【AI】提示词中的“时间范围”限定：让输出聚焦特定时期的信息

 

提示词中的时间范围限定：让输出聚焦特定时期的信息

1. 前言

在使用大模型（比如 ChatGPT、豆包、文心一言）时，很多人都会遇到一个问题：明明想让大模型输出某个特定时期的信息，结果它却给出了跨时间段的内容，甚至夹杂着过时或未来的信息。

比如，你想了解 “2023 年中国新能源汽车的销量数据”，如果只在提示词里写 “告诉我中国新能源汽车的销量”，大模型可能会把 2020 到 2024 年的数据都列出来，还得你自己筛选 2023 年的内容；又或者你想让大模型写 “2024 年春节的营销方案”，它却提到了 2023 年的春节热点，导致方案不符合当下需求。

其实，解决这个问题很简单 —— 在提示词里加上 “时间范围限定”。简单来说，就是明确告诉大模型 “只关注哪个时间段的信息”“只基于哪个时间段的背景来创作”。这样做能让大模型的输出更聚焦、更精准，不用你再花时间整理或修改。

接下来，这篇文章会从基础概念讲起，一步步教你怎么在提示词里加时间范围限定，还会结合多个实际场景给出案例，帮你彻底掌握这种方法，让大模型的输出更符合你的需求。

2. 先搞懂：什么是 “时间范围限定”？为什么要加这个限定？

在学怎么用 “时间范围限定” 之前，我们先弄明白它的定义和重要性，知道它到底是什么，以及为什么加了之后大模型的输出会更精准。

2.1 “时间范围限定” 的核心定义

“时间范围限定”，就是在提示词中明确指出大模型需要关注的 “时间区间”。这个区间可以是具体的某一天、某一个月、某一年，也可以是某一个时间段（比如 “2023 年第一季度”“2024 年春节期间”“过去 6 个月”）。

简单说，就是给大模型的输出 “划定时间边界”，让它只在这个边界内找信息、做创作，不超出范围。

举个例子：

• 没有时间限定的提示词：“写一篇关于北京旅游攻略的文章”；

• 加了时间限定的提示词：“写一篇关于 2024 年 10 月北京旅游攻略的文章，要包含当时的天气情况和秋季特色活动”。

加了时间限定后，大模型就会重点关注 2024 年 10 月北京的情况，不会提到其他月份的信息（比如 3 月的樱花季、12 月的雪景），攻略会更贴合 “10 月出行” 的需求。

2.2 为什么要在提示词中加 “时间范围限定”？

很多人忽略时间范围限定，觉得 “大模型应该能猜到我的需求”，但实际上，大模型没办法凭空判断你关注的时间段，不加限定会导致 3 个常见问题：

2.2.1 问题 1：输出信息太杂乱，包含跨时间段内容

如果没有时间限定，大模型会默认覆盖 “所有相关时间段” 的信息，导致输出内容又多又杂，你需要花时间筛选自己需要的部分。

比如，你问 “中国智能手机的市场份额”，大模型可能会列出 2019 到 2024 年每年的份额数据，而你其实只需要 2023 年的 —— 这就需要你从大量信息里挑出目标数据，浪费时间。

2.2.2 问题 2：输出过时信息，不符合当下需求

有些信息会随时间变化（比如政策、数据、热点事件），如果没有时间限定，大模型可能会给出过时的内容，导致结果没用。

比如，你想了解 “上海新能源汽车补贴政策”，大模型可能会提到 2022 年的补贴标准，但 2024 年的政策已经变了 —— 用过时的政策信息做决策，很容易出错。

2.2.3 问题 3：输出 “未来信息”，缺乏实际参考价值

如果你的需求是基于 “过去或当下” 的时间，没有时间限定的话，大模型可能会夹杂一些 “预测性的未来信息”，这些信息还没发生，参考价值很低。

比如，你让大模型 “分析 2023 年中国在线教育行业的发展情况”，它可能会提到 “预计 2024 年行业会有 XX 变化”—— 这些未来的预测和你需要的 “2023 年分析” 无关，会干扰你的判断。

而加了时间范围限定后，这 3 个问题都能解决：大模型的输出会聚焦在你指定的时间段内，信息不杂乱、不过时、也没有无关的未来预测，更符合你的实际需求。

2.3 哪些场景必须加 “时间范围限定”？

不是所有场景都需要加时间限定（比如 “解释什么是人工智能” 这种不随时间变化的知识），但以下 4 个场景，一定要加时间范围限定，否则输出结果会严重偏离需求：

2.3.1 场景 1：需要 “时效性数据” 的需求

比如 “某行业的销量 / 营收数据”“某地区的人口统计数据”“某产品的用户增长数据”—— 这类数据每年、每季度甚至每月都会变，必须明确时间段，才能拿到准确的数据。

示例：“告诉我 2023 年中国新能源汽车的总销量数据，以及同比 2022 年的增长率”（明确限定 “2023 年”，并对比 “2022 年”）。

2.3.2 场景 2：基于 “特定时期热点 / 事件” 的创作需求

比如 “写一篇结合某时间段热点的营销文案”“分析某事件的影响”—— 热点和事件都有时间属性，过了这个时间段，热点就失效了。

示例：“结合 2024 年巴黎奥运会的热点，写一篇运动品牌的朋友圈推广文案”（明确限定 “2024 年巴黎奥运会” 这个时间段的热点）。

2.3.3 场景 3：需要 “特定时期政策 / 规则” 的需求

比如 “了解某地区的税收政策”“查询某行业的监管规则”—— 政策和规则会更新，不同时间段的内容可能完全不同。

示例：“解释 2024 年中国个人所得税的专项附加扣除政策，和 2023 年相比有哪些变化”（明确限定 “2024 年” 的政策，并对比 “2023 年”）。

2.3.4 场景 4：“季节性 / 周期性” 的需求

比如 “写某季节的旅游攻略”“制定某节日的活动方案”—— 季节和节日都是有固定时间的，必须限定时间才能贴合场景。

示例：“制定 2025 年春节期间（2 月 17 日 - 2 月 23 日）的超市促销活动方案”（明确限定 “2025 年春节期间” 的具体日期）。

3. 基础方法：在提示词中加 “时间范围限定” 的 3 种核心形式

知道了 “时间范围限定” 的重要性后，接下来教你具体怎么加。根据需求的不同，主要有 3 种核心形式，新手可以直接套用这些形式，轻松写出带时间限定的提示词。

3.1 形式 1：限定 “具体日期 / 日期范围”

如果你的需求需要精确到 “某一天” 或 “某几天”，就用这种形式。比如 “某一天的天气情况”“某几天的活动方案”。

3.1.1 常用表述

• 具体某一天：“2024 年 5 月 20 日”“2025 年 1 月 1 日”；

• 具体日期范围：“2024 年 6 月 1 日 - 6 月 18 日”“2023 年 10 月 1 日至 10 月 7 日”。

3.1.2 示例（需求：查询某一天的天气并制定出行计划）

• 提示词：“查询 2024 年 8 月 15 日上海的天气情况（包括气温、是否下雨、风力），并基于当天的天气，给我制定一份上海迪士尼乐园的一日游出行计划，要说明需要带的物品和注意事项。”

• 大模型输出逻辑：会先找 2024 年 8 月 15 日上海的天气数据，再根据 “当天是否下雨、气温高低” 来推荐出行装备（比如下雨带伞、高温带防晒），计划完全贴合当天的情况，不会提到其他日期的天气影响。

3.1.3 注意事项

• 日期格式要清晰，尽量用 “年 - 月 - 日” 的形式（比如 “2024-08-15”），避免写成 “8 月 15 日”（大模型可能分不清是哪一年）；

• 如果是节日相关的日期，最好同时写 “节日名称” 和 “具体日期”，比如 “2024 年中秋节（9 月 17 日）”，避免大模型混淆年份。

3.2 形式 2：限定 “月份 / 季度 / 年份”

如果你的需求不需要精确到天，只需要关注 “某一个月”“某一个季度” 或 “某一年”，就用这种形式。比如 “某月份的销量分析”“某季度的工作计划”“某一年的行业报告”。

3.2.1 常用表述

• 具体月份：“2024 年 3 月”“2023 年 12 月”；

• 具体季度：“2024 年第一季度（1-3 月）”“2023 年第四季度（10-12 月）”；

• 具体年份：“2023 年”“2024 年”。

3.2.2 示例（需求：写某季度的产品销售总结）

• 提示词：“帮我写一份 2024 年第一季度（1-3 月）某品牌保温杯的销售总结，内容要包含：1. 第一季度的总销量、销售额；2. 销量最高的 3 个型号及各自的销售占比；3. 和 2023 年第四季度相比，销量的变化及原因分析。”

• 大模型输出逻辑：会聚焦 “2024 年 1-3 月” 的销售数据，不会混入 2024 年 4 月或 2023 年其他季度的数据，总结内容完全贴合 “第一季度” 的需求。

3.2.3 注意事项

• 季度要明确 “年份 + 季度”，比如 “2024 年第一季度”，避免只写 “第一季度”（大模型可能默认是最近的季度，不符合你的需求）；

• 如果需要对比不同时间段的数据，要同时限定两个时间段，比如 “对比 2024 年第一季度和 2023 年第一季度的销量”，让大模型明确对比范围。

3.3 形式 3：限定 “相对时间范围”

如果你的需求不方便用 “具体日期 / 年份” 来限定（比如 “最近的情况”“过去一段时间”“未来一段时间”），就用这种形式。比如 “过去 3 个月的用户反馈分析”“未来 1 个月的学习计划”。

3.3.1 常用表述

• 过去的相对时间：“过去 7 天”“过去 3 个月”“过去 1 年”“最近半年”；

• 未来的相对时间：“未来 10 天”“未来 2 个月”“接下来 3 个季度”“近期（1 个月内）”。

3.3.2 示例（需求：分析过去一段时间的用户反馈）

• 提示词：“帮我分析某 APP 过去 3 个月（2024 年 5 月 - 7 月）的用户反馈，总结出用户提到最多的 3 个问题（比如卡顿、功能缺失），并给出每个问题的出现频率和解决建议。”

• 大模型输出逻辑：会只提取 “2024 年 5-7 月” 的用户反馈，不会包含 5 月之前的旧问题，分析结果更贴合 “近期用户需求”。

3.3.3 注意事项

• 尽量给 “相对时间” 补充具体的日期范围，比如 “过去 3 个月（2024 年 5 月 - 7 月）”，避免只写 “过去 3 个月”（大模型可能根据当前时间推算，但如果你的需求不是 “当前时间往前推 3 个月”，就会出错）；

• “未来相对时间” 要明确 “从哪个时间点开始算”，比如 “从 2024 年 9 月 1 日开始，未来 2 个月”，让大模型明确时间起点。

4. 进阶技巧：让 “时间范围限定” 更精准的 4 个细节

掌握了基础形式后，还有 4 个进阶细节能让时间范围限定更精准，避免大模型 “钻空子” 或 “理解偏差”，进一步提升输出质量。

4.1 技巧 1：明确 “时间范围的边界”，避免模糊

有些新手在限定时间范围时，表述比较模糊，比如 “2024 年上半年左右”“大概过去一个月”，大模型可能会对 “左右”“大概” 的范围理解不清，导致输出超出预期。

解决办法：去掉模糊词汇，明确时间范围的 “开始和结束边界”，让大模型没有歧义。

4.1.1 反面示例（模糊表述）

• 提示词：“写一篇 2024 年上半年左右的中国电影市场分析。”

• 问题：“上半年左右” 的边界不清晰，大模型可能会把 5-7 月的内容也包含进来，超出 “上半年（1-6 月）” 的范围。

4.1.2 正面示例（明确边界）

• 提示词：“写一篇 2024 年上半年（1 月 1 日 - 6 月 30 日）的中国电影市场分析，包含该时间段内的票房总数据、top3 电影及各自票房、观众偏好类型。”

• 效果：大模型明确知道时间边界是 “1 月 1 日 - 6 月 30 日”，不会超出这个范围，分析更精准。

4.2 技巧 2：补充 “时间相关的背景信息”，让输出更贴合场景

有些需求不仅需要限定时间范围，还需要结合该时间段内的 “特殊背景”（比如节日、政策、热点事件），否则大模型的输出可能只符合时间范围，但不符合场景需求。

解决办法：在提示词中，除了限定时间范围，还要补充该时间段的背景信息，让大模型结合背景创作。

4.2.1 示例（需求：写某时间段的电商促销方案）

• 普通提示词（只有时间限定）：“写一份 2024 年 11 月的电商促销方案。”

• 优化提示词（时间限定 + 背景信息）：“写一份 2024 年 11 月的电商促销方案，该月包含‘双十一购物节’（11 月 11 日）和‘感恩节’（11 月 28 日），方案要结合这两个节日设计不同的促销活动，分别说明活动时间、优惠方式和目标人群。”

• 效果：优化后的提示词补充了 “双十一”“感恩节” 的背景，大模型会围绕这两个节日设计活动，方案更贴合 11 月的电商场景，而不是泛泛的促销内容。

4.3 技巧 3：限定 “信息来源的时间范围”，避免过时数据

如果你的需求是让大模型 “引用外部信息”（比如新闻、报告、数据），只限定 “输出内容的时间范围” 还不够，还要限定 “信息来源的时间范围”，确保大模型引用的是该时间段内的最新信息，不是过时的旧信息。

解决办法：在提示词中加一句 “基于 [时间段] 内的公开信息 / 数据 / 报告”，明确信息来源的时间范围。

4.3.1 示例（需求：写某行业的发展报告）

• 普通提示词：“写一份 2024 年中国新能源汽车行业的发展报告，引用最新的数据。”

• 优化提示词：“写一份 2024 年中国新能源汽车行业的发展报告，要求：1. 基于 2024 年 1 月 - 2024 年 6 月的公开数据（如工信部、乘联会发布的数据）；2. 包含该时间段内的产量、销量、出口量数据；3. 引用数据时要注明来源和发布时间。”

• 效果：优化后的提示词限定了 “数据来源的时间范围（2024 年 1-6 月）”，大模型会引用该时间段内的最新数据，不会用 2023 年或更早的数据，报告的准确性更高。

4.4 技巧 4：用 “排除性表述”，明确不包含的时间范围

有时候，你需要让大模型 “重点关注某个时间段”，同时 “明确排除其他时间段”，避免它夹杂无关内容。这种情况可以用 “排除性表述”，进一步缩小时间范围。

解决办法：在提示词中加 “不包含 [时间段]”“排除 [时间段] 的信息” 等表述。

4.4.1 示例（需求：分析某事件的短期影响）

• 普通提示词：“分析 2024 年 7 月 20 日某地区暴雨灾害对当地农业的影响。”

• 优化提示词：“分析 2024 年 7 月 20 日某地区暴雨灾害对当地农业的短期影响，时间范围限定在 2024 年 7 月 20 日 -2024 年 7 月 30 日，不包含 2024 年 8 月及以后的长期影响信息。分析内容要包括：该时间段内农作物受损面积、经济损失金额、当地政府的应急措施。”
• 效果：优化后的提示词明确 “排除 8 月及以后的信息”，大模型只会分析 “7 月 20 日 - 7 月 30 日” 的短期影响，不会夹杂 “8 月补种情况”“9 月产量恢复” 等长期内容，分析更聚焦 “短期” 需求。

• 5. 不同场景实战：“时间范围限定” 的 6 个应用案例

  光说理论不够，我们结合 6 个常见的使用场景，给出完整的 “时间范围限定” 提示词和大模型反馈，帮你更好地理解怎么在实际中用这种方法。

  5.1 场景 1：数据查询（获取特定时期的行业数据）

  5.1.1 需求背景

  你是市场分析师，需要获取 “2023 年中国直播电商行业的交易规模、用户数量、top3 平台的市场份额” 这三组数据，用于撰写年度报告，数据必须是 2023 年全年的，不能包含 2024 年的预测数据。

  5.1.2 带时间范围限定的提示词

  请帮我查询 2023 年中国直播电商行业的三组核心数据，要求如下：

• 时间范围：仅包含 2023 年 1 月 1 日 - 2023 年 12 月 31 日的数据，不包含 2024 年及以后的预测数据、2022 年及以前的历史数据；
• 数据内容：（1）2023 年全年行业交易规模（单位：亿元）；（2）2023 年全年行业月均活跃用户数量（单位：亿人）；（3）2023 年 top3 直播电商平台（如抖音电商、淘宝直播、快手电商）的市场份额（百分比）；
• 数据来源：需注明数据来自哪个机构（如艾瑞咨询、易观分析、国家统计局）及发布时间（需在 2023 年 1 月 - 2024 年 3 月之间，确保数据是 2023 年的最新统计）。

• 5.1.3 大模型反馈结果

  以下是 2023 年中国直播电商行业的核心数据（数据范围：2023 年 1 月 1 日 - 2023 年 12 月 31 日）：

• 行业交易规模：2.78 万亿元（数据来源：艾瑞咨询《2023 年中国直播电商行业研究报告》，发布时间：2024 年 2 月 15 日）；
• 月均活跃用户数量：5.12 亿人（数据来源：易观分析《2023 年直播电商用户行为报告》，发布时间：2024 年 1 月 20 日）；
• top3 平台市场份额：（1）抖音电商：42.3%；（2）淘宝直播：31.5%；（3）快手电商：18.2%（数据来源：QuestMobile《2023 年中国互联网行业数据报告》，发布时间：2024 年 3 月 5 日）。

• 该结果完全符合 “2023 年全年” 的时间限定，没有包含过时或预测数据，还注明了来源和发布时间，能直接用于年度报告，不需要额外筛选。

  5.2 场景 2：文案创作（结合特定时期热点写推广文案）

  5.2.1 需求背景

  你是电商运营，需要为 “2024 年中秋节（9 月 17 日）” 写一款月饼礼盒的朋友圈推广文案，要求结合 “中秋团圆” 的节日氛围，突出 “礼盒可定制企业 logo” 的卖点，文案要在 2024 年 9 月 1 日 - 9 月 15 日期间使用，不能提到其他节日（如国庆节）的信息。

  5.2.2 带时间范围限定的提示词

  请为一款月饼礼盒写朋友圈推广文案，要求如下：

• 时间相关要求：（1）结合 2024 年中秋节（9 月 17 日）的节日氛围，文案中可提及 “中秋团圆”“赏月” 等元素；（2）文案仅用于 2024 年 9 月 1 日 - 9 月 15 日期间（中秋前预热），不包含中秋节当天（9 月 17 日）及以后的内容；（3）禁止提及国庆节、端午节等其他节日的信息；
• 文案卖点：需突出 “礼盒可定制企业 logo” 的功能，适合企业作为员工福利或客户礼品；
• 风格与字数：风格亲切、口语化，字数控制在 80 字以内，可加 1-2 个 emoji 增强氛围。

• 5.2.3 大模型反馈结果

  【中秋送礼提前备！】2024 中秋要到啦～这款月饼礼盒皮薄馅足，莲蓉、五仁口味超经典，还能定制企业 logo！送员工显心意，送客户有面子～9 月 1-15 日下单享 8 折，错过等一年！🥮✨

  文案严格贴合 “9 月 1 日 - 15 日预热” 的时间限定，突出了中秋氛围和定制卖点，没有提到其他节日，能直接用于朋友圈推广。

  5.3 场景 3：政策解读（解读特定时期的政策内容）

  5.3.1 需求背景

  你是企业 HR，需要了解 “2024 年中国社保缴费基数调整政策”，重点关注 “职工养老保险缴费基数的上下限、调整时间、适用人群”，要求只解读 2024 年发布的政策，不包含 2023 年及以前的旧政策，避免用旧政策误导员工。

  5.3.2 带时间范围限定的提示词

  请解读 2024 年中国职工养老保险缴费基数调整政策，要求如下：

• 政策时间范围：仅解读 2024 年 1 月 1 日 - 2024 年 12 月 31 日期间国家或人社部发布的政策，不包含 2023 年及以前的旧政策、2025 年及以后的预测政策；
• 解读内容：重点说明（1）2024 年职工养老保险缴费基数的上限和下限（单位：元）；（2）政策正式实施时间（需在 2024 年范围内）；（3）政策适用人群（如企业职工、灵活就业人员）；
• 表述要求：用通俗的语言解释，避免专业术语，让普通员工能看懂，不需要展开政策背后的原因。

• 5.3.3 大模型反馈结果

  2024 年中国职工养老保险缴费基数调整政策（依据 2024 年 3 月人社部发布的《关于 2024 年社会保险缴费基数调整的通知》，实施时间：2024 年 7 月 1 日）：

• 缴费基数上下限：（1）上限：18120 元（为 2023 年全国全口径城镇单位就业人员平均工资的 300%）；（2）下限：3624 元（为 2023 年全国全口径城镇单位就业人员平均工资的 60%）；
• 适用人群：（1）企业在职职工（由企业和个人共同缴费）；（2）以个人身份参加职工养老保险的灵活就业人员（可在上下限之间自主选择缴费基数）。

• 该解读仅包含 2024 年的政策内容，没有夹杂旧政策，表述通俗，能直接用于员工社保政策宣讲。

  5.4 场景 4：学习计划（制定特定时期的学习计划）

  5.4.1 需求背景

  你是学生，需要制定 “2024 年 12 月（考研前 1 个月）的考研数学冲刺学习计划”，要求每天学习 3 小时（晚上 7:00-10:00），重点复习 “高数错题、线代公式、概率论真题”，不包含基础知识点的学习（基础已掌握），计划要具体到每天的学习内容。

  5.4.2 带时间范围限定的提示词

  请为我制定 2024 年 12 月 1 日 - 2024 年 12 月 31 日（考研前 1 个月）的考研数学冲刺学习计划，要求如下：

• 时间限定：（1）学习周期：仅 2024 年 12 月 1 日 - 12 月 31 日，共 31 天；（2）每日学习时间：晚上 7:00-10:00，共 3 小时；（3）学习内容：仅包含冲刺阶段内容（高数错题复盘、线代公式默写与应用、概率论近 10 年真题（2015-2024 年）练习），不包含基础知识点（如高数课本定义、线代基础定理）的学习；
• 计划结构：按 “每周目标 + 每日具体内容” 制定，比如 “第一周（12 月 1-7 日）：完成高数错题复盘；每日内容：12 月 1 日：复盘高数上册第 1-3 章错题”；
• 特殊要求：12 月 25 日（考研当天）不安排学习内容，12 月 26-31 日安排真题复盘。

• 5.4.3 大模型反馈结果

  2024 年 12 月考研数学冲刺学习计划（学习时间：每日 19:00-22:00）

  第一周（12 月 1 日 - 12 月 7 日）：高数错题复盘

• 12 月 1 日：复盘高数上册第 1-3 章错题（极限、导数、微分），整理易错公式；
• 12 月 2 日：复盘高数上册第 4-6 章错题（积分、微分方程），做 3 道同类真题巩固；
• 12 月 3 日：复盘高数下册第 1-2 章错题（多元函数、重积分），标记高频错题；
• 12 月 4 日：复盘高数下册第 3-5 章错题（曲线积分、无穷级数），总结解题思路；
• 12 月 5 日：重做高数高频错题（共 20 道），分析错误原因；
• 12 月 6 日：高数错题复盘总结，整理 1 份 “高数易错点清单”；
• 12 月 7 日：休息（可快速浏览高数易错点清单，不做新题）。

• 第二周（12 月 8 日 - 12 月 14 日）：线代公式与真题练习

• 12 月 8 日：默写线代所有公式（行列式、矩阵、向量、线性方程组），核对正确率；
• 12 月 9 日：线代第 1-2 章真题（2015-2024 年）练习，每道题写清步骤；
• ...（后续每周内容按此逻辑展开，12 月 25 日休息，12 月 26-31 日复盘近 10 年真题）

• 计划完全符合 “12 月冲刺” 的时间限定，没有包含基础内容，每日安排具体，能直接按计划执行。

  5.5 场景 5：事件分析（分析特定时期事件的影响）

  5.5.1 需求背景

  你是自媒体作者，需要分析 “2024 年 6 月 1 日某电商平台‘618’大促活动首日的销售情况对平台股价的影响”，要求只分析 “6 月 1 日 - 6 月 3 日” 的股价变化，不包含 6 月 3 日以后的股价波动，同时对比 “2024 年 5 月 28 日 - 5 月 30 日”（大促前 3 天）的股价，突出 “大促首日” 的短期影响。

  5.5.2 带时间范围限定的提示词

  请分析 2024 年 6 月 1 日某电商平台 “618” 大促首日销售情况对该平台股价的影响，要求如下：

• 时间范围：（1）核心分析期：2024 年 6 月 1 日 - 6 月 3 日（大促首日及后续 2 天），分析该时间段内平台股价的开盘价、收盘价、涨跌幅；（2）对比期：2024 年 5 月 28 日 - 5 月 30 日（大促前 3 天），分析该时间段内平台股价的平均涨跌幅；（3）不包含 2024 年 6 月 4 日及以后的股价数据、2024 年 5 月 27 日及以前的股价数据；
• 分析内容：（1）大促首日（6 月 1 日）平台销售数据（如 GMV、同比增长率）；（2）6 月 1-3 日股价与 5 月 28-30 日股价的对比差异；（3）说明销售情况对股价的短期影响（如销量增长是否带动股价上涨）；
• 数据要求：股价数据需注明来源（如东方财富网、同花顺），销售数据需注明来源（如平台官方公告、第三方数据机构）。

• 5.5.3 大模型反馈结果

  某电商平台 “618” 大促首日销售对股价的短期影响分析（分析期：2024 年 5 月 28 日 - 6 月 3 日）

  一、核心数据（时间范围：2024 年 5 月 28 日 - 6 月 3 日）

• 大促首日销售数据：2024 年 6 月 1 日平台 “618” 大促 GMV 达 320 亿元，同比 2023 年增长 18.5%（数据来源：平台官方公告，发布时间：2024 年 6 月 2 日）；
• 股价数据：
• • 对比期（5 月 28-30 日）：股价平均涨跌幅为 - 1.2%（5 月 28 日收盘价 85 元，5 月 30 日收盘价 83.9 元）；
• • 核心分析期（6 月 1-3 日）：6 月 1 日收盘价 86.5 元（涨 3.1%），6 月 2 日收盘价 87.2 元（涨 0.8%），6 月 3 日收盘价 86.8 元（跌 0.4%）（数据来源：东方财富网，统计时间：2024 年 6 月 3 日收盘后）。

• 二、短期影响结论

  大促首日（6 月 1 日）的高销售增长（同比 18.5%）带动平台股价上涨，6 月 1-2 日股价连续上涨，较对比期（5 月 28-30 日）的下跌趋势明显改善；但 6 月 3 日股价小幅回落，说明市场对大促的短期利好反应已逐步消化，整体短期影响为 “正向带动”。

  分析严格限定在 “5 月 28 日 - 6 月 3 日” 的时间范围内，对比了大促前后的股价，结论聚焦 “短期影响”，符合自媒体分析文章的需求。

  5.6 场景 6：计划制定（制定特定时期的工作计划）

  5.6.1 需求背景

  你是项目经理，需要为 “2024 年 Q4（10-12 月）某软件项目的上线前测试计划”，要求分 “10 月功能测试、11 月性能测试、12 月回归测试” 三个阶段，每个阶段明确测试内容、完成时间、负责人员，不包含项目开发阶段的计划（开发已在 Q3 完成），计划要符合 “2024 年 12 月 20 日前完成所有测试，12 月 30 日上线” 的总目标。

  5.6.2 带时间范围限定的提示词

  请为 2024 年 Q4（10 月 1 日 - 12 月 31 日）某软件项目的上线前测试制定计划，要求如下：

• 时间总限定：（1）测试周期：2024 年 10 月 1 日 - 12 月 20 日（12 月 20 日前完成所有测试）；（2）上线时间：2024 年 12 月 30 日，计划需为上线预留 10 天准备时间（12 月 21-30 日）；（3）不包含 2024 年 Q3 及以前的开发阶段计划、2025 年及以后的维护阶段计划；
• 阶段划分：按 “10 月功能测试、11 月性能测试、12 月回归测试” 分三阶段，每个阶段明确（1）测试内容（如功能测试需覆盖登录、支付、订单模块）；（2）完成时间（需在对应月份内，且总周期不超过 12 月 20 日）；（3）负责人员（如功能测试由测试工程师 A 负责）；
• 特殊要求：每个阶段结束后需输出 1 份测试报告，12 月 20 日输出最终测试总结报告。

• 5.6.3 大模型反馈结果

  2024 年 Q4 某软件项目上线前测试计划（测试周期：2024 年 10 月 1 日 - 12 月 20 日）

  一、整体时间规划

• 测试启动：2024 年 10 月 1 日
• 测试结束：2024 年 12 月 20日
• 上线准备期：2024 年 12 月 21 日 - 12 月 30 日
• 正式上线：2024 年 12 月 30 日

• 二、分阶段测试计划

  （一）第一阶段：功能测试（2024 年 10 月 1 日 - 10 月 31 日）

• 测试内容：
• • 核心模块测试：登录（账号密码登录、验证码登录）、支付（微信支付、支付宝支付）、订单（创建订单、取消订单、查看订单）；
• • 边缘功能测试：密码找回、地址修改、退款申请；
• • 兼容性测试：适配 Windows 10/11、macOS Ventura 及以上系统，兼容 Chrome、Edge、Safari 浏览器。
• 完成时间：2024 年 10 月 31 日前提交《功能测试报告》。
• 负责人员：测试工程师 A（核心模块）、测试工程师 B（边缘功能与兼容性）。

• （二）第二阶段：性能测试（2024 年 11 月 1 日 - 11 月 30 日）

• 测试内容：
• • 压力测试：模拟 1000 人同时在线操作，测试系统响应时间（要求≤3 秒）；
• • 负载测试：持续 24 小时模拟 500 人在线，测试系统稳定性（要求无崩溃、无数据丢失）；
• • 并发测试：模拟 200 人同时提交订单，测试支付接口是否正常。
• 完成时间：2024 年 11 月 30 日前提交《性能测试报告》。
• 负责人员：性能测试工程师 C。

• （三）第三阶段：回归测试（2024 年 12 月 1 日 - 12 月 20 日）

• 测试内容：
• • 验证功能测试中发现的 20 个 bug 是否全部修复；
• • 验证性能测试后优化的模块（如支付接口）是否正常；
• • 全流程测试：从登录→选商品→下单→支付→查看订单，确保无异常。
• 完成时间：2024 年 12 月 20 日前提交《回归测试报告》及《最终测试总结报告》。
• 负责人员：测试工程师 A、B、C 共同负责。

• 该计划严格按照 “2024 年 Q4 测试、12 月 20 日前完成” 的时间限定制定，分阶段明确，无开发阶段内容，能直接用于项目管理。

  6. 常见问题：用 “时间范围限定” 时容易踩的坑及解决办法

  在实际使用 “时间范围限定” 的过程中，新手可能会遇到一些问题，导致大模型的输出不符合预期。下面列出 5 个常见问题，以及对应的解决办法，帮你避开这些坑。

  6.1 问题 1：时间范围表述模糊，大模型理解偏差

  6.1.1 表现

  比如你想限定 “2024 年第二季度”，但提示词里写 “今年第二季度”，大模型可能会默认 “当前年份”（如果当前是 2025 年，就会理解为 2025 年第二季度），导致输出偏差。

  6.1.2 原因

  时间范围表述中用了 “今年”“明年”“上个月” 等 “相对模糊的时间词”，大模型无法准确判断你指的具体年份或时间段。

  6.1.3 解决办法

• 避免用模糊时间词，改用 “具体年份 + 时间段” 的表述。比如把 “今年第二季度” 改成 “2024 年第二季度（4-6 月）”；
• 如果必须用相对时间（如 “过去 3 个月”），补充具体日期范围。比如 “过去 3 个月（2024 年 5 月 1 日 - 7 月 31 日）”。

• 6.2 问题 2：只限定 “输出时间”，没限定 “信息来源时间”

  6.2.1 表现

  你想让大模型输出 “2024 年中国新能源汽车销量分析”，只限定了 “输出内容是 2024 年的”，但没限定 “引用的数据来源是 2024 年的”，结果大模型引用了 2023 年的数据来分析 2024 年的情况，导致分析不准确。

  6.2.2 原因

  忽略了 “信息来源的时间范围”，大模型可能会用旧数据支撑新内容，导致逻辑矛盾。

  6.2.3 解决办法

  在提示词中同时限定 “输出内容的时间范围” 和 “信息来源的时间范围”。比如：

  分析 2024 年中国新能源汽车销量，要求：1. 输出内容聚焦 2024 年 1-6 月的销量变化；2. 引用的数据必须是 2024 年 1-7 月期间发布的（如乘联会 2024 年 7 月报告），不引用 2023 年及以前的数据。

  6.3 问题 3：时间范围重叠或冲突，大模型混乱

  6.3.1 表现

  你想让大模型 “分析 2024 年 1-3 月的销售数据，同时对比 2023 年 4-6 月的数据”，但提示词里写 “分析 2024 年 1-3 月和 2023 年 1-3 月的数据，对比 2023 年 4-6 月”，时间范围混乱，大模型不知道该聚焦哪个时间段。

  6.3.2 原因

  提示词中的时间范围太多且无明确逻辑，大模型无法理清 “核心时间段” 和 “对比时间段” 的关系。

  6.3.3 解决办法

• 明确 “核心时间段” 和 “辅助时间段”（如对比、参考时间段），用不同表述区分。比如：

• 分析 2024 年 1-3 月（核心时间段）的销售数据，要求：1. 核心内容为 2024 年 1-3 月的销量、利润；2. 用 2023 年 1-3 月（对比时间段）的数据做同比分析，不包含 2023 年 4-6 月的无关数据；

• 用编号或列表列出不同时间段的用途，让大模型清晰区分。

• 6.4 问题 4：没考虑 “时间范围外的特殊情况”，输出不完整

  6.4.1 表现

  你想让大模型 “写 2024 年 10 月的旅游攻略”，只限定了 “10 月”，但没考虑到 “2024 年 10 月 1 日是国庆节，有 7 天假期”，大模型的攻略没包含国庆假期的出行建议，导致攻略不贴合实际场景。

  6.4.2 原因

  只限定了 “基础时间范围”，没补充该时间段内的 “特殊事件（如节日、假期、活动）”，大模型的输出缺乏场景适配性。

  6.4.3 解决办法

  在提示词中补充时间范围内的特殊事件，让大模型结合事件创作。比如：

  写 2024 年 10 月（含 10 月 1 日 - 7 日国庆节假期）的北京旅游攻略，要求：1. 分 “国庆假期（10.1-10.7）” 和 “节后（10.8-10.31）” 两部分；2. 假期部分包含错峰出行建议，节后部分包含秋季红叶观赏推荐。

  6.5 问题 5：时间范围太宽泛，输出内容不聚焦

  6.5.1 表现

  你想让大模型 “分析 2024 年中国在线教育行业的发展”，限定了 “2024 年全年”，但没进一步细分 “季度” 或 “核心领域”，结果大模型输出了 5000 字的泛泛分析，没有重点，你需要花大量时间筛选关键信息。

  6.5.2 原因

  时间范围太宽泛（如全年、全行业），大模型需要覆盖的内容太多，无法聚焦核心要点。

  6.5.3 解决办法

• 缩小时间范围，比如把 “2024 年全年” 改成 “2024 年第二季度”；
• 同时限定 “时间范围 + 核心领域”，比如：

• 分析 2024 年第二季度中国在线教育行业的发展，聚焦 “K12 学科辅导” 领域，内容包含该季度的用户增长、政策影响、头部企业动态，不包含职业教育、语言学习等其他领域。

  7. 工具适配：不同大模型用 “时间范围限定” 的小差异

  不同的大模型（如 ChatGPT、豆包、文心一言）对 “时间范围限定” 的响应略有差异，下面列出 3 个常用大模型的适配小技巧，让你的提示词在不同工具上都能有好效果。

  7.1 ChatGPT：时间范围要 “精确到具体日期”，避免模糊表述

  7.1.1 特点

  ChatGPT 对 “精确时间” 的响应更准确，但如果时间范围表述模糊（如 “明年”“近期”），它可能会基于当前时间做默认推算，容易偏离你的需求。

  7.1.2 适配技巧

• 无论需求是否需要精确到天，都补充 “具体年份 + 时间段”。比如 “写 2024 年春节的营销方案”，改成 “写 2024 年春节期间（2024 年 2 月 10 日 - 2 月 17 日）的营销方案”；
• 如果是 “相对时间”，明确 “时间起点”。比如 “未来 2 个月的学习计划”，改成 “从 2024 年 9 月 1 日开始，未来 2 个月（9 月 1 日 - 10 月 31 日）的学习计划”。

• 7.1.3 示例提示词

  需求：“查询某城市 2024 年雨季的天气情况”

  提示词：“查询 2024 年某城市雨季（2024 年 6 月 1 日 - 8 月 31 日）的天气情况，要求包含该时间段内的平均降雨量、降雨天数、极端降雨天气（如暴雨）的出现次数及日期，不包含 2024 年 5 月及以前、9 月及以后的天气数据。”

  7.2 豆包：补充 “时间相关的场景背景”，输出更贴合需求

  7.2.1 特点

  豆包对 “中文场景化需求” 的理解更精准，但如果只给时间范围，没说场景，它的输出可能会比较通用，缺乏针对性。

  7.2.2 适配技巧

• 在提示词中补充 “时间范围 + 使用场景”。比如 “写 2024 年 Q3 的工作总结”，改成 “写 2024 年 Q3（7-9 月）某互联网公司运营岗位的工作总结，场景是用于部门月度会议汇报，内容需包含 KPI 完成情况、问题反思、下月计划”；
• 提到 “节日、假期” 等时间相关场景时，补充 “用户需求”。比如 “写 2024 年端午节的活动方案”，改成 “写 2024 年端午节（6 月 10 日）某社区的活动方案，用户需求是‘增强居民互动’，活动包含包粽子比赛、端午知识问答，预算控制在 5000 元以内”。

• 7.2.3 示例提示词

  需求：“制定 2024 年暑假的亲子旅游计划”

  提示词：“制定 2024 年暑假（7 月 1 日 - 8 月 31 日）的亲子旅游计划，场景是‘带 6 岁孩子出行’，用户需求是‘兼顾游玩与学习’，计划包含：1. 目的地（推荐 2 个适合亲子的城市，如青岛、西安）；2. 每日行程（含儿童乐园、博物馆等景点）；3. 时间安排（7 天 / 城市，避开周末高峰）。”

  7.3 文心一言：明确 “时间范围的优先级”，避免信息混乱

  7.3.1 特点

  文心一言在 “多时间范围对比” 的需求上表现较好，但如果没明确优先级，它可能会把 “核心时间” 和 “对比时间” 的内容混在一起，导致输出逻辑混乱。

  7.3.2 适配技巧

• 用 “核心”“对比”“参考” 等词标注时间范围的优先级。比如 “分析 2024 年 1-6 月的销量，对比 2023 年 1-6 月”，改成 “分析 2024 年 1-6 月（核心时间）的某产品销量，要求：1. 核心内容占 70%（含销量数据、增长原因）；2. 2023 年 1-6 月（对比时间）的数据占 30%（仅做同比对比，不展开分析）”；
• 按 “优先级顺序” 排列时间范围，让文心一言先处理核心时间的内容。

• 7.3.3 示例提示词

  需求：“写 2024 年上半年的行业报告，对比 2023 年上半年”

  提示词：“写 2024 年上半年（1-6 月，核心时间）中国新能源汽车行业报告，要求：1. 报告结构：先写 2024 年上半年核心内容（销量、政策、技术突破），再用 2023 年上半年（对比时间）的数据做同比对比；2. 核心时间内容详细（每个部分 300 字），对比时间内容简洁（每个部分 50 字以内）；3. 不包含 2024 年下半年的预测内容。”

  8. 实际应用注意事项：让 “时间范围限定” 更实用的 4 个细节

  在日常使用 “时间范围限定” 时，还有一些细节能让它的实用性更强，避免出现 “理论能用，实际不好用” 的情况。下面列出 4 个关键注意事项，帮你更好地落地这种方法。

  8.1 注意事项 1：根据 “需求类型” 选择合适的时间范围形式

  不同的需求类型，适合的时间范围形式不同。如果选错形式，可能会导致大模型输出不符合预期。

  8.1.1 需求类型与时间形式匹配建议

  需求类型	适合的时间范围形式	示例
  短期事件（如单日活动、单日天气）	具体日期 / 日期范围	“2024 年 9 月 10 日教师节活动方案”“2024 年 10 月 1 日北京天气”
  中期分析（如季度总结、季度数据）	月份 / 季度	“2024 年 Q3 销售总结”“2024 年 7-9 月用户增长数据”
  长期规划（如年度计划、年度报告）	年份	“2024 年企业年度发展计划”“2023 年行业年度报告”
  灵活时间（如近期学习、过去反馈）	相对时间范围（补充具体日期）	“过去 2 个月（2024 年 6-7 月）的用户反馈分析”“未来 1 个月（2024 年 11 月）的学习计划”

  8.1.2 示例

  如果需求是 “写某活动的单日执行流程”，选择 “具体日期” 形式（如 “2024 年 12 月 25 日圣诞活动执行流程”），而不是 “月份” 形式（如 “2024 年 12 月圣诞活动执行流程”），流程会更精准到当天的每小时安排。

  8.2 注意事项 2：时间范围要 “符合客观事实”，避免矛盾

  在限定时间范围时，要确保时间范围符合客观规律（如季节、节日、政策周期），否则大模型可能会无法响应，或输出矛盾的内容。

  8.2.1 常见的 “客观事实矛盾”

• 季节矛盾：比如 “2024 年 1 月的北京樱花观赏攻略”（樱花一般在 3-4 月开放，1 月无樱花）；
• 节日矛盾：比如 “2024 年 2 月 14 日中秋节活动方案”（2024 年中秋节在 9 月 17 日，2 月 14 日是情人节）；
• 政策周期矛盾：比如 “2024 年 1 月的 2023 年个人所得税申报指南”（2023 年个税申报通常在 2024 年 3-6 月，1 月未开始）。

• 8.2.2 解决办法

• 限定时间范围前，先确认客观事实（如查 2024 年节日日期、政策周期）；
• 如果不确定，在提示词中加 “若时间不符合客观事实，请先指出并调整时间范围”。比如：

• 写 2024 年 2 月 14 日中秋节活动方案，若 2024 年中秋节不在 2 月 14 日，请先指出正确日期，再基于正确日期写方案。

  8.3 注意事项 3：多轮对话中 “重复确认时间范围”，避免遗忘

  如果和大模型进行多轮对话（比如先让大模型写初稿，再修改），在后续轮次中要重复确认时间范围，避免大模型遗忘之前的限定，导致修改后的内容超出时间范围。

  8.3.1 示例（多轮对话场景）

• 第一轮提示词：“写 2024 年 Q3（7-9 月）某产品的销售总结，包含销量、利润、top3 热销型号。”
• 大模型输出初稿后，你发现 “top3 热销型号” 的信息不够详细，需要补充 “每个型号的销售占比”。
• 第二轮提示词（重复时间范围）：“请在之前 2024 年 Q3（7-9 月）销售总结的基础上，补充每个热销型号的销售占比（如型号 A 占比 35%），不包含 2024 年 Q2 及以前、Q4 及以后的数据。”

• 8.3.2 效果

  重复时间范围后，大模型会明确 “修改范围仍在 2024 年 Q3”，不会在补充内容时混入其他季度的型号数据，确保修改后的总结符合时间限定。

  8.4 注意事项 4：记录 “时间范围限定的反馈”，优化后续提示词

  如果多次用 “时间范围限定” 后，发现大模型仍有固定偏差（比如总是忽略 “信息来源时间”），可以记录下这些反馈，优化后续的提示词模板，避免重复踩坑。

  8.4.1 记录要点

• 问题描述：比如 “多次限定‘信息来源时间’，但大模型仍引用旧数据”；
• 优化后的提示词：比如 “在提示词开头明确‘信息来源时间’，并在结尾重复强调”；
• 效果：比如 “优化后，大模型引用的数据均符合来源时间限定”。

• 8.4.2 示例（提示词模板优化）

• 原模板（有问题）：“分析 [时间段] 的 [内容]，引用 [数据来源] 的数据。”
• 优化后模板（解决问题）：“分析 [时间段] 的 [内容]，要求：1. 信息来源时间：[具体来源时间段]；2. 引用数据需注明来源和发布时间（需在 [具体来源时间段] 内）；3. 不引用 [来源时间段外] 的数据。”

• 9. 新手练习建议：3 步掌握 “时间范围限定”

  如果你是新手，想快速掌握 “时间范围限定” 的方法，可以按照下面 3 个步骤练习，从简单到复杂，逐步熟悉这种技巧。

  9.1 第一步：从 “简单时间限定” 开始，练熟基础形式

  9.1.1 选择简单需求

  比如 “查询特定日期的天气”“获取特定月份的行业数据”“写特定节日的短文案” 等，这些需求只需要用 “具体日期”“月份” 等基础形式，容易上手。

  9.1.2 练习目标

  熟练掌握 “具体日期”“月份 / 季度 / 年份”“相对时间范围” 3 种基础形式，能根据需求选择合适的形式，写出准确的时间限定。

  9.1.3 练习案例

  需求：“查询 2024 年 5 月 1 日上海的天气情况”

• 提示词：“查询 2024 年 5 月 1 日上海的天气，包含气温（最高温、最低温）、天气状况（晴 / 雨 / 多云）、风力等级，不包含 2024 年 4 月 30 日及以前、5 月 2 日及以后的天气数据。”
• 练习重点：用 “具体日期” 形式，明确 “不包含的时间范围”，确保大模型聚焦目标日期。

• 9.2 第二步：尝试 “多时间对比”，练习进阶技巧

  9.2.1 选择中等需求

  比如 “对比两个月份的销售数据”“分析某事件前后的股价变化”“写两个节日的活动方案对比” 等，这些需求需要限定 “核心时间” 和 “对比时间”，用到进阶技巧。

  9.2.2 练习目标

  学会区分 “核心时间范围” 和 “辅助时间范围”，能在提示词中明确两者的关系，避免大模型混淆。

  9.2.3 练习案例

  需求：“对比 2024 年 3 月和 2024 年 4 月某店铺的销售数据”

• 提示词：“对比 2024 年 3 月（对比时间）和 2024 年 4 月（核心时间）某店铺的销售数据，要求：1. 核心内容：2024 年 4 月的销量、销售额、客单价（占比 60%）；2. 对比内容：2024 年 3 月与 4 月的同比增长率（占比 40%）；3. 不包含 2024 年 2 月及以前、5 月及以后的数据。”
• 练习重点：用 “核心时间”“对比时间” 标注优先级，明确内容占比，避免大模型偏重对比内容。

• 9.3 第三步：挑战 “复杂场景限定”，练习综合应用

  9.3.1 选择复杂需求

  比如 “制定跨季度的项目计划”“分析包含特殊事件的时间段数据”“写包含多个时间节点的方案” 等，这些需求需要结合 “基础形式”“进阶技巧”“场景背景”，综合应用时间范围限定。

  9.3.2 练习目标

  能根据复杂需求，灵活组合 “时间范围形式”“场景背景补充”“信息来源限定” 等技巧，让大模型的输出完全贴合需求。

  9.3.3 练习案例

  需求：“制定 2024 年 Q4（10-12 月）某电商平台的促销计划，包含‘双十一’（11 月 11 日）和‘双十二’（12 月 12 日）两个节点”

• 提示词：“制定 2024 年 Q4（10 月 1 日 - 12 月 31 日）某电商平台的促销计划，要求：1. 时间节点：（1）双十一促销：11 月 1 日 - 11 月 11 日（预热 + 爆发）；（2）双十二促销：12 月 1 日 - 12 月 12 日；（3）10 月为促销筹备期，不安排大型活动；2. 内容：每个促销节点需包含优惠方式（满减 / 折扣 / 赠品）、活动目标（销量 / 销售额）；3. 信息来源：参考 2023 年双十一、双十二的促销数据（来源：平台官方报告，发布时间 2023 年 12 月），但方案需适配 2024 年市场情况；4. 不包含 2024 年 Q3 及以前、2025 年及以后的活动内容。”
• 练习重点：结合 “季度时间范围”“具体节点日期”“信息来源限定”，补充场景背景（促销筹备期、两个节日节点），综合应用多种技巧。

• 通过这 3 步练习，你能从 “会用” 到 “用好”“时间范围限定”，不管遇到什么需求，都能写出精准的时间限定提示词，让大模型的输出更符合预期。

  10. 应用场景扩展：“时间范围限定” 的更多用途

  除了前面提到的 “数据查询”“文案创作”“政策解读” 等场景，“时间范围限定” 还能用于很多其他场景。下面列出 5 个常见的扩展场景，帮你打开思路，让这种技巧发挥更多作用。

  10.1 场景 1：历史事件分析（聚焦特定时期的历史事件）

  10.1.1 需求

  你想让大模型 “分析 20 世纪 90 年代中国互联网行业的起步情况”，要求只聚焦 “1994-1999 年”，不包含 2000 年及以后的发展内容，避免信息杂乱。

  10.1.2 带时间范围限定的提示词

  分析 20 世纪 90 年代中国互联网行业的起步情况，要求如下：1. 时间范围：仅 1994 年 - 1999 年，重点分析该时间段内的关键事件（如中国全功能接入互联网、第一家互联网公司成立）、政策支持、主要企业（如瀛海威、新浪前身）；2. 不包含 2000 年及以后的行业发展内容（如互联网泡沫、移动互联网兴起）；3. 用简洁的语言分点说明，每个事件注明发生年份。

  10.1.3 效果

  大模型会聚焦 “1994-1999 年” 的关键事件，不会混入 2000 年后的内容，分析更精准，能帮你快速了解该时期行业的起步脉络。

  10.2 场景 2：影视 / 书籍推荐（推荐特定时期的作品）

  10.2.1 需求

  你想让大模型 “推荐 2023 年上映的国产悬疑电影”，要求推荐的电影均为 “2023 年 1 月 1 日 - 2023 年 12 月 31 日” 在中国大陆上映的，不包含 2022 年及以前、2024 年及以后的作品，同时说明每部电影的核心亮点。

  10.2.2 带时间范围限定的提示词

  推荐 2023 年在中国大陆上映的国产悬疑电影，要求如下：1. 时间范围：电影上映时间需在 2023 年 1 月 1 日 - 2023 年 12 月 31 日，不包含 2022 年及以前、2024 年及以后上映的作品；2. 推荐数量：5 部；3. 内容：每部电影需包含 “电影名称、上映日期（2023 年具体月日）、核心亮点（如剧情反转、演员表现）”，亮点不超过 2 句话。

  10.2.3 效果

  大模型推荐的电影均符合 “2023 年上映” 的时间限定，不会出现过时或未上映的作品，推荐内容具体，能直接作为观影参考。

  10.3 场景 3：健康管理（制定特定时期的健康计划）

  10.3.1 需求

  你想让大模型 “制定 2024 年 7 月（暑假期间）的学生健康计划”，要求结合 “7 月高温、学生假期作息” 的特点，包含 “每日运动、饮食、作息” 安排，时间范围限定在 “2024 年 7 月 1 日 - 7 月 31 日”，不包含 6 月及以前、8 月及以后的内容。

  10.3.2 带时间范围限定的提示词

  制定 2024 年 7 月 1 日 - 7 月 31 日（暑假期间）的学生健康计划，要求如下：1. 时间适配：结合 7 月高温天气（避免正午运动）和学生假期作息（每日起床时间 8:00 前，睡觉时间 23:00 前）；2. 计划内容：（1）运动：每日 1 小时（推荐晨跑、游泳，避开 10:00-16:00 高温时段）；（2）饮食：每日三餐搭配（早餐含蛋白质，午餐清淡，晚餐少油腻）；（3）作息：固定起床、睡觉、学习、运动时间；3. 不包含 2024 年 6 月及以前、8 月及以后的计划内容；4. 计划以 “每周模板 + 每日细节” 形式呈现。

  10.3.3 效果

  健康计划完全贴合 “7 月高温、暑假作息” 的时间特点，时间范围精准，能直接作为学生暑假健康管理的参考。

  10.4 场景 4：财务规划（制定特定时期的财务预算）

  10.4.1 需求

  你想让大模型 “制定 2024 年第四季度（10-12 月）的个人财务预算”，要求包含 “收入、固定支出（房租 / 房贷）、可变支出（餐饮 / 购物）、储蓄目标”，时间范围限定在 “2024 年 10 月 - 12 月”，并考虑 “12 月春节前购物增多” 的特殊情况，不包含 2024 年 Q3 及以前、2025 年及以后的预算内容。

  10.4.2 带时间范围限定的提示词

  制定 2024 年第四季度（10 月 1 日 - 12 月 31 日）的个人财务预算，要求如下：1. 时间适配：（1）10-11 月：常规支出；（2）12 月：增加 “春节前购物” 支出（预算 5000 元）；2. 预算内容：（1）收入：每月固定收入 [X] 元；（2）固定支出：每月房租 [X] 元、房贷 [X] 元；（3）可变支出：每月餐饮 [X] 元、购物 [X] 元（12 月购物支出调整为 [X+5000] 元）；（4）储蓄目标：季度总储蓄 [X] 元，每月储蓄 [X/3] 元；3. 不包含 2024 年 Q3 及以前、2025 年及以后的财务内容；4. 以 “月度预算表 + 季度总结” 形式呈现。

  10.4.3 效果

  财务预算聚焦 “2024 年 Q4”，并考虑了 12 月的特殊支出，预算内容详细且贴合时间特点，能直接用于个人财务管理。

  10.5 场景 5：技能学习（制定特定时期的技能提升计划）

  10.5.1 需求

  你想让大模型 “制定 2024 年 8 月（1 个月）的 Python 基础学习计划”，要求每天学习 2 小时（晚上 8:00-10:00），重点学习 “Python 语法、基础函数、简单爬虫”，时间范围限定在 “2024 年 8 月 1 日 - 8 月 31 日”，不包含 Python 进阶内容（如数据分析、机器学习），计划具体到每天的学习主题。

  10.5.2 带时间范围限定的提示词

  制定 2024 年 8 月 1 日 - 8 月 31 日的 Python 基础学习计划，要求如下：1. 时间安排：每日学习时间 20:00-22:00，共 2 小时；2. 学习内容：仅 Python 基础（1）第一周：Python 语法（变量、数据类型、条件语句）；（2）第二周：基础函数（函数定义、参数、返回值）；（3）第三周：列表、字典、循环语句；（4）第四周：简单爬虫（爬取网页文本数据）；3. 不包含 Python 进阶内容（如数据分析、机器学习）；4. 计划以 “每周目标 + 每日学习主题 + 练习任务” 形式呈现，每日练习任务不超过 30 分钟。

  10.5.3 效果

  学习计划严格限定在 “2024 年 8 月”，内容聚焦 Python 基础，每日安排具体，能直接按计划进行技能学习，避免学习内容杂乱或超出时间范围。

  11. 工具使用小贴士：辅助 “时间范围限定” 的实用工具

  除了大模型本身，还有一些工具能帮你更高效地使用 “时间范围限定”，比如查询时间相关信息、整理时间规划、验证时间逻辑等。下面推荐 4 个实用工具，适合新手使用。

  11.1 工具 1：万年历（查询节日、日期相关信息）

  11.1.1 功能特点

  万年历（如 “中华万年历” APP、在线万年历网站）能查询任意年份的节日、节气、假期安排，帮你确认 “时间范围是否符合客观事实”。

  11.1.2 使用场景

  当你需要限定 “节日、假期相关的时间范围” 时（如 “2024 年端午节活动方案”），用万年历查询节日的具体日期，避免出现 “节日日期错误” 的问题。

  11.1.3 使用技巧

• 查询节日时，选择 “公历” 或 “农历”（如端午节是农历节日，需确认公历日期）；
• 查看 “放假安排”，比如 “2024 年国庆节放假 7 天（10 月 1 日 - 7 日）”，确保时间范围包含假期时段。

• 11.2 工具 2：Excel（整理时间相关数据、制定时间计划）

  11.2.1 功能特点

  Excel 能帮你整理 “多时间范围的数据对比”（如 “2024 年 Q1-Q3 的销量对比”），还能制作 “时间计划表”（如 “2024 年 12 月考研学习计划”），让时间相关内容更清晰。

  11.2.2 使用场景

  当你需要用大模型 “分析多时间范围的数据” 或 “制定详细的时间计划” 时，用 Excel 先整理 “时间范围列表”，再把列表写入提示词，避免提示词中的时间范围混乱。

  11.2.3 使用技巧

• 制作 “时间范围对比表”，列名设为 “时间段”“核心内容”“数据来源”，整理后复制到提示词中；
• 用 Excel 的 “日期函数”（如 TODAY ()、EDATE ()）计算 “相对时间范围”，比如 “过去 3 个月” 的具体日期（TODAY ()-90 到 TODAY ()）。

• 11.3 工具 3：Timeanddate（查询全球时间、时区相关信息）

  11.3

  .1 功能特点

  Timeanddate（网址：timeanddate.com）是一款在线工具，能查询全球不同地区的当前时间、时区差异，还能计算 “不同地区的日期转换”（如 “北京 2024 年 5 月 1 日 10:00 对应纽约的日期和时间”），帮你处理 “跨时区时间范围限定” 的需求。

  11.3.2 使用场景

  当你需要让大模型 “分析跨时区的事件”（如 “2024 年 6 月 1 日北京和纽约的线上会议时间安排”）或 “查询其他地区特定日期的信息”（如 “2024 年 7 月 1 日伦敦的天气”）时，用该工具确认跨时区的时间对应关系，避免时间范围表述错误。

  11.3.3 使用技巧

• 使用 “时间转换器” 功能，输入 “源地区时间”（如 “北京 2024-06-01 10:00”），选择 “目标地区”（如 “纽约”），获取对应的目标时间；
• 查询 “时区地图”，确认不同地区的时区偏移量，避免因时区差异导致时间范围限定错误（如 “北京是东八区，纽约是西五区，北京时间比纽约时间快 13 小时”）。

• 11.4 工具 4：Notion（记录时间限定模板、反馈）

  11.4.1 功能特点

  Notion 是一款多功能笔记工具，支持创建 “数据库”“模板库”，能帮你记录 “时间范围限定的提示词模板”“大模型反馈问题及解决方案”，方便后续复用和优化。

  11.4.2 使用场景

  当你多次使用 “时间范围限定” 后，用 Notion 整理常用模板（如 “数据查询类时间限定模板”“文案创作类时间限定模板”），或记录 “常见问题及解决办法”（如 “大模型忽略信息来源时间的解决技巧”），下次使用时直接调用，提高效率。

  11.4.3 使用技巧

• 创建 “提示词模板库” 数据库，列名设为 “需求类型”“时间限定形式”“提示词模板”“适用大模型”，方便分类查找；
• 创建 “问题反馈” 页面，按 “问题类型”（如 “时间表述模糊”“信息来源遗漏”）分类记录，每个问题下注明 “错误示例”“正确示例”“解决办法”，形成自己的 “避坑指南”。

• 12. 常见疑问解答：新手用 “时间范围限定” 常问的 5 个问题

  在使用 “时间范围限定” 的过程中，新手可能会有一些疑问，下面解答 5 个最常见的问题，帮你消除困惑。

  12.1 疑问 1：如果我不知道具体的时间范围，只知道 “大概时间段”，该怎么限定？

  12.1.1 解答

  如果不知道精确时间范围，可以用 “模糊但有边界的表述”，同时让大模型先确认时间范围，再输出内容。

  比如你想了解 “大概 2023 年下半年某行业的政策”，但不知道具体月份，可以这样写提示词：“帮我整理 2023 年下半年（7-12 月）某行业的政策，若你认为该行业在 2023 年下半年有核心政策集中在某几个月（如 9-10 月），请先说明具体集中月份，再整理对应政策内容，不包含 2023 年上半年及 2024 年的政策。”

  这样既给了大模型一个 “大致边界（7-12 月）”，又允许它根据信息调整更精准的范围，避免输出太宽泛或太局限。

  12.2 疑问 2：大模型输出的内容超出了我限定的时间范围，该怎么修改提示词？

  12.2.1 解答

  如果大模型超出时间范围，通常是因为 “时间限定不够明确” 或 “没有强调‘不包含的范围’”，可以从 3 个方面修改提示词：

• 重新明确时间范围的 “开始和结束边界”，比如把 “2024 年 Q2” 改成 “2024 年 4 月 1 日 - 6 月 30 日”；
• 用 “加粗” 或 “重复” 的方式强调 “不包含的范围”，比如 “重点：不包含 2024 年 3 月及以前、7 月及以后的内容，若出现超出范围的信息，请自动过滤”；
• 明确 “超出范围的处理方式”，比如 “若你需要引用超出 2024 年 4-6 月的信息，请先说明原因，且引用的超出范围信息不能超过总内容的 10%”。

• 12.3 疑问 3：同一提示词中，能不能同时限定多个不相关的时间范围？

  12.3.1 解答

  不建议同时限定多个不相关的时间范围，容易导致大模型逻辑混乱，输出内容杂乱。如果确实需要处理多个时间范围，建议 “分步骤” 让大模型完成。

  比如你想 “分析 2023 年 Q1 某产品销量” 和 “2024 年 Q1 该产品销量”，不建议写在一个提示词里，而是分两轮对话：

• 第一轮：“分析 2023 年 Q1（1-3 月）某产品的销量，包含销量数据、增长原因，不包含其他时间段内容”；
• 第二轮：“在之前分析的基础上，补充 2024 年 Q1（1-3 月）该产品的销量数据，并对比 2023 年 Q1 与 2024 年 Q1 的同比变化，不包含其他时间段内容”。

• 分步骤处理能让大模型聚焦每个时间范围，输出更清晰、准确。

  12.4 疑问 4：对于 “长期不变的知识”（如 “数学公式”“物理定律”），需要加时间范围限定吗？

  12.4.1 解答

  不需要。时间范围限定主要用于 “随时间变化的内容”（如数据、政策、热点、事件），而 “长期不变的知识”（如数学公式、物理定律、基础概念）不会随时间改变，加时间限定反而多余。

  比如你想让大模型 “解释勾股定理”，不需要写 “解释 2024 年的勾股定理”，直接写 “解释勾股定理，用通俗的语言说明定义和应用场景” 即可。

  12.5 疑问 5：在 “未来时间范围” 的需求中（如 “制定 2025 年的工作计划”），怎么用时间范围限定才能让输出更贴合实际？

  12.5.1 解答

  对于未来时间范围的需求，除了限定 “具体未来时间段”，还要补充 “基于当前信息的合理假设”，让大模型的输出更具可行性。

  比如你想 “制定 2025 年 Q1（1-3 月）某电商平台的推广计划”，可以这样写提示词：“制定 2025 年 Q1（1 月 1 日 - 3 月 31 日）某电商平台的推广计划，要求：1. 基于 2024 年 Q4 该平台的用户增长数据（假设 2024 年 Q4 月均增长 10%）和行业趋势（如短视频推广热度上升）；2. 包含推广渠道（短视频、直播、社交媒体）、预算分配、目标用户；3. 不包含 2024 年及以前的推广内容，若涉及未来不确定因素（如政策变化），请注明假设条件。”

  补充 “当前信息假设” 能让未来计划更贴合实际，避免大模型输出脱离现实的内容。