分享三个简单实用的提示词技巧，提升大模型在长文本、多规则复杂场景下的表现，包括核心要求复述、原文多次重复和任务多次重复。
原文标题：知乎热榜第一提示词技巧汇总
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
本文汇总了知乎热榜第一的提示词技巧，旨在解决大模型在使用中常见的难题，如无法遵循风格要求、遗漏细节等。主要介绍三种简单有效的技巧：
1. **核心要求复述**：在长文本输出中，通过定期重复核心要求，避免模型注意力漂移，确保内容深度和准确性。案例展示了在论文背景分析中，重复要求能显著提升分析的综合性和引用质量。
2. **原文多次重复**：在多分类或内容审核任务中，通过重复原文关键信息，防止模型遗忘重要细节，提高识别准确率。案例中，重复图像描述有效提升了图像场景分类的准确性。
3. **任务多次重复**：在长文本审核等任务中，定期重复任务目标，使模型聚焦于当前片段的信息处理，减少无关信息干扰。案例表明，多次重复任务能有效提升模型对隐藏负面信息的识别能力。
这些技巧无需复杂的技术改造，仅通过调整提示词结构即可显著提升大模型的输出质量，尤其在长文本、多规则的复杂场景中，效果更为突出。
1. **核心要求复述**：在长文本输出中，通过定期重复核心要求，避免模型注意力漂移，确保内容深度和准确性。案例展示了在论文背景分析中，重复要求能显著提升分析的综合性和引用质量。
2. **原文多次重复**：在多分类或内容审核任务中，通过重复原文关键信息，防止模型遗忘重要细节，提高识别准确率。案例中，重复图像描述有效提升了图像场景分类的准确性。
3. **任务多次重复**：在长文本审核等任务中，定期重复任务目标，使模型聚焦于当前片段的信息处理，减少无关信息干扰。案例表明，多次重复任务能有效提升模型对隐藏负面信息的识别能力。
这些技巧无需复杂的技术改造，仅通过调整提示词结构即可显著提升大模型的输出质量，尤其在长文本、多规则的复杂场景中，效果更为突出。
怜星夜思：
1、文章中提到的这三个提示词技巧，你认为哪个在实际应用中最容易被忽视，为什么？
2、除了文章中提到的应用场景（论文解读、图像分类、文本审核），你还能想到哪些场景可以使用这些技巧来提高大模型的输出质量？
3、文章中提到这几个技巧操作简单，无需复杂的技术改造，你认为这些prompt技巧的局限在哪里，如果想进一步提升大模型的效果，还需要做哪些工作？
2、除了文章中提到的应用场景（论文解读、图像分类、文本审核），你还能想到哪些场景可以使用这些技巧来提高大模型的输出质量？
3、文章中提到这几个技巧操作简单，无需复杂的技术改造，你认为这些prompt技巧的局限在哪里，如果想进一步提升大模型的效果，还需要做哪些工作？
原文内容
在使用大模型的时候，明明已经反复强调风格要求，模型却总是无法遵循，写出来的内容晦涩生硬；面对长上下文的场景时，还经常遗漏一些非常明显的细节，犯一些非常低级降智的错误，严重降低使用体验。
最近谷歌发现，重复提示词核心内容能提升非推理任务性能，这个发现还上了26年1月20日的知乎热榜第一名，我的答案里有两个非常好的技巧，能解决前面说到的问题，汇总、分享给大家。
一、核心要求复述
1. 问题背景
在论文解读、深度分析等需要持续聚焦核心目标的任务中，即便在提示词中明确要求“不要遗漏关键细节”“深入分析背景”，随着输出篇幅增加而偏离要求，导致内容流于表面、缺乏深度。比如解读论文背景时，模型可能只简单罗列原文内容，无法进行综合性、高屋建瓴的分析。
2. 技巧具体内容
我的解决办法是，在提示词中明确规定，模型在输出过程中，每间隔约1000字就重复一遍核心要求，从而避免注意力漂移，确保全程遵循核心任务目标。
3. 效果案例
以论文《A Technical Report on the Second Place Solution for the CIKM 2025 AnalytiCup Competition》的背景分析为例，使用豆包模型，提示词设计如下：
阅读论文，撰写第一章背景分析，关注现阶段搜索的问题。
注意你的阅读对象是程序员，不要废话连篇，有一说一，清晰地展现论文的技术核心即可，程序员看到ai风格、营销号风格的弱智文章会直接跳过。
程序员看你的文章，是为了学习新知识、新技术、新思想，请记住这一点。
************关键细节在这里*************
输出过程中，回答开始前，以及每输出1000字左右，就重复一遍“【我应该把问题背景讲明白，做综合性、高屋建瓴的分析】”
*************************************
要求：
-1 清晰透彻：行文易于理解，深入讲解，不要流于表面，罗列名词
-2 充分引用：为保证读者能理解，引用原文的公式、案例，说清楚公式的含义，案例引用恰当，翻译成中文，注明来源（例如原文第xx页）
-3 适当扩展：发挥ai见多识广、联想丰富的特性，对已有内容进行补充完善，例如提出更好的方法、指出潜在风险等，这部分内容要以“我认为”开始，另起一段
未使用该技巧时，内容1仅简单堆砌原文引言，缺乏深度分析，完全忽略了提示词中“案例引用恰当”的要求，读起来很费劲：
> 第一章 背景分析
在电子商务领域的快速扩张过程中，精准判定用户查询与产品类别的语义相关性，是提升搜索质量、推荐精度及用户体验的关键所在，其支撑着类别分类、产品检索、相关性排序等一系列下游应用，是大规模工业搜索系统的核心构成部分[原文引言部分]。然而，在多语言与跨领域场景下，该任务面临严峻挑战：同一用户意图可能通过多样的语言形式、区域惯例以及层级化类别结构表达，翻译偏差、属性描述差异、产品分类体系不一致等细微问题，都可能导致传统文本匹配或基于嵌入的方法难以准确捕捉语义关联[原文引言部分]。
当前主流解决方案存在显著缺陷：一方面，现有方法常依赖集成架构或基于规则的后处理来提升精度，虽能降低模型方差，但带来了巨大的计算开销与维护负担，尤其在多语言、多市场部署场景中问题更为突出[原文引言部分]；更关键的是，这类方法缺乏可解释性——集成模型的输出分数无法揭示决策背后的推理过程，导致错误诊断困难，且难以泛化到未见过的场景[原文引言部分]。另一方面，尽管大型语言模型（LLMs）在文本理解任务中展现出强大的泛化能力，但它们的推理过程大多是隐式的，在跨语言、跨领域场景下易产生不稳定或不一致的输出[原文引言部分]，无法满足工业级应用对可靠性的要求。
上述问题的核心症结可概括为两点：一是复杂场景下的语义对齐难题，多语言差异与类别体系异构性导致传统方法的匹配精度不足；二是模型的"黑箱"特性与工程化矛盾，现有高精度方案要么推理过程不可解释，要么存在计算成本过高、维护复杂等问题，难以兼顾性能与实用性。因此，亟需一种能够在保证精度的前提下，简化系统架构、提升可解释性并降低部署成本的技术方案，这也是本研究的核心出发点。
使用该技巧后，内容2长度更充足，对跨语言、工业适配讲的更清楚，完美地遵循了提示词中的要求，引用了很多例子，读起来清晰易懂：
> 第一章 背景分析
在电子商务领域的快速扩张过程中，准确判定用户查询与产品类别的语义相关性，是提升搜索质量、推荐精度及用户体验的核心环节，其支撑着类别分类、产品检索、相关性排序等一系列下游应用，构成了大规模工业级搜索系统的关键组成部分（原文引言部分）。然而，在多语言、跨领域的复杂环境下，该任务面临着严峻挑战。同一用户意图可能通过多样的语言形式、区域惯例以及层级化的类别结构表达，翻译偏差、属性描述差异、产品分类体系不一致等细微问题，都可能导致传统文本匹配或基于嵌入的方法难以精准捕捉语义关联，进而引发判断失误。
现有解决方案为追求更高准确率，常采用集成架构或基于规则的后处理机制。这类方法虽能在一定程度上降低模型方差，但带来了显著的计算开销与维护负担，尤其在多语言、多市场部署场景中，问题更为突出。更关键的是，其严重缺乏可解释性——集成模型的输出分数无法揭示决策背后的推理过程，使得错误诊断和未见过场景的泛化变得异常困难（原文引言部分）。与此同时，尽管大型语言模型（LLMs）在文本理解任务中展现出强大的泛化能力，但它们的推理过程大多处于隐式状态，导致在不同语言和领域间输出结果不稳定、不一致，难以满足工业级应用对可靠性的要求。
从技术本质来看，传统方法的核心缺陷在于“复杂性与可解释性的失衡”。集成系统通过堆砌多个专业化模型来覆盖复杂场景，却陷入了“越多越复杂，越复杂越难管控”的恶性循环。例如，针对多语言相关性判断，传统方案可能需要单独训练翻译模型、文本匹配模型、类别对齐模型等，各模块间的协同优化和误差传递控制成为难题。而LLMs的隐式推理模式，本质上是将复杂逻辑封装在黑盒中，虽能通过海量参数拟合数据规律，但缺乏对中间推理步骤的显式建模，导致在面对跨语言歧义、类别层级冲突等边缘场景时，容易出现“逻辑跳跃式”的错误判断。
【我应该把问题背景讲明白，做综合性、高屋建瓴的分析】
从工业部署视角进一步分析，现有方法还面临着“性能与效率的矛盾”。电子商务搜索系统需处理海量用户查询，对推理速度和资源占用有着严格限制。传统集成模型由于涉及多个模型的串行/并行计算，推理吞吐量难以提升，且多模型的存储、更新和维护成本极高。而直接对LLMs进行全参数微调以适配特定任务，虽能提升性能，但需要消耗大量计算资源（如多块高端GPU、长时间训练），且微调后的模型参数规模庞大，推理时的内存占用难以满足大规模部署需求。这种“为提升性能而牺牲效率”的现状，成为制约多语言类别相关性判断技术落地的关键瓶颈。
此外，跨语言场景下的语义统一问题尚未得到有效解决。不同语言的语法结构、表达方式、文化语境差异巨大，简单的直译往往无法准确传递用户查询的真实意图。例如，某语言中带有地域特色的产品描述，直译后可能与目标语言的产品类别术语产生语义偏差；同时，产品类别的层级结构在不同市场可能存在差异，如何在跨语言环境中实现查询意图与类别层级的精准对齐，是传统方法难以攻克的技术难点。传统嵌入方法通过将文本映射到向量空间来计算相似度，但面对多语言语义鸿沟和类别层级的结构化信息，向量空间的单一维度难以同时捕捉语义一致性和层级兼容性，导致匹配精度受限。
我认为，现有问题的根源在于未能建立“结构化推理与高效适配”的统一框架。传统方法要么缺乏对推理过程的结构化建模（如LLMs的隐式推理），要么陷入了过度复杂的多模块架构（如集成系统）。为解决这一核心矛盾，需要从两个维度突破：一是将复杂任务分解为符合人类决策逻辑的显式子步骤，通过结构化推理提升可解释性和稳定性；二是采用参数高效的适配技术，在不牺牲模型性能的前提下，降低训练和推理的资源消耗。此外，潜在风险在于，结构化推理的子步骤设计可能存在逻辑漏洞或冗余，导致推理链条断裂；而参数高效适配技术可能因参数压缩过度而损失模型的表达能力，因此需要在子任务分解的合理性和适配技术的参数配置上进行精细化优化。例如，子步骤的划分应严格遵循“语义递进”原则，避免出现信息丢失或重复计算；参数高效适配的秩选择、层选择等超参数，需要结合具体模型和任务场景进行针对性调优，以平衡效率和性能。
二、原文多次重复
1. 问题背景
在多分类、内容审核等任务中，当原文较长或规则数量较多（如几十条甚至上百条）时，模型容易出现遗忘原文关键信息、漏识别符合规则的内容等问题。
例如在图像场景分类中，模型可能忽略“场景描述”中明确提到的“高空作业”描述；在舆情审核中，隐藏在长文本中的负面信息可能被遗漏。
2. 技巧具体内容
假设需要“图像描述”中的内容，与数十个“细分场景”做对应，图像描述有大约100字，细分场景有约50条，每条细分场景描述约50字。为保证每一个潜在的“细分场景”都被模型识别出来，可以每隔10条（或者其他间隔）重复一遍“图像描述”。
3. 效果案例
以图像场景分类任务为例，原有提示词将所有“细分场景”集中罗列，“图像描述”仅呈现一次：
【任务】：请判断 **图像描述**所属的大场景和细分场景，可以是多个分类，说出大场景和细分场景。
【图像描述】
- 图中显示三名穿着橙色工作服的工人，他们正在一个较深的土坑内进行作业。
- 工人们佩戴安全帽和安全带，并使用绳索进行固定。他们在对一个固定在墙壁上的电力表箱进行读数、记录和验电操作。
- 他们似乎在进行某种高空作业，因为他们的身体悬在空中。
- 较深的土坑的边缘看起来比较粗糙，可能是混凝土或其他硬质材料制成。
【大场景和细分场景】
大场景1：**变电-室内**：xxxxx
--一般作业：xxxxx
--带电作业：xxxxx。
--地下通道作业：xxxx。
大场景2：**变电-室外**：xxxxx
--一般作业：xxxxx
--带电作业：xxxxx
--巡视维护：xxxxx
--箱体作业：xxxxx
（接下来的四十条规则直接进行简单罗列，不再重复）
尽管“图像描述”中，明显的提到了“高空作业”这四个字，但判断结果还是遗漏了“高处作业”这一关键分类：
综上所述，图像描述的场景可以归类为以下大场景和细分场景：
大场景1：变电-室外（箱体作业）
大场景3：配电-地面（箱体类设备）
大场景7：土建（深坑）
采用“图像描述多次重复出现”的技巧后，提示词调整为：
**任务**：请判断 **图像描述**所属的**大场景**和**细分场景**，可以是多个大场景。
【图像描述】
- 图中显示三名穿着橙色工作服的工人，他们正在一个较深的土坑内进行作业。
- 工人们佩戴安全帽和安全带，并使用绳索进行固定。他们在对一个固定在墙壁上的电力表箱进行读数、记录和验电操作。
- 他们似乎在进行某种高空作业，因为他们的身体悬在空中。
- 较深的土坑的边缘看起来比较粗糙，可能是混凝土或其他硬质材料制成。
【大场景和细分场景】
大场景1：**变电-室内**：xxx
--一般作业：xxx
--带电作业：xxx
--地下通道作业：xxx
大场景2：**变电-室外**：xxx
--一般作业：xxx
--带电作业：xxx
--巡视维护：xxx
--箱体作业：xxx
【图像描述】
- 图中显示三名穿着橙色工作服的工人，他们正在一个较深的土坑内进行作业。
- 工人们佩戴安全帽和安全带，并使用绳索进行固定。他们在对一个固定在墙壁上的电力表箱进行读数、记录和验电操作。
- 他们似乎在进行某种高空作业，因为他们的身体悬在空中。
- 较深的土坑的边缘看起来比较粗糙，可能是混凝土或其他硬质材料制成。
【大场景和细分场景】
大场景3：**配电-地面**xxx
--环境维护：xxx
--基础施工：xxx
大场景4：**配电-高处**：xxx
--大型机械高处作业：xxx
--杆塔：xxx
--其他高处：xxx
模型成功识别出“高处作业”分类，结果准确完整：
综上所述，图像描述的场景可以归类为以下大场景和细分场景：
大场景2：变电-室外（箱体作业）
大场景3：配电-地面（箱体类设备）
大场景4：配电-高处（其他高处）
大场景7：土建（深坑）
三、任务多次重复
1. 问题背景
在长文本审核等任务中，原文篇幅过长（如20000字以上），模型容易忽略隐藏在大量无关信息中的关键内容。例如负面信息识别任务中，在2000字的国际新闻中，插入100字故障负面信息，模型非常有可能忽略这100字的负面信息。
2. 技巧具体内容
让模型聚焦于当前片段的信息处理，避免长文本中不同模块信息的相互干扰。
3. 效果案例（原文照抄）
以负面信息审核为例，原有提示词将2000字国际新闻原文完整呈现（惊叹号处，是硬插进去的一个负面信息，对人来说非常好识别），任务仅在开头出现了一次：
【任务】请判断原文中是否存在负面舆情或正面舆情，给出舆情最强烈的原文片段。
【原文】国际人士积极评价中国新能源产业持续提供优质产能——“有助于加速全球向清洁能源转型” 近年来，中国新能源产业快速发展，相关国际合作加快推进接受本报记者采访的外国专家学者表示，中国新能源产业的优势是通过充分的市场竞争塑造的中国新能源产业持续提供优质产能，为全球绿色发展作出重要贡献 “应以市场眼光和全球视野看待中国的产能发展” 今年1月，马来西亚国会议员、区域策略研究所主席李健聪访问中国，其间参观了新能源、通信、虚拟现实、卫星技术和人工智能等领域的高新技术企业中国在科技创新领域的表现给他留下深刻印象“中国一直致力于能源转型，推动绿色和可持续发展”李健聪说，“中国在太阳能、风能等领域的前沿技术不仅为中国自身经济转型提供了支持，也为全球能源可持续利用树立了榜样”
“中国聚焦加快发展新质生产力，推动高质量发展，这将进一步增强中国经济增长动能”巴西商业领袖组织中国区首席执行官小若泽·里卡多·卢斯表示，“中国新能源产品在国际市场上不断走俏，是市场充分竞争的结果科技含量更高、人性化设计更多、更加低碳环保的产品脱颖而出，最终受益的是消费者” 卢斯以新能源汽车行业为例说，中国新能源汽车出口不仅让各国汽车消费者得到实实在在的利益，而且有助于推动低碳经济发展卢斯认为：“世界经济走向繁荣的关键是破除贸易保护主义，发挥不同国家和地区的比较优势，在相互合作中共同推动经济社会发展” 泰国开泰银行高级副总裁蔡伟才表示，目前全球对新能源产品需求量大，中国企业通过积极创新研发、控制生产成本，在相关领域积累了优势，并基于市场需求规划产能在一个经济快速增长的国家，当市场需求出现，将吸引大量投资以满足市场需要 美国中美研究中心特聘研究员丹尼斯·西蒙表示，中国经济增长正从投资驱动转向消费驱动，由此促进新能源等产业提升资本配置效率，实现快速增长 “应以市场眼光和全球视野看待中国的产能发展”泰国正大管理学院中国—东盟研究中心主任汤之敏表示，从市场供需角度看，产能在部分行业、不同时间节点有高低起伏，这是市场竞争调节供求的正常表现；从全球视野看，中国是一个融入全球贸易的开放市场，中国的跨国企业在全球配置生产、布局销售，符合全球的绿色发展需求 “为全球可持续发展作出积极贡献”
国际能源署报告指出，2023年全球可再生能源新增装机容量5.1亿千瓦，中国贡献超过一半，为全球可再生能源发电增长作出了巨大贡献中国风电、光伏产品已经出口到全球200多个国家和地区，帮助有关国家和地区获得清洁、可靠、用得起的能源 国际可再生能源署报告指出，过去10年，全球风电和光伏发电项目平均度电成本分别累计下降超过60%和80%，其中很大一部分归功于中国创新、中国制造、中国工程 西蒙认为，中国新能源产业规模巨大，部分原因在于拥有其他国家难以复制的成本效率优势和日益完善的供应链生态系统的支持新能源产业的技术持续创新，也让中国在这一领域取得更大发展成绩在清洁能源技术领域建立的优势，不仅让中国成为全球清洁能源革命的领军者，也降低了锂电池和光伏产品等绿色技术的成本，使其他国家更容易获得可再生能源，“有助于加速全球向清洁能源转型，为全球可持续发展作出积极贡献”。
！！运行车间的操作票上写的是AH103于是按照作业票停了高压开关柜的电源，可是操作拉闸的电源开关柜为AH203柜这是一起明显的操作事故公司在几年前把电工车间分为两部分，维修人员去了维修车间，变电站的人员合并到水气供应的运行车间在分离后已经出现过一次这样的带负荷拉隔离开关的事故，今天又一次出现，是值得深思的一件事情，为什么呢？大家经历过这样的事故吗？
近年来，东盟国家积极推动汽车电动化，新能源汽车消费需求持续上升，东盟成为中国新能源汽车出口的重要目的地之一“中国新能源汽车在东盟特别是泰国市场表现亮眼，其显著的竞争优势主要来自持续、快速的技术与产品迭代，其背后是中国开放的市场环境、人力资源和超大规模市场优势以及完善的产供链体系对创新的支持”汤之敏表示，中国车企不仅给泰国消费者带来了品质优良且经济实惠的产品，也促进了泰国汽车产业发展转型，拉动投资和就业，带动泰国经济发展 “面对全球经济低碳发展的紧迫目标，合作创新是最快的方式” 在印度尼西亚，中企承建的芝拉塔漂浮光伏项目成功实现全容量并网发电，预计可为约5万户家庭提供清洁电力；在乌干达，中企承建的卡鲁玛水电站项目最后一台机组发电并网，每年将减少碳排放348万吨，相当于种植150万棵树；在巴西，中国车企比亚迪正在建设大型生产基地综合体，工厂投产后将为当地新增5000多个就业岗位……近年来，中国有序推进清洁能源产业链合作，构建能源绿色低碳转型共赢新模式，深化新能源科技创新国际合作，在帮助其他国家实现减碳目标的同时，促进共同发展繁荣
近年来，中国已在非洲实施了数百个清洁能源发电和电网项目，取得了一系列标志性成果肯尼亚非洲政策研究所中国—非洲中心执行主任丹尼斯·穆内内以中企承建的东非最大光伏电站——加里萨50兆瓦光伏发电站为例说，这座于2019年正式投入运营的光伏电站，年均发电量超7600万千瓦时，可满足7万户家庭共计38万多人的用电需求他表示：“非洲与中国在清洁能源领域的合作，不仅增加了当地电力供应、改善了能源安全，还为非洲及世界应对气候变化作出贡献”
去年12月，中国动力电池企业国轩高科与泰方合资成立的国轩高科泰国工厂首款电池产品，在泰国罗勇府暹罗东方工业园正式下线工厂合资方泰国国家石油公司总裁兼首席执行官奥达蓬表示，通过与国轩高科合资建设超级电池工厂，集团引入了先进电池技术，能够加速实现在新能源汽车价值链和清洁能源产业方面的目标 中欧数字协会主席路易吉·甘巴尔代拉认为，通过鼓励发展数字经济、智能制造和可持续能源等新兴产业，中国将为增强全球经济韧性作出贡献这不仅有利于中国经济社会发展，也为全球技术进步营造良好合作氛围 “面对全球经济低碳发展的紧迫目标，合作创新是最快的方式”世界工业技术研究组织协会秘书长伯罗斯表示，协会与江苏省产业技术研究院保持密切合作“我们协会致力于在可持续发展方面将本土创新与全球市场联系起来中国在绿色产业与发展方面经验丰富，是我们的重要合作伙伴未来我们将继续与中国紧密合作，为世界带来更多机遇”伯罗斯说 （本报北京、华盛顿、曼谷、内罗毕、里约热内卢、罗马4月25日电 记者俞懿春、李志伟、刘慧、黄炜鑫、陈一鸣、谢亚宏）
模型未识别出隐藏的负面信息：
原文中存在以下与舆情片段：
正面舆情片段：
“去年12月，中国动力电池企业国轩高科与泰方合资成立的国轩高科泰国工厂首款电池产品，在泰国罗勇府暹罗东方工业园正式下线工厂合资方泰国国家石油公司总裁兼首席执行官奥达蓬表示，通过与国轩高科合资建设超级电池工厂，集团引入了先进电池技术，能够加速实现在新能源汽车价值链和清洁能源产业方面的目标。”
这段文字提到了国轩高科与泰国国家石油公司合资建设的超级电池工厂，以及引入先进电池技术，这体现了清洁能源产业方面的积极发展和国际合作。
“中国动力电池企业国轩高科与泰方合资成立的国轩高科泰国工厂首款电池产品，在泰国罗勇府暹罗东方工业园正式下线”
这段文字表明国轩高科在泰国建立了合资工厂，并成功下线首款电池产品，显示了在海外市场的布局和业务发展。
负面舆情片段：
原文中没有直接提及与电力相关的负面舆情
采用“任务多次重复”技巧后，任务出现了3次，大约每500字重复一次，提示词调整为：
【任务】请判断原文中是否存在与电力有关的负面舆情或正面舆情，给出舆情最强烈的原文片段。
【原文】国际人士积极评价中国新能源产业持续提供优质产能——“有助于加速全球向清洁能源转型” 近年来，中国新能源产业快速发展，相关国际合作加快推进接受本报记者采访的外国专家学者表示，中国新能源产业的优势是通过充分的市场竞争塑造的中国新能源产业持续提供优质产能，为全球绿色发展作出重要贡献 “应以市场眼光和全球视野看待中国的产能发展” 今年1月，马来西亚国会议员、区域策略研究所主席李健聪访问中国，其间参观了新能源、通信、虚拟现实、卫星技术和人工智能等领域的高新技术企业中国在科技创新领域的表现给他留下深刻印象“中国一直致力于能源转型，推动绿色和可持续发展”李健聪说，“中国在太阳能、风能等领域的前沿技术不仅为中国自身经济转型提供了支持，也为全球能源可持续利用树立了榜样”
“中国聚焦加快发展新质生产力，推动高质量发展，这将进一步增强中国经济增长动能”巴西商业领袖组织中国区首席执行官小若泽·里卡多·卢斯表示，“中国新能源产品在国际市场上不断走俏，是市场充分竞争的结果科技含量更高、人性化设计更多、更加低碳环保的产品脱颖而出，最终受益的是消费者” 卢斯以新能源汽车行业为例说，中国新能源汽车出口不仅让各国汽车消费者得到实实在在的利益，而且有助于推动低碳经济发展卢斯认为：“世界经济走向繁荣的关键是破除贸易保护主义，发挥不同国家和地区的比较优势，在相互合作中共同推动经济社会发展” 泰国开泰银行高级副总裁蔡伟才表示，目前全球对新能源产品需求量大，中国企业通过积极创新研发、控制生产成本，在相关领域积累了优势，并基于市场需求规划产能在一个经济快速增长的国家，当市场需求出现，将吸引大量投资以满足市场需要 美国中美研究中心特聘研究员丹尼斯·西蒙表示，中国经济增长正从投资驱动转向消费驱动，由此促进新能源等产业提升资本配置效率，实现快速增长 “应以市场眼光和全球视野看待中国的产能发展”泰国正大管理学院中国—东盟研究中心主任汤之敏表示，从市场供需角度看，产能在部分行业、不同时间节点有高低起伏，这是市场竞争调节供求的正常表现；从全球视野看，中国是一个融入全球贸易的开放市场，中国的跨国企业在全球配置生产、布局销售，符合全球的绿色发展需求 “为全球可持续发展作出积极贡献”
【任务】请判断原文中是否存在与电力有关的负面舆情或正面舆情，给出舆情最强烈的原文片段。
【原文】国际能源署报告指出，2023年全球可再生能源新增装机容量5.1亿千瓦，中国贡献超过一半，为全球可再生能源发电增长作出了巨大贡献中国风电、光伏产品已经出口到全球200多个国家和地区，帮助有关国家和地区获得清洁、可靠、用得起的能源 国际可再生能源署报告指出，过去10年，全球风电和光伏发电项目平均度电成本分别累计下降超过60%和80%，其中很大一部分归功于中国创新、中国制造、中国工程 西蒙认为，中国新能源产业规模巨大，部分原因在于拥有其他国家难以复制的成本效率优势和日益完善的供应链生态系统的支持新能源产业的技术持续创新，也让中国在这一领域取得更大发展成绩在清洁能源技术领域建立的优势，不仅让中国成为全球清洁能源革命的领军者，也降低了锂电池和光伏产品等绿色技术的成本，使其他国家更容易获得可再生能源，“有助于加速全球向清洁能源转型，为全球可持续发展作出积极贡献”。
！！运行车间的规章制度上写的是xxx于是按照作业票停了xxx的电源，可是操作拉闸的电源开关柜为xxx柜这是一起明显的操作事故厂里在几年前把电工车间分为两部分，维修人员去了维修车间，水电站的人员合并到水气供应的运行车间在分离后已经出现过一次这样的带负荷拉隔离开关的事故，今天又一次出现，是值得深思的一件事情，为什么呢？大家经历过这样的事故吗？
近年来，东盟国家积极推动汽车电动化，新能源汽车消费需求持续上升，东盟成为中国新能源汽车出口的重要目的地之一“中国新能源汽车在东盟特别是泰国市场表现亮眼，其显著的竞争优势主要来自持续、快速的技术与产品迭代，其背后是中国开放的市场环境、人力资源和超大规模市场优势以及完善的产供链体系对创新的支持”汤之敏表示，中国车企不仅给泰国消费者带来了品质优良且经济实惠的产品，也促进了泰国汽车产业发展转型，拉动投资和就业，带动泰国经济发展 “面对全球经济低碳发展的紧迫目标，合作创新是最快的方式” 在印度尼西亚，中企承建的芝拉塔漂浮光伏项目成功实现全容量并网发电，预计可为约5万户家庭提供清洁电力；在乌干达，中企承建的卡鲁玛水电站项目最后一台机组发电并网，每年将减少碳排放348万吨，相当于种植150万棵树；在巴西，中国车企比亚迪正在建设大型生产基地综合体，工厂投产后将为当地新增5000多个就业岗位……近年来，中国有序推进清洁能源产业链合作，构建能源绿色低碳转型共赢新模式，深化新能源科技创新国际合作，在帮助其他国家实现减碳目标的同时，促进共同发展繁荣
【任务】请判断原文中是否存在与电力有关的负面舆情或正面舆情，给出舆情最强烈的原文片段。
【原文】近年来，中国已在非洲实施了数百个清洁能源发电和电网项目，取得了一系列标志性成果肯尼亚非洲政策研究所中国—非洲中心执行主任丹尼斯·穆内内以中企承建的东非最大光伏电站——加里萨50兆瓦光伏发电站为例说，这座于2019年正式投入运营的光伏电站，年均发电量超7600万千瓦时，可满足7万户家庭共计38万多人的用电需求他表示：“非洲与中国在清洁能源领域的合作，不仅增加了当地电力供应、改善了能源安全，还为非洲及世界应对气候变化作出贡献”
去年12月，中国动力电池企业国轩高科与泰方合资成立的国轩高科泰国工厂首款电池产品，在泰国罗勇府暹罗东方工业园正式下线工厂合资方泰国国家石油公司总裁兼首席执行官奥达蓬表示，通过与国轩高科合资建设超级电池工厂，集团引入了先进电池技术，能够加速实现在新能源汽车价值链和清洁能源产业方面的目标 中欧数字协会主席路易吉·甘巴尔代拉认为，通过鼓励发展数字经济、智能制造和可持续能源等新兴产业，中国将为增强全球经济韧性作出贡献这不仅有利于中国经济社会发展，也为全球技术进步营造良好合作氛围 “面对全球经济低碳发展的紧迫目标，合作创新是最快的方式”世界工业技术研究组织协会秘书长伯罗斯表示，协会与江苏省产业技术研究院保持密切合作“我们协会致力于在可持续发展方面将本土创新与全球市场联系起来中国在绿色产业与发展方面经验丰富，是我们的重要合作伙伴未来我们将继续与中国紧密合作，为世界带来更多机遇”伯罗斯说 （本报北京、华盛顿、曼谷、内罗毕、里约热内卢、罗马4月25日电 记者俞懿春、李志伟、刘慧、黄炜鑫、陈一鸣、谢亚宏）
模型成功识别出负面信息：
在提供的原文中，我们可以找到以下相关舆情：
负面舆情：
原文中未直接提及与电力相关的负面舆情。但提到了一起操作事故，该事故涉及到高压开关柜的操作错误，这间接反映了操作流程或管理上的问题，虽然事故并非直接与电力相关，但可能对在电力系统运行管理方面的形象产生一定影响。
正面舆情：
中国新能源产业的快速发展：原文多次提到中国新能源产业的快速发展，以及其在全球能源转型中的重要作用，这间接提升了能源行业作为推动新能源产业发展的电力企业的形象。
国际合作与产能发展：原文中提到通过国际合作和产能规划，为全球绿色发展作出贡献，这体现了在全球能源市场中的积极角色。
技术创新与成本效率：原文提到中国新能源产业的技术创新和成本效率优势，这可能与在技术创新和成本控制方面的努力有关，从而提升了其正面形象。
清洁能源项目：原文中提到中国企业在非洲实施的清洁能源发电和电网项目，这可能与在海外市场的业务拓展和清洁能源项目实施有关，展现了在推动全球能源转型方面的贡献。
综上所述，原文中并未直接提及与相关的负面舆情，但提到了一起操作事故，间接反映了可能存在的管理问题。而正面舆情则主要体现在中国新能源产业的快速发展、国际合作与产能发展、技术创新与成本效率以及清洁能源项目等方面。
四、总结
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