专业  
- 足够详细,能够指导整个项目流程  
- 设计上防止 Claude 跳步提前行动  
- 面向使用多个 AI 工具的单人学生

在生成的主提示词末尾,必须指示 Claude:

"WAIT FOR THE USER TO PROVIDE THE PROJECT TITLE AND OFFICIAL COLLEGE MATERIAL.

DO NOT START RESEARCH.  
DO NOT START CODING.  
DO NOT DESIGN THE ARCHITECTURE.  

FIRST COMPLETE PHASE 0 ONLY."